[发明专利]小麦发芽率机器视觉测定方法

说明书

技术领域

本发明涉及图像处理方法领域，特别涉及一种小麦发芽率机器视觉测定方法，属于遗传育种领域。

背景技术

小麦发芽率是指在正常条件下小麦萌发的能力，是评估小麦种子活性的依据之一。小麦种活力测定和比较可以为遗传育种工作提供借鉴，小麦种活力测定结果的准确性是保证麦苗质量的重要途径。植物种子的活力因植物种不同而有所差异，大多数植物的种子活力除受遗传因子影响外，环境因素如取材前后及保存过程的温度、湿度等因素也有很大的影响。种子活力测定是植物生殖生物学研究中、育种工作中、不育系鉴定中经常测定指标。小麦发芽率的测定按其测定原理分为：仪器法、砖块测定法、土壤测定法、湿毛巾测定法、卫生纸测定法、保温瓶测定法、细沙测定法等。这些方法都是在一定的环境下选取两组相同数量的小麦进行培养，一定时间后计算小麦的发芽率。目前，各种方法都经常应用，但应用范围仅限于实验室而且费时费力。

随着计算机技术在农产品品质检验过程中的应用日益广泛，探讨运用机器视觉及图像处理技术，快速准确地识别麦苗色彩特征，实现小麦发芽率测定的自动化和智能化，无疑是减少人为因素影响、提高测定效率的新途径。因此，将小麦发芽率机器视觉测定方法应用到实际生产过程中，对实现小麦发芽率检测的技术水平具有重要意义，有利于提高小麦发芽率测定的准确性和时效性，促进我国遗传育种工作的发展。

发明内容

将小麦发芽率机器视觉测定方法应用到田间实验过程中，能够快速、准确计算小麦发芽率，并提高田间实验工作效率，实现麦苗发芽率自动化处理过程。为了满足上述要求，本发明提供了一种小麦发芽率机器视觉测定方法。

一种小麦发芽率机器视觉测定方法，其特征在于包括以下步骤：

S1：采用工业CCD相机进行野外标准区域麦苗图像采集，得到24位R、G、B色彩空间的真彩色原始麦苗图像;

S2：读入原始麦苗图像；

S3:分别研究图像中麦苗目标与背景的R、G、B三个色彩通道的数值分布特点，得到麦苗目标区别于背景的R、G、B多段阈值；红色分量R<100，绿色分量G>120，蓝色分量B<100。

S4:创建一幅与原始麦苗图像尺寸相同的空白图像，利用S3中得到的R、G、B多段阈值将麦苗绘制到创建的空白图像中，得到纯麦苗图像；

S5:对纯麦苗图像进行形态学腐蚀运算操作,并在图像的上下左右四个边分别绘制2像素宽度的纯白色连接线，对断苗杂边进行切除平滑处理；

S6:对经过S5步骤处理得到的图像分别进行灰度化和二值化处理；

所述步骤S6具体包括以下步骤进行灰度化和二值化：

S6.1:计算每个像素R、G、B三通道的加权平均值，即为灰度值；

S6.2:将S6.1中的灰度值同时赋值给对应像素的R、G、B三通道，得到与每个像素R、G、B相等的灰度图像；

S6.3:分析灰度图像的直方图，选取灰度图像直方图中的低谷点处的值作为灰度值，将小于此灰度值的像素点赋值0变成黑色，将大于此灰度值的像素点赋值255变成白色，得到二值图像；

S7:创建一个动态内存寄存器；利用遍历的方法对步骤S6处理后的图像进行轮廓检测，找到图像中的所有轮廓，并将所有轮廓随机存放到动态内存寄存器中；

S8:计算所有轮廓中每一个轮廓的面积，限定面积阈值范围，面积阈值范围分别是小面积阈值范围为大于1000小于3000，大面积阈值范围为大于3000小于1000000；

S9：分别将所有轮廓中符合小面积阈值范围的轮廓绘制到与其外接矩形相同大小的空白图像中，得到单个麦苗目标，并计数；

S10:再分别将所有轮廓中符合大面积阈值范围的轮廓，进行处理，再得到单个麦苗目标，并计数；

所述步骤S10通过以下处理步骤得到面积较大轮廓中的单个麦苗目标:

S10.1:对轮廓较大面积的图像再重新进行灰度化、二值化处理；

S10.2:对S10.1中得到的图像进行先腐蚀后膨胀的形态学运算操作；

S10.3:再次创建动态内存寄存器，对S10.2得到的图像进行轮廓检测，并将每一个轮廓绘制到与其外接矩形相同大小的空白图像中；

S10.4:根据步骤S8的范围限定面积阈值，得到单个麦苗目标；

S11:将步骤S10得到的单个麦苗目标数目与S9中得到的麦苗目标数目进行统计，得到麦苗的总数量；

S12：将麦苗总数量与起初试验播种小麦数量进行求商运算，得到小麦发芽率。