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基于OpenCV的大豆籽粒多表型参数获取算法
文献摘要：
大豆籽粒的表型参数获取对大豆育种具有重要的作用.现有的深度学习算法获取的大豆籽粒表型性状较少,且识别表型的神经网络模型训练成本高.该研究基于OpenCV图像处理库,提出了一种提取大豆籽粒多表型参数的算法,从大豆图像中一次性获取籽粒的多种表型性状参数,同时能识别大豆的优劣品质.将每个待测大豆单株的所有籽粒拍成一张图像,首先对大豆籽粒图像进行二值化、去噪等预处理,然后采用分水岭算法和改进的目标分割算法提取图像中的大豆籽粒轮廓.根据大豆籽粒的轮廓信息,调用OpenCV图像处理函数计算大豆籽粒的个数、长轴长度、短轴长度、面积、周长等多个表型性状参数.引入圆形度识别残缺大豆籽粒,使用RGB阈值判断识别病变大豆籽粒.测试结果表明,采用该文算法计算的颗粒总数识别率为98.4％,大豆籽粒正确识别率为95.2％,破损大豆和病变大豆的识别率分别为91.25％和88.94％,籽粒的长轴长度与短轴长度的测量精度分别为96.8％、95.8％;引入多进程并行计算,该算法处理215张图片时间为248.9 s,相对于单进程计算缩短了约2/3,实现了低成本高通量的高精度大豆籽粒多表型性状参数的自动获取,为大豆籽粒自动化考种提供有效的处理方法.
文献关键词：
大豆;图像处理;算法;籽粒考种;多表型参数;OpenCV;并行计算
中图分类号：
作者姓名：
宋晨旭;于翀宇;邢永超;李素梅;贺红;于慧;冯献忠
作者机构：
山东大学机电与信息工程学院,威海 264209;哈尔滨工业大学计算学部,哈尔滨 150001;中国科学院东北地理与农业生态研究所,长春 130102
文献出处：
引用格式：
[1]宋晨旭;于翀宇;邢永超;李素梅;贺红;于慧;冯献忠-.基于OpenCV的大豆籽粒多表型参数获取算法)[J].农业工程学报,2022(20):156-163
A类：
多表型参数,籽粒考种
B类：
OpenCV,参数获取,大豆育种,深度学习算法,籽粒表型性状,模型训练,练成,劣品,单株,拍成,一张图,二值化,去噪,分水岭算法,目标分割,分割算法,调用,处理函数,长轴,轴长,周长,圆形度,残缺,RGB,阈值判断,算法计算,识别率,长度的测量,测量精度,多进程,并行计算,片时,单进,化考
AB值：
0.277553
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