基于多閾值分割技術(shù)的玉米角質(zhì)率定量測(cè)定方法研究

劉雙喜 傅生輝 王金星 范連祥 牟華偉 孟凡榮 張春慶

基于多閾值分割技術(shù)的玉米角質(zhì)率定量測(cè)定方法研究

劉雙喜1傅生輝2王金星1范連祥2牟華偉2孟凡榮2張春慶3

（山東農(nóng)業(yè)大學(xué)山東省園藝機(jī)械與裝備重點(diǎn)試驗(yàn)室1，泰安 271018）
（山東農(nóng)業(yè)大學(xué)機(jī)械與電子工程學(xué)院2，泰安 271018）
（山東農(nóng)業(yè)大學(xué)農(nóng)學(xué)院3，泰安 271018）

為解決人工測(cè)定玉米角質(zhì)率工序復(fù)雜、精度低的問(wèn)題，提出一種基于多段閾值分割技術(shù)的玉米角質(zhì)率定量測(cè)定方法。通過(guò)對(duì)玉米籽粒進(jìn)行縱剖染色處理，將玉米胚部與其他部位進(jìn)行區(qū)分，然后對(duì)樣本剖面圖像進(jìn)行預(yù)處理，并且利用多段閾值分割方法對(duì)玉米籽粒進(jìn)行多次閾值分割，分別得到玉米角質(zhì)區(qū)、粉質(zhì)區(qū)圖像，統(tǒng)計(jì)各區(qū)域像素?cái)?shù)，得到各區(qū)域面積，計(jì)算可求得玉米角質(zhì)率。試驗(yàn)表明，該方法測(cè)試速度優(yōu)于人工測(cè)試，可達(dá)到3～10 min／100粒，且變異系數(shù)在2.0以下，方法穩(wěn)定性好，面積誤差可精確到每像素0.002 mm2，保證了測(cè)試的有效性。該方法操作簡(jiǎn)便且不受人為因素干擾，可為玉米角質(zhì)率測(cè)定及玉米品質(zhì)定級(jí)提供有效手段。

玉米角質(zhì)率 預(yù)處理 多段閾值分割 角質(zhì) 粉質(zhì)

玉米不僅是人們的口糧和“飼料之王”，還是重要工業(yè)原料。作為玉米重要的籽粒品質(zhì)參數(shù)，玉米角質(zhì)率不僅影響玉米保存、貯藏期限，而且決定了玉米加工品質(zhì)的高低。測(cè)定玉米角質(zhì)率可實(shí)現(xiàn)對(duì)玉米品質(zhì)的分級(jí)，對(duì)玉米種子和糧食的加工品質(zhì)和商品品質(zhì)具有重要影響。但是，目前玉米角質(zhì)率的測(cè)定方法還沒(méi)有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)［1-6］。最常用的方法是手工檢測(cè)，可參考小麥角質(zhì)率的檢測(cè)方法GB 1351—1999［7］，該方法雖然技術(shù)成熟，但是存在較大的人為誤差。2004年，Corinda等［8］曾經(jīng)試圖建立一套快速無(wú)損影像分析技術(shù)，用于檢測(cè)玉米籽粒的角質(zhì)率，但是受玉米顏色、胚的大小和種子厚度的限制，技術(shù)通用性相對(duì)較差。還有許多研究直接采用統(tǒng)計(jì)學(xué)等方法［9-11］，通過(guò)檢測(cè)與角質(zhì)率相關(guān)的其他性狀而間接檢測(cè)角質(zhì)率，本身存在一定誤差。

本研究根據(jù)玉米角質(zhì)率檢測(cè)存在的問(wèn)題，對(duì)多種玉米籽粒進(jìn)行試驗(yàn)之后，提出一種基于多段閾值分割技術(shù)測(cè)定玉米籽粒剖面的角質(zhì)面積百分率的方法。試驗(yàn)表明，該方法準(zhǔn)確性高，操作簡(jiǎn)便，可實(shí)現(xiàn)玉米角質(zhì)率的快速測(cè)定。

1 材料與方法

1.1 材料選擇

供試玉米品種為240份玉米自交系材料，共計(jì)30 000多粒。玉米種子自交系玉米果穗比較均勻一致，便于試驗(yàn)切割分析。玉米種子剖面圖像采集板填充材料選擇黑色橡皮泥，可以固定玉米種子與玉米種子剖面形成色差，易于后期圖像的處理。

1.2 儀器與設(shè)備

采集玉米籽粒剖面圖像所用的設(shè)備為玉米籽粒圖像采集系統(tǒng)［12］。該系統(tǒng)由CCD相機(jī)、玉米種子剖面圖像采集板、光箱、四面無(wú)影光源和計(jì)算機(jī)組成。DFK 41BU02彩色CCD相機(jī)：The Imaging Source公司；M3Z1228C-MP工業(yè)鏡頭：日本Computar公司；聯(lián)想揚(yáng)天M4600D-10計(jì)算機(jī)：聯(lián)想集團(tuán)有限公司。

1.3 樣本處理及采集方法

使用玉米種子切割器將玉米籽粒沿玉米胚的中心軸線一分為二，得到玉米籽粒剖面。對(duì)籽粒胚部進(jìn)行染色并把玉米種子鑲嵌在以黑色橡皮泥填充的玉米籽粒剖面圖像采集板上。將玉米種子剖面朝上，調(diào)整種子斷面平行于圖像采集板，盡量減小因成像角度造成的誤差以及投影對(duì)測(cè)量的影響。利用玉米籽粒圖像采集系統(tǒng)采集的籽粒剖面圖像為1 280 Pix×960 Pix的真彩色24位BMP圖像，玉米籽粒剖面彩色圖像如圖1所示。

圖1 玉米籽粒剖面圖像

2 玉米籽粒剖面區(qū)域提取

2.1 圖像預(yù)處理

將籽粒剖面彩色圖像轉(zhuǎn)化為256級(jí)的BMP灰度圖像，加快后續(xù)處理速度，然后對(duì)灰度圖像進(jìn)行中值濾波，抑制圖像噪聲，再對(duì)籽粒剖面圖像做背景分割，提取玉米籽粒單粒剖面圖像。玉米籽粒剖面圖像預(yù)處理結(jié)果如圖2所示。

圖2 籽粒剖面圖像預(yù)處理

2.2 多段閾值提取區(qū)域

玉米籽粒剖面圖像中每個(gè)區(qū)域的RGB顏色值不盡相同，故對(duì)籽粒角質(zhì)區(qū)域、粉質(zhì)區(qū)域和整體面積進(jìn)行計(jì)算時(shí)，采用多段閾值分割技術(shù)，對(duì)不同區(qū)域進(jìn)行不同閾值的分割提取，通過(guò)輪廓面積計(jì)算各區(qū)域的像素點(diǎn)數(shù)量，即可得到目標(biāo)區(qū)域的面積。面積計(jì)算公式為：

式中：S為目標(biāo)區(qū)域面積／mm2；N為像素?cái)?shù)量；Si為像素單位實(shí)際面積。使用10 mm×10 mm標(biāo)準(zhǔn)尺寸圖像作為單位像素面積標(biāo)定圖像，將在本研究圖像采集系統(tǒng)拍攝條件下采集到的RGB圖像輸入計(jì)算機(jī)，計(jì)算分析獲得單位像素所代表的實(shí)際尺寸。

經(jīng)多次測(cè)定，單位面積標(biāo)定圖像約有42 553個(gè)像素單位，總面積為10 mm×10 mm，單位面積Si為：

對(duì)籽粒背景分割圖像（圖2b）進(jìn)行連通域提取可獲得單粒籽粒剖面整體面積，計(jì)算每個(gè)輪廓內(nèi)的像素?cái)?shù)即為所求整體面積。利用MATLAB獲得玉米籽粒剖面圖像RGB三分量統(tǒng)計(jì)直方圖，如圖3所示。玉米籽粒角質(zhì)呈乳黃色，粉質(zhì)為白色，胚部呈白色略透明。由于胚部被染成紅色，其顏色值與角質(zhì)相近且均比粉質(zhì)顏色深。在RGB分量直方圖中，剖面籽粒RGB值像素?cái)?shù)明顯集中在2個(gè)閾值范圍內(nèi)。對(duì)照玉米籽粒剖面各區(qū)域RGB值統(tǒng)計(jì)表（表1），粉質(zhì)區(qū)域RGB分量值均在120以上，相比其他區(qū)域，粉質(zhì)區(qū)域更容易辨認(rèn)識(shí)別，而角質(zhì)與胚部的RGB值相對(duì)比較接近，在RGB三分量顏色直方圖中，角質(zhì)和胚部區(qū)域R分量值范圍在45～120，B分量在15～120。而G分量直方圖中，各區(qū)域G分量在3個(gè)不同度量值范圍內(nèi)，因此，G分量將作為本方法的主要分割依據(jù)。

表1 玉米種子籽粒剖面各區(qū)域部分RGB值統(tǒng)計(jì)表

分析玉米籽粒各區(qū)域RGB三分量散點(diǎn)圖（如圖4）可知，粉質(zhì)與其他2部分RGB三分量數(shù)值差異最明顯，而在三分量散點(diǎn)圖中，粉質(zhì)區(qū)的G分量更為集中，與其他區(qū)域顏色值差異最大，故玉米籽粒粉質(zhì)區(qū)分割閾值范圍為150～254。分析粉質(zhì)與角質(zhì)區(qū)域的散點(diǎn)圖（圖4）和直方圖（圖3）得出，胚部閾值分割范圍為20～54；玉米籽粒角質(zhì)的閾值下限55，閾值上限110。以G分量值為150時(shí)作為分割點(diǎn)進(jìn)行第1次閾值分割，并加入圖像膨脹與腐蝕算法，準(zhǔn)確獲得籽粒粉質(zhì)區(qū)圖像，如圖5所示，對(duì)獲取圖像進(jìn)行面積計(jì)算處理，得到區(qū)域輪廓像素面積即各區(qū)域的像素點(diǎn)數(shù)，最終可通過(guò)式（1）得到玉米籽粒粉質(zhì)面積。

圖3 玉米籽粒RGB分量統(tǒng)計(jì)直方圖

由于玉米籽粒胚部與角質(zhì)區(qū)域RGB三分量中R分量與B分量互相混雜，只有G分量差異最大，通過(guò)試驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，分割閾值為54時(shí)，胚部分割較為準(zhǔn)確，切除胚部圖像如圖6所示。切除玉米胚后，可發(fā)現(xiàn)角質(zhì)和粉質(zhì)區(qū)顏色對(duì)比明顯，如圖4中RGB分量散點(diǎn)圖所示，且角質(zhì)為乳黃色，粉質(zhì)區(qū)為白色，易于分割。當(dāng)分割閾值為180時(shí)，對(duì)切除胚部圖像進(jìn)行分割可得到玉米籽粒剖面角質(zhì)區(qū)域，如圖7所示。對(duì)輪廓像素進(jìn)行處理，求得角質(zhì)區(qū)域輪廓像素面積，利用公式求得實(shí)際角質(zhì)區(qū)面積。部分分割代碼：Cv Threshold （Sn，dst，180，25，Cv＿THRESH＿BINARY）。

圖4 玉米籽粒剖面RGB分量散點(diǎn)圖

圖5 玉米籽粒粉質(zhì)圖像

圖6 切除胚部圖像

圖7 角質(zhì)圖像

3 結(jié)果與分析

選取不同品種玉米種子，利用本方法獲取玉米籽粒的整體面積以及各區(qū)域面積，如表2所示。同時(shí)，采用現(xiàn)有人工測(cè)量技術(shù)（不規(guī)則圖形面積測(cè)量的畫(huà)線法，即從上到下在圖形內(nèi)畫(huà)一些等距的平行線，然后測(cè)量每根線的長(zhǎng)度（線的長(zhǎng)度和×平行線之間的距離＝面積）和本方法進(jìn)行比對(duì)，得到測(cè)試結(jié)果如表3所示。

表2 部分玉米籽粒樣本剖面面積統(tǒng)計(jì)表

表3 不同玉米種子百分率測(cè)試

從表3可見(jiàn)，本方法測(cè)試出的角質(zhì)率優(yōu)于人工測(cè)試法，可以精確到每像素0.002 mm2。該方法方便可行，具有適用性高，測(cè)試速度快（測(cè)試時(shí)間為3～10 min／100 粒），精度高等特點(diǎn)。

用于穩(wěn)定性檢測(cè)的15份玉米自交系材料（果穗均勻一致）的角質(zhì)率測(cè)定結(jié)果如表4所示。每份自交系的3個(gè)重復(fù)選自同一份材料的3個(gè)果穗，每個(gè)果穗均取果穗中部的籽粒20粒（不同果穗的不同籽粒的角質(zhì)面積百分率本身就存在一定的差異），按上述方法進(jìn)行檢測(cè)。結(jié)果顯示，15份材料的3個(gè)重復(fù)的變異系數(shù)均在2.0以下，角質(zhì)率的測(cè)定結(jié)果穩(wěn)定性較好。

表4 玉米角質(zhì)面積百分率

4 結(jié)論

本研究提出一種基于多段閾值分割技術(shù)的玉米角質(zhì)率的定量測(cè)定方法。該方法通過(guò)對(duì)玉米籽粒剖面各區(qū)域閾值分析，選取合理的閾值對(duì)籽粒各區(qū)域進(jìn)行分割，提取玉米籽粒的角質(zhì)和粉質(zhì)圖像，通過(guò)輪廓面積計(jì)算獲取各區(qū)域面積，最終準(zhǔn)確得到玉米角質(zhì)率。試驗(yàn)表明，該方法解決了傳統(tǒng)人工測(cè)定方法誤差大、操作繁瑣等缺點(diǎn)，能夠準(zhǔn)確快速計(jì)算玉米角質(zhì)率，可實(shí)現(xiàn)對(duì)玉米角質(zhì)率的快速測(cè)量，對(duì)推進(jìn)玉米育種及品質(zhì)檢測(cè)技術(shù)發(fā)展具有重要意義。

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Quantitative Determination of Maize Endosperm
Vitreousness Based on Multi-Threshold Segmentation

Liu Shuangxi1Fu Shenghui2Wang Jinxing1Fan Lianxiang2Mou Huawei2Meng Fanrong2Zhang Chunqing3
（Shandong Provincial Key Laboratory of Horticultural Machineries and Equipments，Shandong Agricultural University1，Taian 271018）
（College of Mechanical and Electronic Engineering，Shandong Agricultural University2，Taian 271018）
（College of Agriculture，Shandong Agricultural University3，Taian 271018）

At present，the way to get the maize endosperm vitreousness by manual measurement is too complicated and inefficiency to be used widely.In order to solve the problem，the paper puts forward a method for the quantitative determination of maize endosperm vitreousness based on multi-threshold segmentation.At first，the maize embryo can been distinguished from the maize seed by dying with the reagent.And then the image of single maize seed is gotten after image preprocessing.The different areas of maize seeds image are extracted by multi-threshold segmentation including keratin endosperm part and farinaceous albumen part.Finally，the actual area of every part can be gotten by calculating the number of pixels in the region which can calculate the percentage of maize endosperm vitreousness.The experiment result shows that the method to determine the maize vitreous rate by the machine vision is faster than manual testing，it only takes 3～10 min to test one hundred seeds.And the stability of the method is better which the variance coefficient is below 2.0 and the computational accuracy of the area reaches to 0.002 mm2.This method is simple and reduces man-made factors，and can provide an effective way for the vitreousness determination and grading of maize quality.

maize endosperm vitreousness，image processing，multi-threshold segmentation，keratin endosperm，farinaceous albumen

TP391.4

A

1003-0174（2016）09-0141-05

國(guó)家公益性行業(yè)專項(xiàng)計(jì)劃（201303005）

2015-01-20

劉雙喜，男，1978年出生，博士，電氣工程及其自動(dòng)化

王金星，男，1970年出生，教授，機(jī)器視覺(jué)、農(nóng)業(yè)機(jī)械工程及其自動(dòng)化