[发明专利]一种基于智能设备拍照功能的玉米考种系统及方法

说明书

本发明公开了一种基于图像处理的玉米考种系统，包含穗粗测量模块、图像采集模块，图像处理模块，数据存储模块和数据显示模块，图像采集模块采集玉米果穗的不同视角图像，进而发送至图像处理模块，图像处理模块对玉米果穗图像进行处理得出玉米果穗的性状特征参数，包括但不限于玉米穗长、穗粗、穗面积、穗周长、穗行数、穗行粒数、粒厚、籽粒总数、秃尖长，进一步发送至数据存储模块和数据显示模块进行存储和显示。本发明基于便携的智能设备(如智能手机或智能平板)的拍照功能，携带方便，操作简单，不需要专用的拍照或扫描设备及玉米夹持设备等，能够实时实地测量，无需将大量玉米果穗带回实验室进行测量，大大缩短测量周期。

技术领域

本发明涉及玉米考种技术领域，具体涉及一种基于智能设备拍照功能玉米考种系统及方法。

背景技术

玉米是三大主要粮食产物，也可以作为饲料及工业原料，是人们生活生产中非常重要的农业作物，玉米籽粒以及玉米穗的物理性状与产量息息相关，根据这些物理性状选择合适的玉米品种决定了玉米的产量，所以玉米考种工作对玉米优良选种十分重要。玉米考种包括玉米果穗的穗粗、穗长、穗长宽比、穗行数、穗行粒数、穗型、秃尖长、粒厚、穗重等性状的测量，目前玉米这些物理性状的检测主要依靠人力完成。但是采集数据工作量很大，人工考种的速度慢、效率低、准确度差。使用机械自动检测的考种方式能够减轻育种工作者的劳动量，提高工作效率，并且能够保证测量数据的准确度。

目前，农产品表面缺陷与损伤、尺寸和表面颜色等重要品质特征的检测多采用机器视觉的方式，已有研究者利用机器视觉检测玉米果穗的性状参数，将单个玉米果穗置于旋转台，带动玉米果穗旋转，形成流水线作业，用相机拍摄果穗的各个侧面并进行图像拼接，此种方法可无损检测果穗的各个侧面，但是设备复杂，成本较高，无法进行在线快速检测，且采用扫描仪采集图像，速度慢且玉米籽粒有损伤。此外，现存所有玉米考种系统和方法均需要在室内工作，无法实地测量，从玉米地到实验室经历测量周期太长，不能实时快速掌握玉米穗的详细信息，且考种系统设备复杂成本高。

发明内容

本发明提供一种基于智能设备拍照功能的玉米考种系统及方法，解决现有技术中设备复杂笨重、成本高，无法实地实时对玉米果穗进行性状特征参数测量等问题。

一种基于图像处理的玉米考种系统，包含穗粗测量模块1、图像采集模块2，图像处理模块3，数据存储模块4和数据显示模块5，穗粗测量模块1利用量尺比对玉米穗直接得到穗粗值，建立玉米果穗图像与实际玉米果穗之间的数学关系；图像采集模块2采集玉米果穗的不同视角图像，进而发送至图像处理模块3，图像处理模块3对玉米果穗图像进行处理得出玉米果穗的性状特征参数，进一步发送至数据存储模块4和数据显示模块5进行存储和显示。

所述的穗粗测量模块1含有量尺功能，使用量尺比对玉米穗直接得到穗粗值，以方便对实际值和图像处理值建立数学关系，进一步通过建立数学关系及图像处理得到的数据值计算得到玉米果穗的性状特征参数，包括但不限于实际穗长，秃尖长，果穗面积，果穗周长，粒厚。

可选地，还可以包括产量评估模块6和数据输入模块7，数据输入模块7接收输入信息，至少包括玉米种植面积及玉米种植密度，进而基于图像处理模块3输出的玉米果穗的性状特征参数，计算得到产量预估值，方便用户对该玉米品种产量做出一个认知判断。

一种基于图像处理的玉米考种方法，包括以下步骤：

第一步：将玉米果穗平铺于平整地面；

第二步：穗粗测量模块1测量玉米果穗穗粗实际值；

第三步：对玉米果穗进行多次不同角度等距离平行拍摄；拍摄不少于三张的不同视角的图像，以包含玉米果穗上的所有籽粒；

第四步：将采集到图像传送至图像处理模块3；

第五步：对玉米果穗图像进行处理分析，提取玉米果穗的性状特征参数。