盆栽水稻表型參數的全自動無損測量系統及測量方法
2023-05-13 22:06:01 3
專利名稱：盆栽水稻表型參數的全自動無損測量系統及測量方法
技術領域：
本發明涉及屬於機器視覺檢測技術，尤其涉及到一種盆栽水稻表型參數的測量系統及測量方法。
背景技術：
當今農業工程學科中，農作物育種是熱點研究領域之一，而研究農作物的育種離不開對農作物全生育期各種表型參數的測量和分析。在對表型分析的同時，聯繫植物的生長發育、遺傳變異、環境等各方面情況，可以對農作物的育種提供有價值的信息，同時為促進改良株型和改善管理提供強大的工具。水稻是世界主要糧食作物之一，據2009年世界糧食峰會關於食品安全的報告，到 2050年，需要增長70%的糧食以滿足人口的增長。中國是世界上最大的水稻消費國，對水稻的需求顯得尤為重要。研究水稻的生長信息時，表型數據是極為重要的。水稻的生長發育、生理變化、遺傳變異等過程都會引起表型性狀的改變。水稻的表型性狀很大程度上決定了品種的地區和季節適應性，是篩選和培育新品種的重要參考標準。水稻表型數據的數位化自動測量系統可以高通量提取水稻的表型參數數據，從而快速篩選出有價值的基因，進而加快遺傳改良鑑定的速度，這將極大的促進水稻功能基因組學的發展。因此，在水稻的遺傳育種研究中，獲取和分析表型性狀參數是不可或缺的，如何準確、快速、無損的獲取這些表型參數一直是農業研究中的一個難題。目前，這些表型參數的獲取主要依靠人工測量，測量效率低、可重複性差、主觀誤差大，數據質量參差不齊，以致對後續分析產生影響。人工測量的這些缺點使得測量性狀參數時只能採取抽樣的方式，無法實現大批量的測量，因此也就無法對單株水稻樣本進行連續跟蹤觀測，遠不能滿足現代育種的要求。開展盆栽水稻表型參數的自動化獲取和分析平臺，可降低現代育種成本，減少育種周期，在水稻育種研究領域有極大的應用前景和經濟效益。在此背景前提下，國外已經有一些比較成熟的產品，如德國的Lemnatec公司設計了一套玉米表型參數測量系統，而國內尚未發現此類產品。為了給國內甚至世界水稻育種平臺提供快速檢測手段，本發明設計和製作一個全自動高通量無損檢測盆栽水稻表型參數的系統。從系統的美觀和穩定性考慮，本系統輸送線設計由不鏽鋼構成，控制部分使用可編程邏輯控制器件，測量部分使用可見光成像系統和X-射線成像系統構成。
發明內容
本發明所要解決的技術問題是提供一種盆栽水稻表型參數的全自動無損測量系統及其測量方法，該系統能夠自動測量盆栽水稻的表型參數，包括株高、分櫱和生物量。本發明提供的一種盆栽水稻表型參數的全自動無損測量系統，其特徵在於，包括 X射線源、X射線探測器、頂視相機、側視相機、光源、輸入端接近開關、檢測區對射式光電開關、檢測區接近開關，旋轉臺、盆栽水稻小車、輸入端電動門、輸出端電動門、輸入端輸送線、檢測區輸送線、輸出端輸送線、鉛房、可編程控制器和工作站；所述X射線源與所述X射線探測器分別安裝於檢測區輸送線的兩側，所述頂視相機固定在所述鉛房頂部，所述測試相機固定安裝於檢測區輸送線一側，所述旋轉臺安裝在檢測區輸送線上，所述輸入端電動門和輸出端電動門安裝在鉛房兩側，所述工作站分別與 X射線探測器、頂視相機、側視相機和可編程控制器相連，所述可編程控制器分別與X射線源、光源、輸入端接近開關、檢測區對射式光電開關、檢測區接近開關、旋轉臺、輸入端電動門、輸出端電動門、輸入端輸送線、檢測區輸送線、和輸出端輸送線相連；所述盆栽水稻小車用於固定盆栽水稻使其在輸入端輸送線、檢測區輸送線、輸出端輸送線上運行平穩，所述光源用於為成像提供充足的照明。所述檢測區輸送線上還安裝升降臺，所述旋轉臺安裝在升降臺上，所述升降臺用於將盆栽水稻和電動旋轉臺頂升至上位，便於所述X射線源、側視相機的掃描、拍攝，所述可編程控制器相連所述升降臺。所述盆栽水稻表型參數的全自動無損測量系統的測量方法，其特徵在於，包括以下步驟步驟i、打開工作站和可編程控制器；步驟ii、所述輸入端輸送線輸送帶小車的盆栽水稻，所述輸入端接近開關檢測到小車，所述輸入端電動門打開；步驟iii、盆栽水稻通過所述輸入端電動門，經檢測區輸送線輸送，所述檢測區對射式光電開關檢測到水稻花盆，檢測區接近開關感應到小車，所述輸入端電動門關閉，所述輸入端輸送線停止，所述檢測區輸送線停止，所述小車落在所述旋轉臺上；步驟iv、所述旋轉臺帶動盆栽水稻旋轉，同時，頂視相機拍攝盆栽水稻的頂視圖片，側視相機每隔一定角度拍一張圖片，得到若干張側視圖像；X射線成像系統對水稻進行斷層掃描，每隔一定角度獲取該方向的投影值，共得到若干個方向的投影正弦圖；步驟V、拍攝完之後，所述旋轉臺停止旋轉，所述輸出端電動門打開，所述輸入端輸送線和所述檢測區輸送線啟動送走盆栽水稻並將下一盆水稻植株送到檢測區，延時一段時間後所述輸出端電動門關閉；步驟vi、所述工作站接收到數據，進行數字圖像處理和分析後，得到水稻的表型參數包括株高、分櫱和生物量。所述步驟iv中，在旋轉臺開始旋轉之前，由升降臺頂升盆栽水稻至上位；所述步驟iv中，所述旋轉臺停止旋轉後，所述升降臺下降。所述步驟iv的數字圖像處理和分析株高，包括以下步驟(5_a)中值濾波將植株圖像進行中值濾波去除噪聲；(5-b) 二值化將中值濾波後的圖像轉化為二值圖，這一步驟將綠色部分提取出來，判斷條件是RG兩色分量的相對大小，R偏大為黃色，G偏大為綠色；(5-c)去除小區域設定面積閾值，去掉連通區域面積在閾值以下的小區域；(5-d)搜索葉尖點對二值圖進行逐像素掃描，按一定的準則搜索所有葉尖點；(5-e)提取輪廓為每一個葉尖點搜索輪廓，從其附近的背景點開始搜索輪廓，直到找不到下一個輪廓點為止； (5-f)計算葉尖點高度從葉尖點開始搜索葉片外圍輪廓，計算每個葉尖點高度，將所有葉尖點高度中的最大值作為該角度下的水稻株高值。(5-g)比較所有角度下得到的水稻株高值，取最大值作為當前水稻的株高。
所述步驟iv的數字圖像處理和分析生物量，包括以下步驟(6_a)目標物體分割； (5-b)面積統計對經過上述處理後的圖像，進行面積統計，得到植株一個角度下的投影面積；(5-c)對所有頂視圖像和側視圖像進行分割後，採用側視平均綠葉像素麵積和頂視綠
葉像素麵積雙變量的二元回歸法計算生物量像素值，即評=」Aside m_2xAtop，In(Fff)=
aln(PV) +b, PV :植株體積，Fff :植株鮮重，即文中的生物量，實驗證明系統用此方法提取生物量參數較Lemnatec的方法具有更高的相關性。所述步驟iv的數字圖像處理和分析分櫱數，包括以下步驟(7_a)卷積濾波逆投影，將得到的各個方向的投影正弦圖，以投影正弦圖為起點，直接在空域中進行修正，即將投影正弦圖與一個事先設計好的卷積函數進行卷積運算，然後將卷積結果作反投影，得到分櫱斷層重建圖；(7-b)中值濾波對重建出的圖像進行中值濾波去除噪聲；(7-c)最大熵自動閾值二值化將中值濾波後的圖像轉化為二值圖；(7-d)腐蝕將粘連在一起的區域分開；(7-e)填充填充區域內的小孔；(7-f)去除小區域設定面積閾值，去掉聯通區域面積在閾值以下的小區域；(7-g)區域計數對經過上述處理後的圖像，進行連通區域的計數， 最終得到分櫱數。本發明由預設的可編程控制器和電腦程式控制，採用X射線成像系統拍攝水稻的斷層圖像，通過數字圖像處理和分析技術得到分櫱數；可見光成像系統拍攝可見光圖像， 通過數字圖像處理和分析技術得到株高及生物量。本發明在利用工業控制技術的基礎上整合三維可見光成像，X射線斷層掃描成像， 國際上首次實現基於X射線斷層掃描技術的分櫱數在體無損提取，且將提取各個參數集成到一套系統中，成功建立第一套全自動、高通量、多參數、無損和高精度的盆栽水稻表型參數自動提取系統。
下面結合附圖和具體實施方式
對本發明的技術方案作進一步具體說明。
圖I為本發明盆栽水稻表型參數自動測量系統的側視示意圖。
圖2為本發明盆栽水稻表型參數自動測量系統的頂視示意圖。
圖3為本發明盆栽水稻表型參數自動測量系統的工作流程圖。
圖4為目標物體分割程序框圖。
圖5為株高測量的程序框圖。
圖6為生物量測量的示意圖。
圖7為分櫱測量的程序框圖。
圖8為株高系統測量值(X)與人工測量值(Y)散點圖。
圖9為生物量系統兩次重複測量結果散點圖。
圖10為分櫱數系統測量值(X)與人工測量值(Y)散點圖。
具體實施例方式本發明提供的盆栽水稻表型參數全自動高通量的測量系統，包括X射線源I、X射線源支架2、X射線探測器3、X射線探測器支架4、頂視相機5、側視相機6、側視相機支架7、光源8、輸入端接近開關9、檢測區對射式光電開關10、檢測區接近開關11，電動旋轉臺12、 電動升降臺13、盆栽水稻小車14、輸入端電動門15、輸出端電動門16、輸入端輸送線17、檢測區輸送線18、輸出端輸送線19、鉛房20、可編程控制器21和工作站22。X射線源I固定在X射線源支架2上，X射線探測器3固定在X射線探測器支架4上，頂視相機固定在鉛房 20頂部測試相機6固定在測試相機支架上7，電動旋轉臺12安裝在電動升降臺13上，輸入端電動門15和輸出端電動門16安裝在鉛房20兩側，電動門是盆栽水稻進出鉛房20的通道，鉛房20和電動門的主要作用是防止輻射，形成暗室，排除環境光的幹擾，形成一個穩定的光照環境，工作站22分別與X射線探測器3、頂視相機5、側視相機6、和控制器21相連， 控制器21分別與X射線源I、光源8、輸入端接近開關9、檢測區對射式光電開關10、檢測區接近開關11電動旋轉臺12、電動升降臺14、輸入端電動門15、輸出端電動門16、輸入端輸送線17、檢測區輸送線18、和輸出端輸送線19相連。小車14用於固定盆栽水稻使其在輸送線上運行平穩，電動升降臺13用於將盆栽水稻和電動旋轉臺12頂升置上位，電動旋轉臺 12用來帶動盆栽水稻旋轉，盆栽水稻由輸入端輸送線17通過檢測區輸送線18送至檢測區域(電動旋轉臺所在位置)，檢測完之後再由檢測區輸送線18送至輸出端輸送線19，頂視相機5置於檢測區域正上方，側視相機6和X射線源I置於檢測區域一側的不同高度，X射線探測器2置於檢測區域稻另一側，光源8置於檢測區域兩側，以便為成像提供充足的照明。檢測模塊包括兩套成像系統可見光成像系統及X射線成像系統。其中，可見光成像系統主要包括頂視相機5、側視相機6、光源8，用於測量株高及生物量；X射線成像系統主要包括X射線源I及X射線探測器3，用於測量分櫱。其中，包括輸入端輸送線17、檢測區輸送線18、輸出端輸送線19、電動旋轉臺12和電動升降臺13構成輸送線運輸系統，為定做的，輸送線採用不鏽鋼，防腐蝕且耐用。輸入端電動門15、輸出端電動門16和鉛房20構成一個暗室,該暗室提供了一個安全而穩定的成像環境。X射線源I和X射線探測器3構成X射線成像系統，該成像系統採用扇束X射線源， 發出扇形X射線束，與之相對應的X射線探測器也是採用線陣列，X射線成像系統採用線掃描的方式成像。頂視相機5、側視相機6、光源8構成可見光成像系統。此外本發明中小車14用來固定盆栽水稻讓其在輸送線上平穩運行，也為訂做。通過接近開關來判斷小車的位置從而確定盆栽水稻的位置，可以避免水稻葉片的幹擾，同時檢測區對射式光電開關10可以用於判斷操作人員是否將盆栽水稻放入了小車中，若沒有放入則不進行檢測，保證了系統高效穩定的運行。水稻表型參數全自動無損高通量測量系統的測量方法，按以下步驟進行(I)打開工作站和控制器；(2)輸入端輸送線輸送帶小車的盆栽水稻，輸入端接近開關檢測到小車，輸入端電動門打開。(3)盆栽水稻通過輸入端電動門，經檢測區輸送線輸送，檢測區對射式光電開關檢測到水稻花盆，檢測區接近開關感應到小車，輸入端電動門關閉，輸入端輸送線停止，檢測區輸送線停止。(4)電動升降臺上升達到上位後，電動旋轉臺開始旋轉，總共轉360°，此間，頂視相機拍攝一張頂視圖片，側視相機每隔12°拍一張圖片，共30張側視圖像，同時，X射線成像系統對水稻進行斷層掃描，每隔O. 84°獲取該方向的投影值，總共取282.24°，共得到336個方向的投影正弦圖。(5)拍攝完之後，電動升降臺下降，輸出端電動門打開，輸入端輸送線和檢測區輸送線啟動送走盆栽水稻並將下一盆水稻植株送到檢測區，延時一段時間後輸出端電動門關閉；(3)工作站接收到數據，進行數字圖像處理和分析後，得到水稻的表型參數包括株高、分櫱和生物量。數字圖像處理和分析包括以下幾個方面(I)株高測量。株高通過分析30張不同角度下拍攝的側視圖像得到。對於每一張側視圖，圖像處理算法主要包括目標物體分割和輪廓跟蹤兩部分。目標物體分割程序框圖如圖4所示，具體步驟如下(a)中值濾波將植株圖像進行中值濾波去除噪聲；(b) 二值化將中值濾波後的圖像轉化為二值圖，這一步驟將綠色部分提取出來，判斷條件是RG兩色分量的相對大小，R偏大為黃色，G偏大為綠色；(c) 去除小區域設定面積閾值，去掉連通區域面積在閾值以下的小區域。輪廓跟蹤程序框圖如圖4所示，具體步驟如下(a)搜索葉尖點對二值圖進行逐像素掃描，按一定的準則搜索所有葉尖點；(b)提取輪廓為每一個葉尖點搜索輪廓，從其附近的背景點開始搜索輪廓，直到找不到下一個輪廓點為止；(c)計算葉尖點高度從葉尖點開始搜索葉片外圍輪廓，計算每個葉尖點高度，將所有葉尖點高度中的最大值作為該角度下的水稻株高值。最後，比較30 個角度下得到的水稻株高值，取最大值作為當前水稻的株高。(2)生物量測量。測量算法分為圖像處理和建模兩部分，圖像處理按照以下步驟進行；(a)目標物體分割；(b)面積統計對經過上述處理後的圖像，進行面積統計，得到植株一個角度下的投影面積。計算部分對I張頂視圖像和30張側視圖像進行分割後， 採用側視平均綠葉像素麵積和頂視綠葉像素麵積雙變量的二元回歸法計算生物量像素值
(PV = ^Aside_mean2 XAtop，In (Fff) = aln (PV) +b，PV :植株體積，Fff :植株鮮重，即文中的生物
量)，實驗證明系統用此方法提取生物量參數較Lemnatec的方法具有更高的相關性，計算示意如圖5所示。(3)分櫱數測量，程序框圖見圖7，具體提取步驟如下(a)卷積濾波逆投影將得到的336個方向的投影正弦圖，以投影正弦圖為起點，直接在空域中進行修正，即將投影正弦圖與一個事先設計好的卷積函數進行卷積運算，然後將卷積結果作反投影，得到分櫱斷層重建圖；(b)中值濾波對重建出的圖像進行中值濾波去除噪聲；(c)最大熵自動閾值二值化將中值濾波後的圖像轉化為二值圖；(d)腐蝕將粘連在一起的區域分開；(e)填充 填充區域內的小孔；(f)去除小區域設定面積閾值，去掉聯通區域面積在閾值以下的小區域；(g)區域計數對經過上述處理後的圖像，進行連通區域的計數，最終得到分櫱數。整個過程中，輸送線運輸系統、X射線成像系統和可見光成像系統都是連續工作。實例I、實驗標準材料處於灌漿時期的盆栽水稻，樣品總數2830份人工方法測量方法人工測量株高的方法是手工收攏葉片、拉直測高，分櫱數的測量方法是分開稻株、逐一計數，十人配合測量，每天工作8小時，一天可以測量280盆左右。 結果見圖8、圖9和圖10。將盆栽水稻放在輸入端輸送線的小車上，沿圖2中大箭頭方向運行，按上述方法進行操作。最後得到總的運行時間16小時(每天工作8小時，耗時兩天)，平均20s/株，人工和系統測量株高的平均絕對誤差為19mm，相對誤差為2. 4%，人工測量值與系統測量值的相關係數O. 99 ;生物量兩次重複測量的相關係數O. 98 ;分櫱數的絕對誤差±1.3櫱，分櫱數人工測量結果及系統測量結果的相關係數為O. 99。
2、實驗標準材料199份處於分櫱時期和198份處於抽穗時期的盆栽水稻。人工測量生物量方法在盆沿處剪下水稻，放在電子天平上稱重。將盆栽水稻放在輸入端輸送線的小車上，沿圖2中大箭頭方向運行，按上述方法進行操作。最後得到生物量的平均絕對誤差分別為8. 39g和8. 62g，相對誤差為13. 21%和
8.25%，相關係數分別為O. 94和O. 98。最後所應說明的是，以上具體實施方式
僅用以說明本發明的技術方案而非限制， 儘管參照較佳實施例對本發明進行了詳細說明，本領域的普通技術人員應當理解，可以對本發明的技術方案進行修改或者等同替換，而不脫離本發明技術方案的精神和範圍，其均應涵蓋在本發明的權利要求範圍當中。
權利要求
1.一種盆栽水稻表型參數的全自動無損測量系統，其特徵在於，包括X射線源、X射線探測器、頂視相機、側視相機、光源、輸入端接近開關、檢測區對射式光電開關、檢測區接近開關，旋轉臺、盆栽水稻小車、輸入端電動門、輸出端電動門、輸入端輸送線、檢測區輸送線、 輸出端輸送線、鉛房、可編程控制器和工作站；所述X射線源與所述X射線探測器分別安裝於檢測區輸送線的兩側，所述頂視相機固定在所述鉛房頂部，所述測試相機固定安裝於檢測區輸送線一側，所述旋轉臺安裝在檢測區輸送線上，所述輸入端電動門和輸出端電動門安裝在鉛房兩側，所述工作站分別與X射線探測器、頂視相機、側視相機和可編程控制器相連，所述可編程控制器分別與X射線源、 光源、輸入端接近開關、檢測區對射式光電開關、檢測區接近開關、旋轉臺、輸入端電動門、 輸出端電動門、輸入端輸送線、檢測區輸送線、和輸出端輸送線相連；所述盆栽水稻小車用於固定盆栽水稻使其在輸入端輸送線、檢測區輸送線、輸出端輸送線上運行平穩，所述光源用於為成像提供充足的照明。
2.根據權利要求I所述的盆栽水稻表型參數的全自動無損測量系統，其特徵在於，所述檢測區輸送線上還安裝升降臺，所述旋轉臺安裝在升降臺上，所述升降臺用於將盆栽水稻和電動旋轉臺頂升至上位，便於所述X射線源、側視相機的掃描、拍攝，所述可編程控制器相連所述升降臺。
3.根據權利要求I所述盆栽水稻表型參數的全自動無損測量系統的測量方法，其特徵在於，包括以下步驟步驟i、打開工作站和可編程控制器；步驟ii、所述輸入端輸送線輸送帶小車的盆栽水稻，所述輸入端接近開關檢測到小車， 所述輸入端電動門打開；步驟i i i、盆栽水稻通過所述輸入端電動門，經檢測區輸送線輸送，所述檢測區對射式光電開關檢測到水稻花盆，檢測區接近開關感應到小車，所述輸入端電動門關閉，所述輸入端輸送線停止，所述檢測區輸送線停止，所述小車落在所述旋轉臺上；步驟iv、所述旋轉臺帶動盆栽水稻旋轉，同時，頂視相機拍攝盆栽水稻的頂視圖片，側視相機每隔一定角度拍一張圖片，得到若干張側視圖像；X射線成像系統對水稻進行斷層掃描，每隔一定角度獲取該方向的投影值，共得到若干個方向的投影正弦圖；步驟V、拍攝完之後，所述旋轉臺停止旋轉，所述輸出端電動門打開，所述輸入端輸送線和所述檢測區輸送線啟動送走盆栽水稻並將下一盆水稻植株送到檢測區，延時一段時間後所述輸出端電動門關閉；步驟Vi、所述工作站接收到數據，進行數字圖像處理和分析後，得到水稻的表型參數包括株聞、分櫱和生物量。
4.根據權利要求3所述盆栽水稻表型參數的全自動無損測量系統的測量方法，其特徵在於，所述步驟iv中，在旋轉臺開始旋轉之前，由升降臺頂升盆栽水稻至上位；所述步驟iv 中，所述旋轉臺停止旋轉後，所述升降臺下降。
5.根據權利要求3或4所述盆栽水稻表型參數的全自動無損測量系統的測量方法， 其特徵在於，所述步驟iv的數字圖像處理和分析株高，包括以下步驟(5-a)中值濾波將植株圖像進行中值濾波去除噪聲；(5_b) 二值化將中值濾波後的圖像轉化為二值圖，這一步驟將綠色部分提取出來，判斷條件是RG兩色分量的相對大小，R偏大為黃色，G偏大為綠色；(5-c)去除小區域設定面積閾值，去掉連通區域面積在閾值以下的小區域；(5-d)搜索葉尖點對二值圖進行逐像素掃描，按一定的準則搜索所有葉尖點；(5_e)提取輪廓 為每一個葉尖點搜索輪廓，從其附近的背景點開始搜索輪廓，直到找不到下一個輪廓點為止; (5_f)計算葉尖點高度從葉尖點開始搜索葉片外圍輪廓，計算每個葉尖點高度，將所有葉尖點高度中的最大值作為該角度下的水稻株高值。(5-g)比較所有角度下得到的水稻株高值，取最大值作為當前水稻的株高。
6.根據權利要求3或4所述盆栽水稻表型參數的全自動無損測量系統的測量方法，其特徵在於，所述步驟iv的數字圖像處理和分析生物量，包括以下步驟(6_a)目標物體分割；(5_b)面積統計對經過上述處理後的圖像，進行面積統計，得到植株一個角度下的投影面積；(5-c)對所有頂視圖像和側視圖像進行分割後，採用側視平均綠葉像素麵積和頂視綠葉像素麵積雙變量的二元回歸法計算生物量像素值，即評=」A.-—m_2xAtop，In(Fff)=aln(PV) +b, PV :植株體積，Fff :植株鮮重，即文中的生物量。
7.根據權利要求3或4所述盆栽水稻表型參數的全自動無損測量系統的測量方法，其特徵在於，所述步驟iv的數字圖像處理和分析分櫱數，包括以下步驟(7-a)卷積濾波逆投影，將得到的各個方向的投影正弦圖，以投影正弦圖為起點，直接在空域中進行修正，即將投影正弦圖與一個事先設計好的卷積函數進行卷積運算，然後將卷積結果作反投影，得到分櫱斷層重建圖；(7_b)中值濾波對重建出的圖像進行中值濾波去除噪聲；(7-c)最大熵自動閾值二值化將中值濾波後的圖像轉化為二值圖；(7-d)腐蝕將粘連在一起的區域分開；(7-e)填充填充區域內的小孔；(7-f)去除小區域設定面積閾值，去掉聯通區域面積在閾值以下的小區域；(7-g)區域計數對經過上述處理後的圖像，進行連通區域的計數， 最終得到分櫱數。
全文摘要
本發明涉及一種盆栽水稻表型參數全自動無損高通量的測量系統及測量方法，本發明由可編程控制器控制，輸送線輸送盆栽水稻，採用X射線成像系統拍攝水稻斷層圖像，三維可見光成像系統拍攝可見光圖像，由工作站對所得圖像進行處理，得到水稻各項參數。本發明首次提出並實現X射線斷層掃描成像測定水稻分櫱數的新方法，將提取各個參數集成到一套系統中，成功建立第一套全自動、高通量、多參數和高精度的盆栽水稻表型參數自動提取系統。
文檔編號G01N21/84GK102589441SQ20121000692
公開日2012年7月18日 申請日期2012年1月11日 優先權日2012年1月11日
發明者馮慧, 劉謙, 方偉, 楊萬能, 段凌鳳, 蔣霓, 駱清銘, 黃成龍 申請人:華中科技大學