一種玉米品種快速鑑定、鑑別方法
2023-09-19 20:05:30 1
專利名稱：一種玉米品種快速鑑定、鑑別方法
技術領域：
本發明屬於農產品檢測技術領域，特別涉及一種玉米品種快速鑑定、鑑別方法，具體而言是一種利用圖像處理技術進行玉米品種快速鑑定的方法。
背景技術：
玉米是我國重要的糧食和飼料作物，雜交玉米因其播種面積大、產量高而在我國糧食生產中佔有重要地位。但是一方面由於我國種子經營渠道多、亂、雜，沒有推行種子認證制度，使得品種的真實性難以得到保證；另一方面缺乏準確可靠、簡便快速的品種檢測方法。往往給種子管理部門、品種保護部門以及廣大種子生產者、經營者和農民帶來諸多不便，也給一些單位和個人以可乘之機，經常出現以甲品種充當乙品種、以未審定品種充當審定品種，以劣品種充當暢銷優質品種的現象，或在品種區試中和審定後更換雜交種親本，改變品種特性，用已審定品種冒充自己品種參試，模仿和仿冒已有優良品種，以及竊取他人親本或冒用雜交組合等。因此，對雜交玉米種子的品種鑑定十分必要。
目前在種子的品種鑑別中，國內外主要檢測方法為形態鑑別、田間種植鑑別、生理鑑定法、蛋白質電泳和DNA指紋技術等。這些方法各有短長，後四種方法不是需要藉助昂貴的設備，就是鑑定周期過長，都不具備快速、簡捷的特點。籽粒形態鑑定法則是依據粒型(馬齒型、半馬齒型、硬粒型)，粒色(白色、黃色、紅色、紫色)，粒頂部形狀(長方、長圓、圓)，頂部顏色及粉質多少，胚的大小、形狀，胚部皺褶的有無、多少，花絲遺蹟的位置與明顯程度，稃色(白色、淺紅、紫紅)，籽粒上稜角的有無及明顯程度等性狀進行鑑別。其中，頂部顏色由於存在種子直感現象，且反應敏感，應作為最重要的判斷依據。種子形態測定將待測種子與標準種子進行逐粒觀察比較，從而加以區分。此法對於鑑定形態特徵明顯的品系較簡便有效，且快速、經濟。但鑑定時需藉助放大鏡進行逐粒觀察，通過比較該品系的標準樣本或圖譜及有關資料確定所屬品種。由於僅僅通過肉眼觀察，對操作人員的專業技能要求高、鑑別效率低，且容易引起人為誤差，造成不同操作者間測定的結果相差較大。
為了更好地利用籽粒形態鑑定法，發揮它快速、簡捷的特點，並更具準確與客觀性。本發明提出利用計算機圖像處理技術快速而準確地獲得豐富的玉米外觀信息，能夠科學地描述種子外觀特徵信息的細微變化，並使檢測人員從繁重的重複勞動中解脫出來。以及利用模式識別技術則融合種子外觀的多元特徵信息，最終實現玉米品種的識別。
發明內容
本發明的目的在於提供利用機器視覺技術實現種子品種無損、快速、可靠的的一種玉米品種快速鑑定、鑑別方法，其特徵在於，具體步驟如下 (1)標準品種圖像資料庫的建立首先採集標準品種的圖像，建立穩定可靠的標準品種圖像特徵集；對於同一品種樣品需採集不同年份、不同產地的樣品，以豐富該品種的圖像特徵信息； (2)玉米種子測試性狀的圖像表徵， 參照《大田作物--玉米DUS測試指南》中玉米測試性狀包含必測性狀、選擇性狀和補充性狀，其中必測性狀為每個申請品種必須進行測試、考察的基本性狀；選擇性狀是在必測性狀不能區別申請品種和近似品種時，進行進一步測試而選用的性狀；在獲取種子圖像後，經過中值濾波、固定閾值分割、採用遊程編碼算法的區域標記後，提取圖像中種子的尺寸、形狀、顏色與紋理特徵信息，完成必測性狀和可測性狀的表徵，包括 1)提取種子的尺寸特徵周長、面積、長度與寬度、主軸與副軸、邊界點到形心的距離、等距寬度，以描述籽粒大小、甜玉米子粒長度、甜玉米子粒寬度的籽粒部分性狀； 2)提取種子的形狀特徵，包括圓形度、矩形度、長寬比、半徑比、Haralick比率、類細度比例和與邊界的平均距離，以描述籽粒部分性狀，確定子粒類型、粒形； 3)提取種子的顏色特徵，包括RGB、規則化RGB、YCbCr、I1I2I3、HSI顏色空間中各顏色向量，以描述籽粒部分性狀，包括甜玉米子粒黃色強度、果穗子粒顏色數量、胚乳色、子粒頂端主要顏色和子粒背面顏色； 其中RGB彩色空間是用於顯示和保存彩色圖像的最常用空間，由紅色的R、綠色G、和藍色B三個分量組成；在進行彩色圖像分割時，希望圖像的色彩不受光線強度變化的影響，規則化的RGB彩色空間能夠讓亮度變化在光譜中呈均勻分布，規則化RGB可以表示為 YCbCr空間，被廣泛應用在電視色彩顯示領域，由Y、Cb和Cr三個基組成，其中Y包含亮度信息，Cb和Cr包含色度信息，分別叫做藍色度和紅色度；彩色圖像數據依據下面的公式從RGB空間轉換到YCbCr空間 I1I2I3空間是一種顏色分量與圖像的樣本表示在統計上完全獨立的顏色空間，I1I2I3與RGB顏色空間變換關係為 HSI是圖像處理中另一種常見的彩色空間，它更加符合人眼對色彩的感知，HSI模型把圖像的彩色信息和亮度信息分開，用色調、飽和度和亮度來定義顏色，RGB彩色空間和HIS彩色空間的轉換關係如下
4)提取紋理特徵描述甜玉米子粒皺縮程度； (3)品種鑑別模型的建立 將步驟(2)採集的種子圖像表徵，提取表徵種子測試性狀的圖像特徵信息後，在建立種子品種鑑別模型階段，對於某一待識別種子可以通過與模型中標準種子的圖像特徵進行分析而判別種子所屬品種；通過步驟(1)採集標準樣品圖像，提取某種種子外觀信息並且對模型進行訓練後，建立品種鑑別模型；檢驗過程實際上就是確認模型裡的每一種種子都只能被惟一的鑑定，而不能與其他物質相混淆 對於大量複雜的種子樣品，確定未知樣品屬於某一種類，採用模式識別來進行鑑別，鑑別作物種子品種的模式識別方法用貝葉斯分類器(Bayes)判別、神經網絡或支持向量機；以模式識別來進行判別分析，需要將各品種的標準樣本分成學習集和驗證集兩部分，劃分的依據是兩個集合中的類別種類應相同，具有廣泛的代表性；然後對各品種樣本依先驗知識賦予初值，來建立品種鑑別模型，然後用驗證集來評價模型的性能。
(4)未知樣品品種判別在未知樣品的鑑定階段，採集未知樣品的圖像後通過籽粒形態鑑別法觀察對比待測樣品與標準品種各性狀的分級標準對其進行鑑別，採集圖像的解析度應該與標準樣品保持一致，按照玉米粒色確定未知樣品品種屬於黃玉米、白玉米和混合玉米的特點；對於未知品種的樣品，首先根據種子顏色特徵，利用線性判別分類器判別籽粒所屬品種色系；然後根據種子形態、顏色與紋理特徵，利用訓練後模式識別分類器判別種子所屬品種。
所述採集的種子圖像是採用掃描儀獲取種子圖像。
所述鑑別作物種子品種的模式為首先利用籽粒顏色特徵信息作為判別特徵，構建貝葉斯分類器，鑑別玉米種子所屬品種的色系；然後利用神經網絡的方法建立了鑑別模型，以形態與顏色特徵參數為判別特徵。
所述將各品種的標準樣本分成學習集和驗證集兩部分，學習集是從所有樣本中隨機抽取的，每個品種取三分之一的樣本，剩下的樣本作為驗證集樣本。
本發明的有益效果為 1.利用計算機視覺代替了手工檢測法，可以快速、客觀、準確地鑑定玉米種子的品種，克服了現有技術方案中檢測時間長、主觀性強、多為破壞性檢測，且對檢測人員技術操作水平要求高等缺陷； 2.本發明採用掃描儀獲取種子圖像，利用模式識別技術融合種子多元特徵信息，能夠客觀地反映各性狀的細微變化，最終實現玉米品種的智能鑑定，不僅能快速實時鑑別種子品種，而且無需對樣本進行破壞性預處理，檢測設備操作簡單便於攜帶。
3.根據本發明所述方法編制的計算機圖像鑑定系統，還具有較好地擴展能力。每次最多檢測300粒玉米，具有自動化程度高、操作快速、簡便的特點。
圖1本發明的圖像獲取及處理裝置連接示意圖。
圖2本發明的軟體流程圖。
具體實施例方式 本發明提供利用機器視覺技術實現種子品種無損、快速、可靠的的一種玉米品種快速鑑定、鑑別方法。
以五個品種玉米為例說明種子品種鑑別方法。玉米情況如表1所示。
1.標準樣品圖像資料庫的建立 利用美國Epson 2480掃描儀，採集五個品種標準樣本的圖像。首先將玉米種子3放在掃描儀2的託盤上，託盤插入採集箱內，掃描儀放在採集箱頂面，驅動掃描儀採集玉米種子的圖像信息，在計算機1上利用玉米品種鑑定系統識別玉米種子，讀取原始圖像信息(如圖1所示)，存儲每粒玉米中的每個像素的圖像信息。參照《大田作物--玉米DUS測試指南》中列出的測試性狀，提取可表徵測試性狀的籽粒圖像特徵參數，最終將顏色和形態特徵作為判別品種的主要特徵參數。各特徵參數值可通過檢測界面的菜單項輸入至電子表格中進行查看與操作； 2.鑑別模型的建立 根據五個品種玉米按照粒色分別屬於黃玉米(農大80、農大108、高油115)、白玉米(白糯6號)和混合玉米(農大4967)，本發明首先利用籽粒顏色特徵信息作為判別特徵，構建貝葉斯分類器，鑑別玉米種子所屬品種的色系。然後利用神經網絡的方法建立了鑑別模型，以形態與顏色特徵參數為判別特徵，鑑別三個黃玉米品種。在神經網絡模型的構建中，已知品種樣本的圖像特徵學習集和驗證集兩部分，學習集是從所有樣本中隨機抽取的，每個品種取三分之一的樣本，剩下的樣本作為驗證樣本。將特徵作為神經網絡的輸入，經過反覆學習確定神經網絡的隱含層節點數、訓練速率取、最大迭代數以及網絡的擬合誤差。
3.未知樣本品種判別 從未知玉米樣本中取198粒玉米種子，每次最多檢測300粒玉米，首先將玉米種子放在託盤上，託盤插入採集箱內，掃描儀放在採集箱頂面，驅動掃描儀採集玉米種子的圖像信息，在計算機上利用玉米品種鑑定系統識別玉米種子(如圖1所示)，讀取原始圖像信息，存儲每粒玉米中的每個像素的圖像信息，存儲為24位bmp格式文件，完成圖像處理與特徵提取後，利用訓練後的神經網絡分類器進行玉米品種鑑別(如圖2所示)，該模型對未知樣本的品種鑑別率均大於90％，說明利用圖像特徵信息鑑別玉米種子品種是可行的。
檢測結果利用人機互動界面輸出，所測的種子各特徵參數值可通過檢測界面的菜單項輸入至電子表格中進行查看與操作；
權利要求
1.一種玉米品種快速鑑定、鑑別方法，其特徵在於，具體步驟如下
(1)標準品種圖像資料庫的建立首先採集標準品種的圖像，建立穩定可靠的標準品種圖像特徵集；對於同一品種樣品需採集不同年份、不同產地的樣品，以豐富該品種的圖像特徵信息；
(2)玉米種子測試性狀的圖像表徵
參照《大田作物-玉米DUS測試指南》中玉米測試性狀包含必測性狀、選擇性狀和補充性狀，其中必測性狀為每個申請品種必須進行測試、考察的基本性狀；選擇性狀是在必測性狀不能區別申請品種和近似品種時，進行進一步測試而選用的性狀；在獲取種子圖像後，經過中值濾波、固定閾值分割、採用遊程編碼算法的區域標記後，提取圖像中種子的尺寸、形狀、顏色與紋理特徵信息，完成必測性狀和可測性狀的表徵，包括
1)提取種子的尺寸特徵周長、面積、長度與寬度、主軸與副軸、邊界點到形心的距離、等距寬度，以描述籽粒大小、甜玉米子粒長度、甜玉米子粒寬度的籽粒部分性狀；
2)提取種子的形狀特徵，包括圓形度、矩形度、長寬比、半徑比、Haralick比率、類細度比例和與邊界的平均距離，以描述籽粒部分性狀，確定子粒類型、粒形；
3)提取種子的顏色特徵，包括RGB、規則化RGB、YCbCr、I1I2I3、HSI顏色空間中各顏色向量，以描述籽粒部分性狀，包括甜玉米子粒黃色強度、果穗子粒顏色數量、胚乳色、子粒頂端主要顏色和子粒背面顏色；其中，
RGB彩色空間是用於顯示和保存彩色圖像的最常用空間，由紅色R、綠色G、和藍色B三個分量組成；在進行彩色圖像分割時，希望圖像的色彩不受光線強度變化的影響，規則化的RGB彩色空間能夠讓亮度變化在光譜中呈均勻分布，規則化RGB可以表示為
YCbCr空間，被廣泛應用在電視色彩顯示領域，由Y、Cb和Cr三個基組成，其中Y包含亮度信息，Cb和Cr包含色度信息，分別叫做藍色度和紅色度，彩色圖像數據依據下面的公式從RGB空間轉換到YCbCr空間
I1I2I3空間是一種顏色分量與圖像的樣本表示在統計上完全獨立的顏色空間，I1I2I3與RGB顏色空間變換關係為
HSI是圖像處理中另一種常見的彩色空間，它更加符合人眼對色彩的感知，HSI模型把圖像的彩色信息和亮度信息分開，用色調、飽和度和亮度來定義顏色，RGB彩色空間和HIS彩色空間的轉換關係如下
4)提取紋理特徵描述甜玉米子粒皺縮程度；
(3)品種鑑別模型的建立
將步驟(2)採集的種子圖像表徵，提取表徵種子測試性狀的圖像特徵信息後，在建立種子品種鑑別模型階段，對於某一待識別種子可以通過與模型中標準種子的圖像特徵進行分析而判別種子所屬品種；通過步驟(1)採集標準樣品圖像，提取某種種子外觀信息並且對模型進行訓練後，建立品種鑑別模型；檢驗過程實際上就是確認模型裡的每一種種子都只能被惟一的鑑定，而不能與其他物質相混淆
對於大量複雜的種子樣品，確定未知樣品屬於某一種類，採用模式識別來進行鑑別，鑑別作物種子品種的模式識別方法用貝葉斯分類器Bayes判別、神經網絡或支持向量機；以模式識別來進行判別分析，需要將各品種的標準樣本分成學習集和驗證集兩部分，劃分的依據是兩個集合中的類別種類應相同，具有廣泛的代表性；然後對各品種樣本依先驗知識賦予初值，來建立品種鑑別模型，然後用驗證集來評價模型的性能；
(4)未知樣品品種判別在未知樣品的鑑定階段，採集未知樣品的圖像後通過籽粒形態鑑別法觀察對比待測樣品與標準品種各性狀的分級標準對其進行鑑別，採集圖像的解析度應該與標準樣品保持一致，按照玉米粒色確定未知樣品品種屬於黃玉米、白玉米和混合玉米的特點；對於未知品種的樣品，首先根據種子顏色特徵，利用線性判別分類器判別籽粒所屬品種色系；然後根據種子形態、顏色與紋理特徵，利用訓練後模式識別分類器判別種子所屬品種。
2.根據權利要求1所述一種玉米品種快速鑑定、鑑別方法，其特徵在於，所述採集的種子圖像是採用掃描儀獲取種子圖像。
3.根據權利要求1所述一種玉米品種快速鑑定、鑑別方法，其特徵在於，所述鑑別作物種子品種的模式為首先利用籽粒顏色特徵信息作為判別特徵，構建貝葉斯分類器，鑑別玉米種子所屬品種的色系；然後利用神經網絡的方法建立了鑑別模型，以形態與顏色特徵參數為判別特徵。
4.根據權利要求1所述一種玉米品種快速鑑定、鑑別方法，其特徵在於，所述將各品種的標準樣本分成學習集和驗證集兩部分為學習集是從所有樣本中隨機抽取的，每個品種取三分之一的樣本，剩下的樣本作為驗證集樣本。
5.根據權利要求4所述一種玉米品種快速鑑定、鑑別方法，其特徵在於，所述每個品種取的玉米種子顆粒數為3～300粒。
全文摘要
本發明公開了屬於農產品檢測技術領域的一種玉米品種快速鑑定、鑑別方法，該方法利用圖像處理技術進行玉米品種快速鑑定。採用掃描儀獲取種子圖像信息計算機上利用玉米品種鑑定系統識別玉米種子，讀取原始圖像信息，存儲每粒玉米中的每個像素的圖像信息，存儲為24位bmp格式文件，完成圖像處理與特徵提取後，利用訓練後的神經網絡分類器進行玉米品種鑑別。該模型對未知樣本的品種鑑別率均大於90％，說明利用圖像特徵信息鑑別玉米種子品種是可行的，本發明具有自動化程度高、操作快速、簡便的特點。
文檔編號G01B11/00GK101701916SQ200910238780
公開日2010年5月5日 申請日期2009年12月1日 優先權日2009年12月1日
發明者李偉, 陳曉, 荀一 申請人:中國農業大學