[发明专利]一种金针菇高通量表型信息获取的方法

说明书

本发明公开了一种金针菇高通量表型信息获取的方法，该方法采用金针菇子实体取样、图像扫描、机器视觉识别、人工智能算法，通过子实体切割扫描图像自动大批量计算金针菇子实体的菌盖近圆率、菌盖面积、菌盖着生点和中轴距，利用图像分段切割方法自动大批量测量菌杆长度和宽度数据，基于标准金针菇子实体图像颜色信息自动大批量测量金针菇菌盖和菌杆的标准色距，从而大批量获取金针菇子实体表型信息。本发明采用机器视觉识别算法和深度学习模型，减少了金针菇育种工作中的人工操作，降低测量系统误差和随机误差，提高考种数据的可靠性。

技术领域

本发明属于金针菇育种技术领域，具体涉及一种金针菇高通量表型信息获取的方法。

背景技术

金针菇(Flammulina velutipes,英文名：Enoki,Gold mushroom) 为口蘑科金钱菌属真菌，是世界范围内广泛栽培的一类食用真菌，在国内的产量和销量更是位居食用菌种类之最。与其他食用菌相比，金针菇的氨基酸含量较高，尤以赖氨酸含量最高，被誉为“药食两用菌”。由于金针菇体型小，对营养物质不挑剔，但对生长环境的温湿度、光照和CO₂浓度要求较高，因此最适宜的生产方式为工厂化栽培生产，在国内其工厂化栽培生产程度是食用菌类中最高的。

为了培育出适宜工厂化生产的金针菇品种，育种人员需要对不同潜在品种的金针菇子实体进行考种工作，即通过取样、测量、观察等手段获取每个子实体的菌盖、菌褶和菌杆详细参数，包括菌盖颜色、近圆率，菌褶面积、着生点、中轴距，菌杆长度、宽度、颜色等，以此评价品种的表型性状。金针菇考种工作会涉及到细致的逐个检测与评估，往往耗费大量人力，且长时间的测量与颜色观察工作容易导致操作人员疲劳，极大降低检测结果的准确性。

高通量表型技术是通过机器视觉、传感检测和一定的智能算法，快速获取大批量植株各种信息的一种技术方法，在现代农业作物育种领域中是一种非常重要的技术，可用于快速获取大量植株表型信息，其中不仅包括数量、长度、面积等量化数据，还可以对可见光、近红外和多光谱图像的颜色采用不同的通道值进行量化表示。然而，在金针菇育种及表型研究领域，目前主要还是以人工检测及分析为主，利用机器视觉或传感检测的高通量表型技术还未见报道，相关的智能算法也鲜有研究。

发明内容

本发明为了解决上述技术问题，提供了一种金针菇高通量表型信息获取技术方法，采用图像扫描、机器视觉识别、人工智能算法，通过子实体切割扫描图像自动检测金针菇子实体的颜色、近圆率，菌盖面积、着生点、中轴距，菌杆长度、宽度、颜色等数据，以大量获取金针菇品种表型信息，帮助金针菇育种工作减少人工操作，降低测量系统误差和随机误差，提高考种数据可靠性。

本发明具体通过以下技术方案实现：

一种金针菇高通量表型信息获取的方法，包括以下步骤：

1)将金针菇子实体延菌杆在菌盖上的着生点切割分为菌盖和菌杆两部分，铺于黑色背景上，采用300至600dpi的分辨率进行扫描，获得金针菇子实体的切割扫描图像；

2)采用OpenCV图像算法库中RGB多通道灰度处理和二值图可视分析算法提取黑色背景中的图形对象，以多边形坐标组的形式保存，并根据每个对象的整体长宽比判断其是菌盖或菌杆；

3)对于菌盖图形对象，利用OpenCV库函数，结合图像分辨率和图像大小，分别计算菌盖面积、菌盖最小外切圆面积、菌盖近圆率、菌盖中轴距和菌盖标准色距；

4)对于菌杆图形对象，利用OpenCV库函数，沿图形的长轴方向将图形切割为多段小矩形，结合图像分辨率和图像大小，分别计算菌杆长度、菌杆最小宽度、菌杆最大宽度、菌杆平均宽度和菌杆标准色距。

所述的菌盖部分需要对菌褶向上和向下两个方向分别扫描。每次扫描时可在不重叠的情况下放置同一批的多组菌盖和菌杆于同一扫面范围内。

步骤(2)中对于长宽比大于5:1的图形对象，认为其是菌杆，否则认为是菌盖。