[發明專利]一種基于大視野X射線可見光配準成像的水稻稻穗性狀全自動提取系統

有效

• 申請號: 201910034601.7
• 申請日: 2019-01-05
• 公開（公告）號: CN109738442B
• 公開（公告）日: 2021-12-31
• 發明（設計）人: 黃成龍;楊萬能;段凌鳳;馮慧;劉立豪;駱樹康
• 申請（專利權）人: 華中農業大學
• 主分類號: G01N21/84
• 分類號: G01N21/84;G01N23/04
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種基于大視野X射線/可見光配準成像的水稻稻穗性狀全自動提取系統，其特征在于，包括大視野X射線/可見光配準成像模塊、圖像數據分析模塊和控制模塊；大視野X射線/可見光配準成像模塊包括大視野稻穗二維精密運動平臺、高分辨可見光成像裝置以及微型X-ray平板成像裝置；控制模塊包括運動控制卡和上位機；該系統可以執行如下方法：

步驟一：將稻穗平鋪于載物臺中央，關閉鉛防暗室；

步驟二；通過高分辨可見光相機獲取稻穗的RGB圖像；

步驟三：通過大視野二維精密運動平臺上下左右四個方向移動對稻穗局部進行X射線透射成像，基于運動信息拼接獲取完整的X-ray稻穗圖像；

步驟四：對RGB可見光圖像進行預處理去掉背景及噪聲，采用自動閾值分割得到稻穗二值圖像，采用開操作使得穗粒與穗枝之間斷開，利用橢圓檢測將單顆谷粒標識出來同時對黏連谷粒采用分水嶺分割得到單顆谷粒標識圖像；將稻穗二值圖像減去谷粒區域得到枝梗分支區域，采用并行細化算法處理得到稻穗分支的單像素骨架；對X射線透射圖像進行預處理去除背景及噪聲，采用自動閾值分割得到稻穗二值化圖像，對圖像進行霍夫變換識別稻穗穗梗，對穗梗掩膜處理然后進行局部區域的自動閾值分割得到穗頸節區域，將剩余區域通過橢圓檢測識別單顆米粒區域而對黏連米粒采用分水嶺分割算法得到單顆米粒對應的二值圖像；

步驟五：利用x射線/可見光圖像上的特征點建立配準關系，基于該配準關系，將X射線產量相關圖像特征，映射到稻穗可見光特征圖像上，得到能反映稻穗外部輪廓和內部結構的產量特征融合圖像；

步驟六：基于上述產量特征融合圖像計算稻穗的總粒數、充實度、結實率、有效穗、千粒重、穗長、一次枝梗數、一次枝梗平均長度、二次枝梗數以及著粒密度性狀信息。

2.根據權利要求1所述的基于大視野X射線/可見光配準成像的水稻稻穗性狀全自動提取系統，其特征在于，千粒重的計算方法包括：首先選用100組密度差異較大的谷粒，進行定標實驗，獲取X射線圖像粒子平均灰度值和谷粒單位面積重量信息，再利用最小二乘法擬合得到X射線灰度值與谷粒單位面積重量之間的數學模型，基于該數學模型對單顆谷粒進行單位面積重量累加求和得到單顆谷粒的重量，最后將灌漿程度較高的稻穗谷粒篩選出來，進行重量求和換算得到千粒重。

3.根據權利要求1所述的基于大視野X射線/可見光配準成像的水稻稻穗性狀全自動提取系統，其特征在于，穗長計算方法包括：首先將X-ray圖像穗頸節位置映射到可見光圖像上，然后根據可見光圖像稻穗的骨架路徑，搜索從穗頸節位置到穗頂部的穗長主路徑，再對該段主路徑進行重采樣計算其相鄰點的歐式距離和，即為穗長。

4.根據權利要求1所述的基于大視野X射線/可見光配準成像的水稻稻穗性狀全自動提取系統，其特征在于，一次枝梗數、一次枝梗平均長度、二次枝梗數計算：根據稻穗骨架結構，從骨架端點至節點這一段即為二次枝梗，從穗梗節點至分支末端即為一次枝梗，搜索一次枝梗像素點個數取平均即為一次枝梗平均長度。