[發明專利]一種水稻結實率測算方法

有效

• 申請號: 201410536700.2
• 申請日: 2014-10-13
• 公開（公告）號: CN104268890A
• 公開（公告）日: 2015-01-07
• 發明（設計）人: 孫成明;劉濤;郭文善;朱新開;武威
• 申請（專利權）人: 揚州大學
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06K9/66;G06F19/00
• 代理公司: 南京蘇科專利代理有限責任公司 32102
• 代理人: 董旭東

1.一種水稻結實率測算方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1）水稻籽粒放置：籽粒放置于載物臺上；

步驟2）圖像獲取：打開設置在載物臺側面的光源，利用設置在載物臺上方的相機獲取籽粒圖像；

步驟3）圖像分割及特征值提取：利用顏色特征將獲取到的籽粒圖像中水稻籽粒與其影子分開，并提取籽粒及其影子的區域面積和離心率；

步驟4）空秕粒與飽滿籽粒的判斷：將籽粒特征與其影子特征的比值作為特征向量，通過神經網絡法區分飽滿籽粒與空秕粒；

步驟5）結實率計算：結實率=飽滿籽粒個數÷（飽滿籽粒個數+空秕粒個數）。

2.根據權利要求1所述的一種水稻結實率測算方法，其特征在于，步驟3）中圖像分割方法如下：在Matlab軟件中利用im=imread(‘圖片路徑’)函數讀取籽粒圖像，利用im(:,:,1)、im(:,:,2)、im(:,:,3)獲取籽粒圖像的紅、綠、藍值，利用黃色特征提取籽粒，深灰色為影子，白色為背景，提取圖像中的籽粒及其影子。

3.根據權利要求2所述的一種水稻結實率測算方法，其特征在于，黃色特征提取方法為：設RGB彩色圖像中的紅、綠、藍三個顏色分量為r、g、b，記d1(x,y)=b(x,y)-r(x,y)，d2(x,y)=b(x,y)-g(x,y)，則圖像中黃色籽粒部分可用以下公式表示：

；

；

通過Y(x,y)和y(x,y)?兩個公式分別灰度化圖像，利用最大類間方差法進行圖像分割并提取籽粒的二值圖像BW_G和籽粒與影子的二值圖像BW_SG，該方法的基本思想是根據出事閾值把圖像分為兩類，然后計算兩類之間的方差，更新閾值，重新計算類間方差，當滿足類間方差最大時的閾值，即為所求最佳閾值，具體過程如下：

a）初始化閾值Th,將圖像f（x,y）分為A,B兩類；

b）分別計算A,B兩類像素集合的均值μ_A和μ_B,計算公式如下：

；

；

其中，N_A,N_B分別表示集合A,B中的像素個數；

c）計算A,B兩類的類間方差，公式如下：

d）將Th從0到255循環，分別計算A,B的類間方差，當類間方差最大時，對應的Th即為所求的最佳分割或者二值化的閾值，最后通過差值運算得到籽粒圖像和影子圖像，即：籽粒圖像為BW_G,影子圖像BW_S=BW_SG-BW_G。

4.根據權利要求1-3中任一項所述的一種水稻結實率測算方法，其特征在于，步驟3）中特征值提取方法為：利用Matlab軟件中的bwarea（）函數求出籽粒及其影子的面積，利用regionprops（Eccentricity）計算籽粒及其影子的離心率。

5.根據權利要求1-3中任一項所述的一種水稻結實率測算方法，其特征在于，步驟4）中神經網絡法如下：利用Matlab軟件中的newlvq()函數建立LVQ神經網絡，利用train()函數對網絡進行訓練，訓練過程選用200粒空秕粒和200粒飽粒，利用sim()函數進行驗證模型，利用訓練好的LVQ神經網絡對籽粒進行批量識別并計算飽滿籽粒和空秕粒的個數。

6.根據權利要求1-3中任一項所述的一種水稻結實率測算方法，其特征在于，步驟1）中，籽粒放置時利用籽粒排列板實現，所述籽粒排列板為一塊帶有手柄的方板，所述方板上成矩陣均勻開設有若干橢圓孔，籽粒排列板長98mm、寬92mm，每個橢圓孔橫向距離8mm，孔深3mm、孔寬4mm、孔長9mm，第一排籽粒距光源30cm。

7.根據權利要求1-3中任一項所述的一種水稻結實率測算方法，其特征在于，步驟2）中，光源照射水平夾角為25°-45°，光源采用線型白熾日光燈，光源長度≥98mm，圖像質量不低于150dpi。