CN107389511B - 一种作物种籽表型测量方法及便携装置 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例提供一种作物种籽表型测量方法及便携装置。所述方法包括获取待测种籽的图像信息和重量信息;通过对所述图像信息和所述重量信息的解析获取所述待测种籽的第一表型信息和所述待测种籽胚部的第二表型信息。本发明实施例提供的根据图像信息和重量信息来获取所述待测种籽表型信息的方法可以更多更便捷得获取表型信息。
Description
技术领域
本发明实施例涉及图像检测技术领域,尤其涉及一种作物种籽表型测量方法及便携装置。
背景技术
作物种籽表型是开展分子育种、表型鉴定、产量估计研究的基础参数,在农业育种产业中扮演了重要角色。传统上,作物种籽表型一般靠人手工测量,费时耗力,而且存在所测表型参数指标少、误差大、主观性强等诸多问题。
目前,基于机器视觉和图像处理的作物种籽表型测量方法,通常是在作物种籽上方固定架设摄像机,通过拍摄作物种籽图像来计算出种籽表型性状,一般仅仅限于室内环境,而且针对不同类型、尺寸的各种作物种籽测量缺乏适应性。
现有设备不但设备仅适用于室内环境,获取表型指标也有限,仅能针对少量或单个种籽整体表型性状进行测量,对大批次种籽测量的效率和准确率低。
发明内容
本发明实施例提供一种作物种籽表型测量方法及便携装置,用以解决现有技术中获取种籽表型信息有限,且只适合室内环境的问题。
一方面,本发明实施例提供一种作物种籽表型测量方法,包括:
获取待测种籽的图像信息和重量信息;
通过对所述图像信息和所述重量信息的解析获取所述待测种籽的第一表型信息和所述待测种籽胚部的第二表型信息。
另一方面,本发明实施例提供一种用于作物种籽表型测量的便携装置,包括:摄像机、天平和平板电脑,其中所述平板电脑分别与所述摄像机和所述天平相连,具体地,所述摄像机用于采集待测种籽的图像信息,并发送给所述平板电脑;所述天平用于采集所述待测种籽的重量信息,并发送给所述平板电脑;所述平板电脑用于执行所述作物种籽表型测量方法,并控制所述摄像机和所述天平的开关和采集。
本发明实施例提供的作物种籽表型测量方法及便携装置,通过对采集到的所述待测种籽图像信息和重量信息的分析得到所述待测种籽的表型信息,从而能更方便、快捷得得到更多的表型信息,且所述便携装置也能适应各种不同的室内外环境。
附图说明
图1为本发明实施例的作物种籽表型测量方法流程图;
图2为本发明另一实施例的作物种籽表型测量方法流程示意图;
图3为依据本发明实施例的用于作物种籽表型测量的便携装置结构示意图;
图4为依据本发明另一实施例的用于作物种籽表型测量的便携装置结构示意图。
附图标记说明:
1—摄像机; 2—天平; 3—平板电脑;
4—扫描枪; 5—载物盘; 6—电动组件;
7—纵向折叠丝杆; 8—横向折叠杆; 9—光源;
10—手提箱体; 11—盒盖; 12—比色卡。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
图1为本发明实施例的作物种籽表型测量方法流程图,如图1所示,所述方法包括:
步骤S01、获取待测种籽的图像信息和重量信息;
步骤S02、通过对所述图像信息和所述重量信息的解析获取所述待测种籽的第一表型信息和所述待测种籽胚部的第二表型信息。
在对一批种籽进行表型检测时,从该批种籽中随机取出一部分种籽为待测种籽,平铺在载物盘上,也就是在种籽之间不出现上下重叠的情况下,对所述待测种籽进行图像信息和重量信息的采集。其中所述图像信息可以使用视频采集设备,例如摄像机,来对所述待测种籽进行拍摄,然后将拍摄到的图像信息传送给计算单元。所述重量信息可以使用称重设备,例如天平,来对所述待测种籽进行称重,然后将称重得到的重量信息传送给所述计算单元。其中所述计算单元可以是一个安装有相应检测软件的平板电脑。
在所述平板电脑的存储单元中按一定的规则建立文档,例如可以根据工程-项目-组-种籽图像/种籽重量的树形结构来构建文档,从而使所述计算单元根据接收到的所述待测种籽批次信息包括的工程名、项目名和组名将所述图像信息和所述重量信息保存到相应的文档中。从而在进行表型检测时,不但可以检测某一批次的种籽表型信息,还可以根据文档存储的级别,检测不同级别文档中存储的所有种籽的表型信息。例如,可以检测在同一组名文档下保存的各批次种籽表型信息,也可以检测在同一项目名文档下保存的各组种籽的表型信息,还可以检测同一工程名文档下保存的各项目种籽的表型信息。从而更利于研究的分类和开展。但为了表述方便,在下面的实施例中都以同一批次的种籽为检测对像为例。
所述计算单元在接到所述图像信息和所述重量信息后,通过对所述图像信息的分析将所述图像信息分解为多个单个种籽图像,从而得到所述待测种籽的数量。再通过对所有单个种籽图像的分析,结合所述重量信息得到所述待测种籽的第一表型信息,所述第一表型信息包括但不限于平均重量、第一平均面积、第一平均长度和第一平均宽度。根据得到的所述第一表型信息可以将所述单个种籽图像分为胚部图像和非胚部图像。通过对所述胚部图像的解析就可以得到所述待测种籽的第二表型信息,所述第二表型信息包括但不限于第二平均面积、第二平均长度和第二平均宽度。
为了能够得到更为准确的数据,可以对同一批种籽的表型信息进行多次检测,每次都从同一批次的种籽中随机取出不定数量的种籽作为待测种籽,并得到相应的第一表型信息和第二表型信息。再对同一批次得到的所有第一表型信息和第二表型信息进行加权平均,最后得到平均第一表型信息和平均第二表型信息。但为了表述方便,在下面的实施例中都只以一次表型检测为例。
所述作物种籽可以是玉米、大麦、大豆等作物种籽,都可以使用所述方法来进行表型信息检测。
本发明实施例通过对待测种籽的图像信息和重量信息的解析得到所述待测种籽的第一表型信息和所述待测种籽胚部的第二表型信息,提高了批量种籽表型检测的效率,且能获取更多的表型信息。
基于上述实施例,进一步地,所述方法还包括:
获取比色卡图像;
相应地,通过对比色卡图像的解析获取所述图像信息的像素尺寸。
在对所述待测种籽的图像信息进行解析的过程中,要对图像信息中所述待测种籽的长度、宽度和面积进行测量,需要先获取所述图像信息的像素尺寸,然后再通过对所述图像信息中所述待测种籽覆盖的像素数量来进行计算。
所以在采集所述待测种籽的图像信息前,需要先完成图像标定。具体为,用所述视频采集设备,例如摄像机,采集一张比色卡图像并传送给所述计算单元,例如平板电脑,所述计算单元利用形状检测和颜色分割方法确定比色卡区域以及各个色块的位置。
其中,所述形状检测方法是利用Hough变化检测图像中矩形区域,初步确定比色卡的区域和背景区域。所述颜色分割方法是分别遍历比色卡中颜色类型,基于各种颜色类型阈值分别对比色板中色块进行分割,通过对色块的检测和识别,自动确定所述比色卡方位和区域。基于所述比色卡真实尺寸和色块分割区域,计算出图像像素尺寸。同时由于环境因素的影响,在图像中显现出来的各种颜色会与实际颜色存在一定的差别,如果依然还是按照所述计算单元中存储的颜色类型阈值来对图像中的颜色进行划分,就有可能对颜色识别产生错误。所以所述计算单元需要根据比色卡图像中各标准色块显现出来的颜色,对存储的各种颜色类型的阈值进行校准。
例如,比色卡上每个色块的大小的长宽均为1厘米的正方形,则如果所述比色卡图像的色块的长宽边上分别有1000个像素,则可认为所述图像的像素尺寸就是1000像素=1厘米。再通过比色卡中红色色块在所述比色卡图像上显现出来的颜色来校准所述计算单元中存储的红色的阈值,其它颜色在依次进行校准。
由于所述摄像机的位置是根据当前所述待测种籽的情况而定的,所以所述摄像机与所述待测种籽间的距离也不是固定不变的,而且所述像素尺寸的大小又随着所述距离的变化而不同,所以在每次所述摄像机位置调整后都需要进行图像标定,以计算当前的像素尺寸。
本发明实施例通过对获取的比色卡图像的解析来获取所述图像信息的像素尺寸并较准各种颜色类型的阈值,从而使通过分析所述待测种籽的图像信息来获取的表型信息更加准确,也更加符合当前环境和检测条件。
图2为本发明另一实施例的作物种籽表型测量方法流程示意图,如图2所示,所述方法包括:
步骤S01、获取待测种籽的图像信息和重量信息;
步骤S03、通过对所述图像信息的解析将所述图像区域分为无效区域、种籽粘连区域和单个种籽区域,并将所述单个种籽区域中的单个种籽图像记录到种籽列表;
步骤S04、将所述种籽粘连区域分解为单个种籽区域,并将分解得到的所述单个种籽区域中的单个种籽图像记录到所述种籽列表;
步骤S05、获取所述种籽列表中记录的所述单个种籽图像的数量,记为所述待测种籽的数量和,并根据所述重量信息计算出所述待测种籽的平均重量;
步骤S06、通过对所述种籽列表中记录的所有单个种籽图像的解析,得到所述待测种籽第一表型信息,其中所述第一表型信息至少包括但不限于第一平均面积、第一平均长度和第一平均宽度。
其中所述步骤S01,与上述实施例中的步骤S01相同,在本实施例中不再赘述。
在获取所述图像信息后,所述计算单元会先利用背景差分法删除图像中背景,其中所述背景差分法具体的使用方法有很多,例如,可以在拍摄所述待测种籽的图像信息前先拍摄一张没有所述待测种籽的背景图像,然后再根据所述背景图像利用背景差分法删除图像中背景,从而剩下仅仅包含所述待测种籽的RGB图像。
然后再利用轮廓检测和标记方法得到每个独立区域。具体为,先将所述RGB图像转换成灰度图像,然后利用背景阈值得到种籽区域标记二值图像。接下去利用轮廓检测方法输出二值图像中所有轮廓,每个轮廓对应一个独立区域。
利用面积、形状和颜色特征,对独立区域进行分类,主要分成三类:无效区域、种籽粘连区域、单个种籽区域。
其中,利用种籽颜色特征判定该区域是否为无效区域。先利用通过二值图像得到的独立区域与原始RGB图像之间运算得到独立区域的RGB图像,对独立区域的RGB图像的颜色进行统计分析,得到区域RGB、HSV颜色空间下各个分量的平均值和方差;进而判断区域颜色是否位于种籽颜色类型阈值区间内,如果不在所述种籽颜色类型阈值区间内,则判定为无效区域,反之,则判定为有效区域。其中所述种籽颜色类型阈值预存在所述计算单元中。
然后,根据有效区域的面积来判定该区域包含单个种籽还是多个种籽。有效区域面积如果大于种籽的最大面积,可判定包含多个种籽,记为种籽粘连区域,否则判定为单个种籽区域,并将单个种籽区域中的单个种籽图像记录到种籽列表中。
然后,对种籽粘连区域进行分解,得到多个单个种籽区域。主要过程是:基于距离转换方法计算出种籽粘连区域的骨架,将所述骨架作为初始值输入到分水岭方法,将所述种籽粘连区域分解为不同的子区域。然后再将不同的子区域利用所述种籽颜色类型阈值来进行有效性判定,判定为单个种籽区域的,将单个种籽区域中的单个种籽图像记录到种籽列表中。
此时记录到种籽列表中的单个种籽图像数量就是所述待测种籽的种籽数量,根据所述重量信息可以计算出所述待测种籽的平均重量。由于所述种籽的单个重量很小,对计算误差的影响较为敏感,所以在计算平均重量的时候,往往采用的是百颗重或千颗重的计算方式来计算所述待测种籽的平均重量。其中所述百颗重为每百颗种籽的平均重量,所述千颗重为每千颗种籽的平均重量。
对种籽列表中的每一个单个种籽图像进行分析,根据所述像素尺寸的大小,可以计算出每个种籽的面积、长度、宽度、最大内接圆直径、最小外接圆直径和凸包面积等参数。对得到的所有待测种籽的参数进行统计分析,从而可以得到所述待测种籽的第一表型信息,其中所述第一表型信息至少包括但不限于第一平均面积、第一平均长度和第一平均宽度。
基于上述实施例,进一步地,所述步骤S06后,还包括:
将所述种籽列表中记录的所有单个种籽图像根据胚部区域和非胚部区域,选取出其中的胚部图像;
通过对所述胚部图像的解析,得到待测种籽胚部的第二表型信息,其中所述第二表型信息至少包括但不限于第二平均面积、第二平均长度和第二平均宽度。
由于胚是种籽的核心部分,所以在种籽的表型信息检测中,往往也需要检测种籽胚部的表型信息。由于所述待测种籽在载物盘上放置时是不规则的,其中部分种籽是胚部朝上,则拍摄到的单个种籽图像为胚部图像,有些种籽则是胚乳朝上,此时拍摄到的单个种籽图像为胚乳图像。由于胚部面积和胚乳面积的大小有一定的差距,所以可以结合每个单个种籽图像的RGB图像和二值图像对图像中种籽的胚部进行判定。具体为,利用Kmeans聚类算法统计种籽图像的像素,根据颜色的不同将像素分成两类,分别为种籽的胚部和胚乳部,如果图像中种籽的面积在保存的胚部面积阈值范围内,则判定拍摄到的种籽图像为胚部图像,并将胚部图像记录到种籽胚集合。最后对种籽胚集合中的胚部图像进行统计分析,可以得到第二表型信息,其中所述第二表型信息至少包括但不限于第二平均面积、第二平均长度和第二平均宽度。
本发明实施例在所有单个种籽图像中提取胚部图像,并通过对所述胚部图像的分析获取所述待测种籽胚部的第二表型信息,从而通过对所述待测种籽的图像信息解析获取了更多的表型信息。
图3为依据本发明实施例的用于作物种籽表型测量的便携装置结构示意图,其特征在于,所述装置包括:
摄像机1、天平2和平板电脑3,其中所述平板电脑3分别与所述摄像机1和所述天平2相连,具体地,所述摄像机1用于采集待测种籽的图像信息,并发送给所述平板电脑3;所述天平2用于采集所述待测种籽的重量信息,并发送给所述平板电脑3;所述平板电脑3用于执行在上述实施例中具体描述的所述计算单元的方法,并控制所述摄像机1和所述天平2的开关和采集。
在对一批种籽进行表型检测时,会从该批种籽中随机取出一部分种籽为待测种籽,由所述摄像机1来采集所述待测种籽的图像信息,由所述天平2来对重量信息进行采集。其中所述摄像机1可以根据需求的不同,选择不同型号的摄像机,由于要求检测的对象为种籽,往往要求的是高分辨率摄像机。例如本实施例选用基于CCD的高分辨率工业相机(PointGrey,GS3-U3-41S4C-C),支持USB3.0接口,图像分辨率为2016╳2016像素;镜头采用6mm焦距,1.9光圈,1”靶面的定焦镜头(Myutron,HS0619V)。同样对于所述天平2的选择大多选择精度高,体积小的电子天平,例如本实施例选用奥豪斯(OHAUS),量程400g,精度0.01g。
所述摄像机1和所述天平2在采集到所述图像信息和重量信息后都会传输给所述平板电脑3,所述平板电脑3安装有相应检测软件。通过对接收到的所述图像信息的分析将所述图像信息分解为单个种籽图像,从而得到所述待测种籽的数量。再通过对所有单个种籽图像的分析,结合所述重量信息得到所述待测种籽的第一表型信息,所述第一表型信息包括但不限于平均重量、第一平均面积、第一平均长度和第一平均宽度。根据得到的所述第一表型信息可以将所述单个种籽图像分为胚部图像和非胚部图像。通过对所述胚部图像的解析就可以得到所述待测种籽的第二表型信息,所述第二表型信息包括但不限于第二平均面积、第二平均长度和第二平均宽度。
本发明实施例提供的装置用于执行上述方法,其功能具体参考上述方法实施例,其具体方法流程在此处不再赘述。
本发明实施例通过所述摄像机1和所述天平2对所述待测种籽的图像信息和重量信息进行采集并发给所述平板电脑3进行解析,以得到所述待测种籽的第一表型信息和所述待测种籽胚部的第二表型信息,提高了批量种籽表型检测的效率,且能获取更多的表型信息。
基于上述实施例,进一步地,所述装置还包括光源和扫描枪,其中,所述光源和所述扫描枪与所述平板电脑相连,
具体地,所述光源用于给所述摄像机在图像采集时补光;所述扫描枪用于采集所述待测种籽的批次信息,并发送给所述平板电脑;相应地,所述平板电脑用于控制所述光源和所述扫描枪的开关和采集。
在所述摄像机对所述待测种籽进行图像信息采集时,为了尽可能得排除由环境光线因素造成采集到的图像信息误差,所述光源可以很好得起到补光的作用,从而也可以使得所述便携装置更能适应各种不同的环境。
为了便于研究的开展和归档,每批种籽都会有一个唯一对应的标识,所述标识中记录有该批种籽的批次信息,例如工程名、项目名、组名,从而可以使所述平板电脑根据所述标识,将获取的该批种籽的图像信息和重量信息分别存储到相对应的文档中。从而在进行表型检测时,不但可以检测某一批次的种籽表型信息,还可以根据文档存储的级别,检测不同级别文档中存储的所有种籽的表型信息。所述标识可以是二维码或条码并由所述扫描枪扫码获取再发送给所述平板电脑。
本发明实施例提供的装置用于执行上述方法,其功能具体参考上述方法实施例,其具体方法流程在此处不再赘述。
本发明实施例通过所述光源给所述摄像机补光,所述扫描枪对种籽标识进行扫码,可以使所述便携装置更能适应各种环境,并更便于种籽表型研究的开展和归档。
基于上述实施例,进一步地,所述装置还包括:载物盘和比色卡,其中,所述载物盘放置在位于所述摄像机下方的天平上,用于盛放所述待测种籽;相应地,所述摄像机还用于采集比色卡图像,并传送给所述平板电脑,以使所述平板电脑还用于获取所述图像信息的像素尺寸。
具体地,所述载物盘被放置在天平的上方。而所述待测种籽被撒于所述载物盘上,从而使所述天平能够获取所述待测种籽的重量信息。而所述摄像机位于所述载物盘的正上方,所述摄像机的镜头正对所述载物盘,从而能够拍摄所述载物盘上盛放的所述待测种籽的图像信息。
在对所述待测种籽的图像信息进行解析的过程中,要对图像信息中所述待测种籽的长度、宽度和面积进行测量,就需要所述图像信息的像素尺寸,然后再根据所述图像信息中所述待测种籽覆盖的像素数量来进行计算。
所以在采集所述待测种籽的图像信息前,需要先完成图像标定。具体为,将所述比色卡放置于所述载物盘的边缘,用所述摄像机先采集一张比色卡图像,利用形状检测和颜色分割方法确定比色卡区域以及各个色块的位置。
其中,所述形状检测方法是利用Hough变化检测图像中矩形区域,初步确定比色卡的区域和背景区域。所述颜色分割方法是分别遍历比色卡中颜色类型,基于各种颜色类型阈值分别对比色板中色块进行分割,通过对色块的检测和识别,自动确定所述比色卡方位和区域。基于所述比色卡真实尺寸和色块分割区域,计算出图像像素尺寸。同时由于环境因素的影响,在图像中显现出来的各种颜色会与实际颜色存在一定的差别,如果依然还是按照所述计算单元中存储的颜色类型阈值来对图像中的颜色进行划分,就有可能对颜色识别产生错误。所以所述计算单元需要根据比色卡图像中各标准色块显现出来的颜色,对存储的各种颜色类型的阈值进行校准。
本发明实施例提供的装置用于执行上述方法,其功能具体参考上述方法实施例,其具体方法流程在此处不再赘述。
本发明实施例通过所述载物盘来盛放所述待测种籽,并让所述摄像机获取比色卡图像,并由所述平板电脑解析来获取所述图像信息的像素尺寸并较准各种颜色类型的阈值,从而使通过分析所述待测种籽的图像信息来获取的表型信息更加准确,也更加符合当前环境和检测条件。
基于上述实施例,进一步地,所述装置还包括:
电动组件、纵向折叠丝杆和横向折叠杆,其中所述电动组件与所述平板电脑相连,并由所述平板电脑控制;所述纵向折叠丝杆分别与所述电动组件和所述横向折叠杆相连,由所述电动组件根据所述平板电脑给出的控制信号控制所述纵向折叠丝杆来调整所述横向折叠杆的上下位置,所述横向折叠杆上安装有所述摄像机和所述光源。
其中,所述电动组件包括电动马达、电池组部分。所述纵向折叠丝杆具体包括滚珠丝杆、直线导轨、本体型材、支撑座、移动座、连轴器、光电开关等,与电动马达配合使用,由所述平板电脑控制横向支撑杆上下移动。电动马达驱动所述滚珠丝杆转动,进而带动所述纵向折叠丝杆上所述横向折叠杆上下运动,将横向折叠杆上固定的所述摄像机和所述光源送到指定高度。从而再对所述待测种籽进行图像信息采集。如果单个种籽尺寸较小,则所述摄像机应距离载物盘更近;如果测量种籽数量较多,则所述摄像机应距离较远。
本发明实施例提供的装置用于执行上述方法,其功能具体参考上述方法实施例,其具体方法流程在此处不再赘述。
本发明实施例通过所述电动组件、所述纵向折叠丝杆和所述横向折叠杆,经过所述平板电脑控制将所述摄像机和所述光源运送到指定高度,从而开始图像信息的采集,能更快速,方便得获取所述待测种籽的图像信息,具有更强的适应性。
图4为依据本发明另一实施例的用于作物种籽表型测量的便携装置结构示意图,如图4所示,所述装置包括手提箱体10和盒盖11,其中所述手提箱体10和盒盖11相连,可闭合为一个手提箱。所述手提箱体用于装载所述天平2、所述载物盘5、所述电动组件6、所述纵向折叠丝杆7、安装有所述光源9和所述摄像机1的所述横向折叠杆8、所述比色卡12和所述扫描枪4;所述盒盖11内侧嵌有平板电脑3。
为了方便携带,其中所述天平2和所述电动组件6可以固定或嵌在所述手提箱体内的固定位置,所述纵向折叠丝杆7与所述电动组件6和所述横向折叠杆8相连,所述载物盘5可以固定在所述天平2上方,所述扫描枪4和所述比色卡12放置在所述手提箱体内的固定位置。
在具体开始进行种籽表型检测时,将便携式作物种籽表型测量手提箱放置在桌面或试验台上,打开所述盒盖11,从所述手提箱体10内拉开所述纵向折叠丝杆7,再拉开横向折叠杆8,然后将比色卡12置于所述装载盘5的边缘。
打开所述平板电脑3,启动软件,根据待测量种籽的尺寸和数量将所述摄像机升高到指定位置。如果单个种籽尺寸较小,则所述摄像机应距离载物盘更近;如果测量种籽数量较多,则摄像机应距离较远。
在所述平板电脑3上打开所述摄像机1,所述光源9和所述天平2,在平板电脑3上检查是否能够实时显示图像,所述天平2是否正确读数。
接下去需要在软件中完成图像标定,用所述摄像机1采集一张所述比色卡12图像基于比色卡12真实尺寸和比色卡12分割区域,计算出图像像素尺寸。由于所述图像像素尺寸会根据摄像机1的位置高低产生变化,所以在每次对所述摄像机1的高度进行调整后都需要进行一次图像标定。
用所述扫描枪4对种籽的标识进行扫码,并将得到的待测种籽的批次信息传送给所述平板电脑3。
在所述载物盘5中放置所述待测种籽,用所述摄像机1获取当前所述载物盘5中所述待测种籽的图像信息,用所述天平2获取重量信息,将所述图像信息和所述重量信息保发送给所述平板电脑3,并保存到与所述批次信息相对应的文档中,并用软件启动种籽表型解析。
通过解析将所述图像信息分成单个种籽图像,并进一步加以解析,得到所述待测种籽的第一表型信息。再通过对胚部判断和解析得到所述待测种籽胚部的第二表型信息。
在进行完全部检测后,折叠所述横向折叠杆8,所述纵向折叠丝杆7,并将所述扫描枪4和所述比色卡12放回到所述手提箱体10内的固定位置,合上盒盖11,就可以将手提箱搬运到其它地点进行下一次检测。
本发明实施例提供的装置用于执行上述方法,其功能具体参考上述方法实施例,其具体方法流程在此处不再赘述。
本发明实施例通过将所述便携装置用一个箱体的形式组装起来,可以方便携带、运输和储藏,可在室内、室外等环境下使用;适合不同尺寸、品种的作物种籽表型测量;可将复杂种籽粘连区域分解为单个种籽区域,提高了种籽数量和重量计算的精度;可定量分析种籽颜色差异,计算出种籽胚部表型信息。
最后应说明的是:以上实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (8)
1.一种作物种籽表型测量方法,其特征在于,所述方法包括:
通过摄像机获取待测种籽的图像信息以及通过天平获取待测种籽的重量信息;
通过对所述图像信息和所述重量信息的解析获取所述待测种籽的第一表型信息和所述待测种籽胚部的第二表型信息;其中,获取所述待测种籽胚部的第二表型信息具体为:
将种籽列表中记录的所有单个种籽图像根据胚部区域和非胚部区域,选取出其中的胚部图像;
通过对所述胚部图像的解析,得到待测种籽胚部的第二表型信息,其中所述第二表型信息至少包括但不限于第二平均面积、第二平均长度和第二平均宽度。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
获取比色卡图像;
相应地,通过对比色卡图像的解析获取所述图像信息的像素尺寸。
3.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于,所述通过对所述图像信息和所述重量信息的解析获取所述待测种籽的第一表型信息和所述待测种籽胚部的第二表型信息,包括:
通过对所述图像信息的解析将图像区域分为无效区域、种籽粘连区域和单个种籽区域,并将所述单个种籽区域中的单个种籽图像记录到种籽列表;
将所述种籽粘连区域分解为单个种籽区域,并将分解得到的所述单个种籽区域中的单个种籽图像记录到所述种籽列表;
获取所述种籽列表中记录的所述单个种籽图像的数量,记为所述待测种籽的数量和,并根据所述重量信息计算出所述待测种籽的平均重量;
通过对所述种籽列表中记录的所有单个种籽图像的解析,得到所述待测种籽第一表型信息,其中所述第一表型信息至少包括但不限于第一平均面积、第一平均长度和第一平均宽度。
4.一种用于作物种籽表型测量的便携装置,其特征在于,所述装置包括:摄像机、天平和平板电脑,其中所述平板电脑分别与所述摄像机和所述天平相连,具体地,所述摄像机用于采集待测种籽的图像信息,并发送给所述平板电脑;所述天平用于采集所述待测种籽的重量信息,并发送给所述平板电脑;所述平板电脑用于执行如权利要求1-3任一所述的方法,并控制所述摄像机和所述天平的开关和采集。
5.根据权利要求4所述的装置,其特征在于,所述装置还包括光源和扫描枪,其中,所述光源和所述扫描枪与所述平板电脑相连,
具体地,所述光源用于给所述摄像机在图像采集时补光;所述扫描枪用于采集所述待测种籽的批次信息,并发送给所述平板电脑;相应地,所述平板电脑用于控制所述光源和所述扫描枪的开关和采集。
6.根据权利要求4或5所述的装置,其特征在于,所述装置还包括:载物盘和比色卡,其中,所述载物盘放置在位于所述摄像机下方的所述天平上,用于盛放所述待测种籽;相应地,所述摄像机还用于采集比色卡图像,并传送给所述平板电脑,以使所述平板电脑还用于获取所述图像信息的像素尺寸。
7.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述装置还包括:
电动组件、纵向折叠丝杆和横向折叠杆,其中所述电动组件与所述平板电脑相连,并由所述平板电脑控制;所述纵向折叠丝杆分别与所述电动组件和所述横向折叠杆相连,由所述电动组件根据所述平板电脑给出的控制信号控制所述纵向折叠丝杆来调整所述横向折叠杆的上下位置,所述横向折叠杆上安装有所述摄像机和光源。
8.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述装置还包括手提箱体和盒盖,其中所述手提箱体和盒盖相连,可闭合为一个手提箱,
具体地,所述箱体用于装载所述天平、所述载物盘、所述电动组件、所述纵向折叠丝杆、安装有所述光源和所述摄像机的所述横向折叠杆、所述比色卡和扫描枪;所述盒盖内侧嵌有平板电脑。
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Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101395466A (zh) * | 2006-03-02 | 2009-03-25 | 福斯分析有限公司 | 用于光学测量谷物和类似农作物的粒子的设备和方法 |
CN102072883A (zh) * | 2010-07-07 | 2011-05-25 | 北京农业智能装备技术研究中心 | 农作物种子综合品质检测装置及方法 |
CN103706574A (zh) * | 2013-12-25 | 2014-04-09 | 中国科学院半导体研究所 | 一种固体籽粒自动分拣*** |
CN106023235A (zh) * | 2016-06-15 | 2016-10-12 | 哈尔滨师范大学 | 一种农作物有效籽粒个数测量的方法 |
CN106538376A (zh) * | 2016-11-03 | 2017-03-29 | 江苏里下河地区农业科学研究所 | 一种籽粒灌浆快、脱水快小麦的育种方法 |
CN106607344A (zh) * | 2017-02-17 | 2017-05-03 | 河南省现代富博智能装备科技有限公司 | 定向播种用的玉米种粒动态图像精选装置及方法 |
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Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101395466A (zh) * | 2006-03-02 | 2009-03-25 | 福斯分析有限公司 | 用于光学测量谷物和类似农作物的粒子的设备和方法 |
CN102818539A (zh) * | 2006-03-02 | 2012-12-12 | 福斯分析有限公司 | 用于光学测量谷物和类似农作物的粒子的设备和方法 |
CN102072883A (zh) * | 2010-07-07 | 2011-05-25 | 北京农业智能装备技术研究中心 | 农作物种子综合品质检测装置及方法 |
CN103706574A (zh) * | 2013-12-25 | 2014-04-09 | 中国科学院半导体研究所 | 一种固体籽粒自动分拣*** |
CN106023235A (zh) * | 2016-06-15 | 2016-10-12 | 哈尔滨师范大学 | 一种农作物有效籽粒个数测量的方法 |
CN106538376A (zh) * | 2016-11-03 | 2017-03-29 | 江苏里下河地区农业科学研究所 | 一种籽粒灌浆快、脱水快小麦的育种方法 |
CN106607344A (zh) * | 2017-02-17 | 2017-05-03 | 河南省现代富博智能装备科技有限公司 | 定向播种用的玉米种粒动态图像精选装置及方法 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
基于激光散斑检测玉米种子活力方法的研究;王佩斯 等;《应用激光》;20111231;第31卷(第6期);第473-477页 * |
基于近红外高光谱成像及信息融合的小麦品种分类研究;董高;《光谱学与光谱分析》;20151231;第35卷(第12期);第3369-3374页 * |
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