CN103229614A - 玉米果穗自动考种方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种玉米果穗自动考种方法，包括：S1：获取玉米果穗的重量数据；S2：获取果穗解析数据；S3：将籽粒与穗轴进行分离；S4：获取籽粒解析数据；S5：获取籽粒的重量数据、籽粒平均重量数据和百粒重量数据；S6：获取籽粒的容重和含水量数据；S7：将籽粒分类收集；S8：获取穗轴解析数据；S9：获取穗轴的重量数据；S10：根据S5中的籽粒平均重量数据计算出果穗籽粒总数数据S11：根据S10中的果穗籽粒总数数据和S2中的果穗解析数据计算出穗粒行数数据。本发明实现了玉米果穗自动化考种方法和流水线式的自动化考种操作，大幅提高了玉米果穗考种效率和考种数据的精确度，大幅减少人工投入，有效降低人工成本。

Description

玉米果穗自动考种方法

技术领域

本发明涉及玉米考种技术领域，特别涉及一种玉米果穗自动考种方法。

背景技术

玉米在我国粮食生产中占重要地位，玉米是我国种业科研、生产等领域的重要组成部分，玉米种业的核心问题之一是玉米考种，传统的考种方法大多依赖于手工操作，占用大量人力资源，工作效率低下，难以同时对玉米果穗的主要指标进行测定，成为制约玉米种业发展的技术瓶颈。传统考种方法主要存在以下技术缺陷：1）工作量较大、人工操作繁琐，从而占用人力资源较多；2）工作效率难以提高，考种流程周期较长；3）考种过程中人工操作影响考中的准确性使得考种的各项数据不精确。上述这些缺陷是制约玉米种业发展的重要问题之一。

发明内容

（一）要解决的技术问题

本发明要解决的技术问题是，针对现有技术的不足，提供一种玉米果穗自动考种方法，实现准确、快速、高效的玉米考种作业。

（二）技术方案

本发明提供一种玉米果穗自动考种方法，包括：

S1：玉米果穗通过传送装置传送到果穗称重装置，获取所述玉米果穗的重量数据并发送到显示装置；

S2：将玉米果穗传送到果穗图像采集装置，获取果穗图像并发送到果穗图像解析装置中进行分析，得出果穗解析数据发送到显示装置；

S3：将玉米果穗传送到脱粒装置中，将籽粒与穗轴进行分离；

S4：将籽粒传送到籽粒图像采集装置，获取籽粒图像并发送到籽粒图像解析装置中进行分析，得出籽粒解析数据发送到显示装置；

S5：将所有籽粒传送到籽粒称重装置，获取所述籽粒的重量数据并根据S4中的籽粒解析数据得出籽粒平均重量数据和百粒重量数据，发送所述所有籽粒的重量数据、籽粒平均重量数据和百粒重量数据到显示装置；

S6：将籽粒传送到籽粒溶重水分装置，获取籽粒的容重和含水量数据并发送到显示装置；

S7：将籽粒按条码以果穗为单位分别收集；

S8：将穗轴传送到穗轴图像采集装置，获取穗轴图像并发送到穗轴图像解析装置中进行分析，得出穗轴解析数据发送到显示装置；

S9：将穗轴传送到穗轴称重装置，获取所述穗轴的重量数据并发送到显示装置；

S10：根据S5中的所有籽粒的冲凉数据与籽粒平均重量数据，计算出果穗籽粒总数数据，发送到显示装置中；

S11：根据S10中的果穗籽粒总数数据和S2中的果穗解析数据计算出穗粒行数数据发送到显示装置中。

其中，所述果穗解析数据包括：果穗的长度数据、直径数据、行粒数数据、秃尖率数据、籽粒宽度数据、籽粒厚度数据和籽粒顶端颜色数据。

其中，所述籽粒解析数据包括：籽粒数目数据、籽粒长度数据和籽粒侧面颜色数据。

其中，所述穗轴解析数据包括：穗轴直径数据。

其中，在S11中，根据S10中的果穗籽粒总数数据和S2中的行粒数数据计算出穗粒行数数据发送到显示装置中。

其中，S2中果穗的长度数据、直径数据获取包括如下步骤：

S21：对玉米果穗图像二值化，提取所述玉米果穗图像中的果穗像素；

S22：对果穗像素按8邻域做细化处理，细化为单像素连通曲线；

S23：使用最小二乘法，拟合所述单像素连通曲线上个点的直线方程，直线与竖直方向所成的角度就是果穗的倾斜角度；

S24：根据S23中的倾斜角度旋转果穗图像，计算果穗图像的外包矩形，以所述外包矩形的长度数据和宽度数据作为果穗的长度数据和直径数据。

其中，S2中果穗的行粒数数据、秃尖率数据、籽粒宽度数据、籽粒厚度数据和籽粒顶端颜色数据获取包括如下步骤：

S21’：对玉米果穗图像二值化，提取所述玉米果穗图像中的果穗像素；

S22’：统计果穗像素均值，并以该均值为分割阈值，对所述果穗像素进行分割；

S23’：按照灰度值4为步长增加分割阈值，对果穗像素进行分割处理，处理结果与S22’中的分割后的果穗像素合并；

S24’：返回S22’直至所述果穗像素分割阈值大于等于255为止；

S25’：根据S24’得出的果穗像素计算果穗的秃尖率数据、籽粒宽度数据、籽粒厚度数据和籽粒顶端颜色数据;

S26’：获取S24’中得出的果穗像素的中间位置籽粒像素；

S27’：按照最近邻搜索方式，搜索S24’得到的果穗像素上端距离中间位置籽粒最近的籽粒；

S28’：重复S27’直到到达玉米果穗顶部籽粒，得出果穗像素上端行粒数数值；

S29’：按照最近邻搜索方式，搜索S24’得到的果穗像素下端距离中间位置籽粒最近的籽粒；

S30’：重复S29’直到到达玉米果穗底部籽粒，得出果穗像素下端行粒数数值；

S31’：合并上方行粒数数值和下方籽粒行数值，获得完整的一行籽粒数值。

（三）有益效果

本发明综合利用机械自动化技术和计算机图形图像技术，实现玉米果穗自动化考种方法，实现流水线式的自动化考种操作，大幅提高了玉米果穗考种效率和考种数据的精确度，大幅减少人工投入，有效降低人工成本。

附图说明

图1是本发明的玉米果穗自动考种方法步骤流程图；

图2是本发明的8邻域示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例，对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。

如图1所述，

本发明提供一种玉米果穗自动考种方法，包括：

S1：玉米果穗通过传送装置传送到果穗称重装置，获取所述玉米果穗的重量数据并发送到显示装置；

S2：将玉米果穗传送到果穗图像采集装置，获取果穗图像并发送到果穗图像解析装置中进行分析，得出果穗解析数据发送到显示装置；

S3：将玉米果穗传送到脱粒装置中，将籽粒与穗轴进行分离；

S4：将籽粒传送到籽粒图像采集装置，获取籽粒图像并发送到籽粒图像解析装置中进行分析，得出籽粒解析数据发送到显示装置；

S5：将所有籽粒传送到籽粒称重装置，获取所述籽粒的重量数据并根据S4中的籽粒解析数据得出籽粒平均重量数据和百粒重量数据，发送所述所有籽粒的重量数据、籽粒平均重量数据和百粒重量数据到显示装置；

S6：将籽粒传送到籽粒溶重水分装置，获取籽粒的容重和含水量数据并发送到显示装置；

S7：将籽粒分类收集，在采集时给每个玉米果穗配置一个条码，条码包含该果穗的品种、栽培、序号等辅助信息,该条码为索引对应果穗考种指标信息的标识；

S8：将穗轴传送到穗轴图像采集装置，获取穗轴图像并发送到穗轴图像解析装置中进行分析，得出穗轴解析数据发送到显示装置；

S9：将穗轴传送到穗轴称重装置，获取所述穗轴的重量数据并发送到显示装置；

S10：根据S5中的所有籽粒的冲凉数据与籽粒平均重量数据，计算出果穗籽粒总数数据，发送到显示装置中；

S11：根据S10中的果穗籽粒总数数据和S2中的果穗解析数据计算出穗粒行数数据发送到显示装置中。

其中，所述果穗解析数据包括：果穗的长度数据、直径数据、行粒数数据、秃尖率数据、籽粒宽度数据、籽粒厚度数据和籽粒顶端颜色数据。

其中，所述籽粒解析数据包括：籽粒数目数据、籽粒长度数据和籽粒侧面颜色数据。

其中，所述穗轴解析数据包括：穗轴直径数据。

其中，在S11中，根据S10中的果穗籽粒总数数据和S2中的行粒数数据计算出穗粒行数数据发送到显示装置中。

其中，S2中果穗的长度数据、直径数据获取包括如下步骤：

S21：对玉米果穗图像二值化，提取所述玉米果穗图像中的果穗像素；

S22：对果穗像素按8邻域做细化处理，细化为单像素连通曲线；

S23：使用最小二乘法，拟合所述单像素连通曲线上个点的直线方程，直线与竖直方向所成的角度就是果穗的倾斜角度；

S24：根据S23中的倾斜角度旋转果穗图像，计算果穗图像的外包矩形，以所述外包矩形的长度数据和宽度数据作为果穗的长度数据和直径数据。

其中，S2中果穗的行粒数数据、秃尖率数据、籽粒宽度数据、籽粒厚度数据和籽粒顶端颜色数据获取包括如下步骤：

S21’：对玉米果穗图像二值化，提取所述玉米果穗图像中的果穗像素；

S22’：统计果穗像素均值，并以该均值为分割阈值，对所述果穗像素进行分割；

S23’：按照灰度值4为步长增加分割阈值，对果穗像素进行分割处理，处理结果与S22’中的分割后的果穗像素合并；

S24’：返回S22’直至所述果穗像素分割阈值大于等于255为止；

S25’：根据S24’得出的果穗像素计算果穗的秃尖率数据、籽粒宽度数据、籽粒厚度数据和籽粒顶端颜色数据;

S26’：获取S24’中得出的果穗像素的中间位置籽粒像素；

S27’：按照最近邻搜索方式，搜索S24’得到的果穗像素上端距离中间位置籽粒最近的籽粒；

S28’：重复S27’直到到达玉米果穗顶部籽粒，得出果穗像素上端行粒数数值；

S29’：按照最近邻搜索方式，搜索S24’得到的果穗像素下端距离中间位置籽粒最近的籽粒；

S30’：重复S29’直到到达玉米果穗底部籽粒，得出果穗像素下端行粒数数值；

S31’：合并上方行粒数数值和下方籽粒行数值，获得完整的一行籽粒数值。

另外，在本发明中图像采集装置安装在采集箱体内，箱体下端开放，长800mm，宽500mm，高400mm；所述的工业相机安装在箱体顶部，朝向下方，由计算机控制拍摄，工业相机能够在复杂工况下，连续拍摄图像，达到每秒12帧，箱体内有效图像采集区域长750mm。

果穗称重装置、籽粒称重装置和穗轴称重装置均为计算机控制的重量传感器。

考种***的驱动装置为步进电机，分别在计算机控制下实现各环节的有序运转。

以上实施方式仅用于说明本发明，而并非对本发明的限制，有关技术领域的普通技术人员，在不脱离本发明的精神和范围的情况下，还可以做出各种变化和变型，因此所有等同的技术方案也属于本发明的范畴，本发明的专利保护范围应由权利要求限定。

Claims (7)

1.一种玉米果穗自动考种方法，其特征在于，包括：

S1：玉米果穗通过传送装置传送到果穗称重装置，获取所述玉米果穗的重量数据并发送到显示装置；

S2：将玉米果穗传送到果穗图像采集装置，获取果穗图像并发送到果穗图像解析装置中进行分析，得出果穗解析数据发送到显示装置；

S3：将玉米果穗传送到脱粒装置中，将籽粒与穗轴进行分离；

S4：将籽粒传送到籽粒图像采集装置，获取籽粒图像并发送到籽粒图像解析装置中进行分析，得出籽粒解析数据发送到显示装置；

S5：将所有籽粒传送到籽粒称重装置，获取所述籽粒的重量数据并根据S4中的籽粒解析数据得出籽粒平均重量数据和百粒重量数据，发送所述所有籽粒的重量数据、籽粒平均重量数据和百粒重量数据到显示装置；

S6：将籽粒传送到籽粒溶重水分装置，获取籽粒的容重和含水量数据并发送到显示装置；

S7：将籽粒按条码以果穗为单位分别收集；

S8：将穗轴传送到穗轴图像采集装置，获取穗轴图像并发送到穗轴图像解析装置中进行分析，得出穗轴解析数据发送到显示装置；

S9：将穗轴传送到穗轴称重装置，获取所述穗轴的重量数据并发送到显示装置；

S10：根据S5中的所有籽粒的冲凉数据与籽粒平均重量数据，计算出果穗籽粒总数数据，发送到显示装置中；

S11：根据S10中的果穗籽粒总数数据和S2中的果穗解析数据计算出穗粒行数数据发送到显示装置中。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述果穗解析数据包括：果穗的长度数据、直径数据、行粒数数据、秃尖率数据、籽粒宽度数据、籽粒厚度数据和籽粒顶端颜色数据。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述籽粒解析数据包括：籽粒数目数据、籽粒长度数据和籽粒侧面颜色数据。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述穗轴解析数据包括：穗轴直径数据。

5.如权利要求2所述的方法，其特征在于，在S11中，根据S10中的果穗籽粒总数数据和S2中的行粒数数据计算出穗粒行数数据发送到显示装置中。

6.如权利要求2所述的方法，其特征在于，S2中果穗的长度数据、直径数据获取包括如下步骤：

S21：对玉米果穗图像二值化，提取所述玉米果穗图像中的果穗像素；

S22：对果穗像素按8邻域做细化处理，细化为单像素连通曲线；

S23：使用最小二乘法，拟合所述单像素连通曲线上个点的直线方程，直线与竖直方向所成的角度就是果穗的倾斜角度；

S24：根据S23中的倾斜角度旋转果穗图像，计算果穗图像的外包矩形，以所述外包矩形的长度数据和宽度数据作为果穗的长度数据和直径数据。

7.如权利要求2所述的方法，其特征在于，S2中果穗的行粒数数据、秃尖率数据、籽粒宽度数据、籽粒厚度数据和籽粒顶端颜色数据获取包括如下步骤：

S21’：对玉米果穗图像二值化，提取所述玉米果穗图像中的果穗像素；

S22’：统计果穗像素均值，并以该均值为分割阈值，对所述果穗像素进行分割；

S23’：按照灰度值4为步长增加分割阈值，对果穗像素进行分割处理，处理结果与S22’中的分割后的果穗像素合并；

S24’：返回S22’直至所述果穗像素分割阈值大于等于255为止；

S25’：根据S24’得出的果穗像素计算果穗的秃尖率数据、籽粒宽度数据、籽粒厚度数据和籽粒顶端颜色数据;

S26’：获取S24’中得出的果穗像素的中间位置籽粒像素；

S27’：按照最近邻搜索方式，搜索S24’得到的果穗像素上端距离中间位置籽粒最近的籽粒；

S28’：重复S27’直到到达玉米果穗顶部籽粒，得出果穗像素上端行粒数数值；

S29’：按照最近邻搜索方式，搜索S24’得到的果穗像素下端距离中间位置籽粒最近的籽粒；

S30’：重复S29’直到到达玉米果穗底部籽粒，得出果穗像素下端行粒数数值；

S31’：合并上方行粒数数值和下方籽粒行数值，获得完整的一行籽粒数值。

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