[发明专利]油菜每角粒数图像识别方法

说明书

针对油菜每角粒数存在的人工计数时需要拨荚计数的费时费力等问题，本发明提出一种基于图像的油菜每角粒数识别方法。通过人工测量油菜角果长度和每角果粒数，建立油菜角果长度与每角粒数之间的相关性模型，通过扫描仪获取平铺状态下的批量油菜角果图像，角果图像经预处理和细化处理后利用击中击不中变换对角果的端点和交点进行检测，使用DBSCAN算法去除多余的交点，对端点进行分类和配对并求出对应角果的长度，将角果长度代入油菜角果长度与每角粒数之间的相关性模型中得到每角粒数。油菜角果长度平均图像识别准确度为97.25％，每角粒数平均预测准确度为83.87％。本方法实现了油菜每角粒数自动识别计数功能，提高了油菜每角粒数计数效率，同时可进行批量角果粒数计数，对油菜育种考种和产量预测都具有重要意义。

技术领域

本发明涉及一种油菜每角粒数的图像识别方法。

技术背景

油菜是我国重要的油料作物，在油菜育种和生产种植过程中都需要对其产量进行估测，现阶段油菜产量的估测方法采用传统的人工估测方法进行，通过人工获取单株油菜植株上角果的数量，再取一定数量的角果测试其平均每角果籽粒数，然后对一定水分含量的油菜籽粒千粒重进行测试，从而根据产量估测公式计算出单株油菜的产量，以此为基础可估测大田单位面积内油菜产量。

目前每角果籽粒数人工通过拨开荚果对油菜籽粒进行计数，通过人工计数角果籽粒数费时费力，效率低下，现阶段已经不适应现代油菜育种和考种以及测产的需要，本发明拟根据油菜角果特征参数与其籽粒数量之间的关系模型，通过图像方法快速准确获取油菜角果特征参数的方式识别出每角果籽粒数量。

发明内容

(一)要解决的技术问题

本发明要解决的技术问题：油菜每角果粒数目前仍然采用人工计数的方法，人工计数籽粒数量费时费力、效率低下，现阶段已经不适应现代油菜育种和考种以及测产的需要。

(二)技术方案

本发明技术方案的油菜每角果籽粒数的图像识别方法包括建立油菜角果长度特征参数与籽粒数量之间的关系模型、油菜角果长度的图像方法识别和由油菜角果的图像识别长度和油菜角果长度特征参数与籽粒数量之间的关系模型计算每角果籽粒数3个步骤。

油菜角果长度测量标准：油菜角果测量长度以角果去除花梗和果喙后仅有荚果部分测试其长度为基准，该基准适用于人工测量和图像测试；

油菜角果长度特征参数与籽粒数量之间的关系模型：根据角果长度测量标准人工测量角果长度，同时对角果内部籽粒数量进行计数，建立油菜角果长度特征参数与籽粒数量之间的关系模型；

油菜角果长度特征参数与籽粒数量之间的关系模型：y＝0.5407x-9.4591， y＝0.5989x-16.501，y＝0.6379x-12.351，模型确定系数为R²＝0.8914，R²＝0.8867，R²＝0.8812；

油菜角果图像获取：利用扫描仪获取油菜角果图像，油菜角果在扫描仪内排布以不重叠为限，但角果之间可以交叉；

角果图像处理方法：图像预处理、图像细化、端点和交点检测、端点配对、角果长度计算等步骤组成；

图像预处理：油菜角果图像经过灰度化、二值化、空洞填充、去除小面积处理后即可得到完整的油菜角果二值图像；由于测量角果长度的标准中未包含果柄和果喙，故采用开运算去除角果的果柄和果喙；

图像细化：将油菜角果图像进行细化，角果变成骨骼线(细线)位于角果的中心位置，细化后的二值角果图像和形状仅为单个像素宽的线；油菜角果图像的边缘会有少量的粗糙部分，故细化后的油菜角果图像难免存在毛刺，对每条骨骼线去除5个像素点，达到去除毛刺的目的；