基于計算機(jī)視覺的玉米種子形態(tài)識別測量

劉　梅

(河南牧業(yè)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，鄭州　450011)

0　引言

種子是作物后期正常生長的前提，在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中發(fā)揮著不可替代的作用。因此，種子質(zhì)量和種子安全都是各國政府一直以來高度重視的問題，并針對種子的生產(chǎn)、檢驗和分選等過程制定了一系列的標(biāo)準(zhǔn)。國際種子檢測標(biāo)準(zhǔn)協(xié)會提出，種子的質(zhì)量包括純度、凈度、健康度和一致性等。種子的一致性包括品質(zhì)、形態(tài)和顏色特征方面，形態(tài)特征和顏色特征為外觀性狀，是品質(zhì)這一內(nèi)部性狀的外在表現(xiàn)。一般情況下，同一個果穗產(chǎn)生的種子一致性較差，而來自不同果穗的相同部位的種子一致性則較高。

采用具有高度一致性的種子播種，不僅可以取得節(jié)約用種量和出苗整齊的效果，還可以提高后期機(jī)械化作業(yè)的程度，從而降低生產(chǎn)成本[1]。因此，農(nóng)作物種子的一致性對于提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的自動化水平、實現(xiàn)農(nóng)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展具有重要意義。要提高種子的一致性，則必須識別并清除發(fā)生裂變、霉變和畸形的種子，需要通過對種子的精選和分級來完成。傳統(tǒng)的清選方法只能保證種子的凈度和健康度，且效率太低，面對個體小和數(shù)量龐大的種子時不能適用。受技術(shù)條件的限制，對某些物種的種子曾經(jīng)采用過人工進(jìn)行識別。該方法雖然簡單，但是效率很低，同時識別結(jié)果受主觀因素影響較大，當(dāng)種子體積很小時會極大地增加識別的難度。

科學(xué)的發(fā)展推動了技術(shù)進(jìn)步，人們開發(fā)出了多種種子自動檢測分級的方法，使得種子的快速清選成為可能。例如，利用近紅外傳感器可以檢測種子的含水量和蛋白質(zhì)含量，計算機(jī)視覺可以分析谷物類種子的外觀形狀和顏色特征。計算機(jī)視覺是隨著計算機(jī)和信息處理技術(shù)發(fā)展起來的，在20世紀(jì)60年代開始被作為一門學(xué)科進(jìn)行研究；在80年代取得重要進(jìn)展并開始廣泛應(yīng)用，最初的用途是控制機(jī)器人采摘水果。計算機(jī)視覺是利用計算機(jī)和輔助設(shè)備模擬生物視覺，采集圖像進(jìn)行處理分析后獲取目標(biāo)信息。計算機(jī)視覺在國民生產(chǎn)和科學(xué)研究的各個領(lǐng)域都有著廣泛的用途，其在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用包括農(nóng)產(chǎn)品的分級檢測和采摘、雜草的識別、農(nóng)業(yè)機(jī)械路徑識別等[2-6]。

得益于快速的圖像信息處理速度和精準(zhǔn)的識別能力，計算機(jī)視覺成為目前種子精選分級方面研究最多的技術(shù)，適用的作物種類也較為廣泛。荀一等人以計算機(jī)視覺的動態(tài)監(jiān)測技術(shù)為基礎(chǔ)，設(shè)計了一種針對粒形種子的精選分級自動系統(tǒng)的樣機(jī)，試驗結(jié)果表明：在15粒/s的處理速度下，其對玉米種子的分級合格率達(dá)到90%[7]。王艷春等人研究了計算機(jī)視覺對黃頂菊種子的識別方法，通過驗證篩選出了作為種子大小指標(biāo)的直徑和周長，以及反映種子形狀特征的圓形度和矩形度這4個指標(biāo)，用以為種子的自動識別提供基礎(chǔ)[8]。

玉米是我國的三大糧食作物之一，在某些年份還是我國產(chǎn)量最高的糧食作物，2016年我國的玉米產(chǎn)量有所下降，但仍然接近2.2億t。玉米的用途廣泛，既可以加工成各種直接食用的食品，還能用于提取食用油及作為動物飼料，具有很高的營養(yǎng)價值和經(jīng)濟(jì)價值。玉米育種的意義不言而喻，玉米種子的精選分級也是我國玉米高產(chǎn)穩(wěn)產(chǎn)的重要保證。在對玉米種子進(jìn)行精選方面，張俊雄等建立了一種針對表面裂紋的籽粒形態(tài)特征檢測方法，對兩個品種玉米種子的裂紋識別準(zhǔn)確率都超過了90%[9]。李廣偉等人將計算機(jī)視覺技術(shù)應(yīng)用在玉米種子的切片取樣裝置上，實現(xiàn)了對種子姿態(tài)的準(zhǔn)確調(diào)整[10]。通過計算機(jī)視覺技術(shù)對玉米種子進(jìn)行檢測，還可以追溯種子來源，鑒別品種的種類，為種子的質(zhì)量提供保障[11-13]。

本文基于計算機(jī)視覺技術(shù)，建立了一種玉米種子的形態(tài)識別測量方法和系統(tǒng)。該系統(tǒng)利用掃描設(shè)備獲取種子圖像，傳入計算機(jī)中用軟件分析處理。在各種形態(tài)學(xué)參數(shù)中，首先分別選擇面積和圓形度作為識別玉米種子大小和形狀的參數(shù)；然后根據(jù)種子大小和形狀劃分級別，并通過試驗對該系統(tǒng)和方法的適用性進(jìn)行驗證，為玉米種子實時準(zhǔn)確的精選分級提供技術(shù)支持。

1　系統(tǒng)的組成

系統(tǒng)硬件由掃描儀和與其連接的計算機(jī)組成，如圖1所示。掃描儀為MICROTEK ScanMaker 800型，帶有白色冷陰極燈，光學(xué)分辨率800×1600dpi，48位色彩深度，掃描范圍305mm×432mm，單幅圖像的掃描時間為18s。其掃描速度連續(xù)一致，光照強(qiáng)度穩(wěn)定，成像清晰。采用USB2.0高速接口與計算機(jī)連接，掃描獲得的圖像可以用各種軟件進(jìn)行編輯。計算機(jī)為聯(lián)想T4900C型臺式電腦，安裝Intel i5型中央處理器，4G內(nèi)存和集成顯卡。

圖1　系統(tǒng)的硬件組成

計算機(jī)裝載Windows10操作系統(tǒng)，處理圖像的視覺軟件為MatLab工具箱中的Computer Vision System Toolbox。該工具箱可以為視覺和視頻的處理提供算法，執(zhí)行特征檢測、目標(biāo)提取及匹配跟蹤，特別適用于物體識別和圖像檢索，且性能穩(wěn)定，運(yùn)算速度快。

2　圖像的處理

2.1圖像的預(yù)處理

掃描得到的圖像在計算機(jī)中用MatLab工具箱進(jìn)行處理分析，為了提高種子輪廓的提取質(zhì)量，首先對圖像做預(yù)處理，包括圖像灰度化和圖像平滑。掃描的玉米種子原始圖像中，目標(biāo)為淺黃色和白色，背景完全為黑色，不存在能對目標(biāo)識別造成干擾的其它顏色，因此對圖像的色彩處理沒有特殊要求。根據(jù)實際情況，采用RGB顏色空間對圖像進(jìn)行分析，取R、G、B這3個分量的加權(quán)平均數(shù)作為灰度化值。掃描過程中種子處于靜止的狀態(tài)，且光照強(qiáng)度保持不變，圖像的噪音較小。對此，采用了較為簡單的3×3窗口中值濾波法對圖像完成平滑處理。選擇一幅代表性的圖片進(jìn)行分析，預(yù)處理結(jié)果如圖2所示。

圖2　圖像的預(yù)處理

2.2圖像分割

對玉米種子圖像的分割是形態(tài)識別測量的關(guān)鍵步驟，分割質(zhì)量對種子的識別及參數(shù)測量分級的準(zhǔn)確率有著重要影響。首先建立灰度化的直方圖，表明目標(biāo)種子區(qū)域與背景之間存在著明顯的差異；從直方圖中獲得分割閾值，并以此對灰度化的二值圖像進(jìn)行閾值分割。以圖3為代表，通過雙峰法測試所得的最佳閾值為56.3，表現(xiàn)出很好的分割效果。

圖3　圖像的分割

2.3種子分級

經(jīng)過圖像分割，每個空白的目標(biāo)區(qū)域代表一粒種子，目標(biāo)區(qū)域的形狀特征即每粒種子的形態(tài)特征。根據(jù)玉米種子的具體形態(tài)，本文選擇面積和圓形度分別作為識別玉米種子大小和形狀的參數(shù)。其中，面積為代表種子的目標(biāo)區(qū)域覆蓋的像素點(diǎn)個數(shù)，圓形度為目標(biāo)區(qū)域面積乘以4π再除以周長的平方。根據(jù)設(shè)定的參數(shù)閾值，將種子按照面積分為大粒和小粒，按照圓形度分為圓粒和扁粒。因此，最終將玉米種子劃分為大圓、大扁、小扁和小圓共4個等級，圖中分別用代號1、2、3、4表示。通過區(qū)域標(biāo)記法，將每粒種子對應(yīng)的識別區(qū)域提取出來，進(jìn)行上述的特征參數(shù)計算，對每粒種子分級后輸出結(jié)果，如圖4所示。在掃描儀面板鋪滿種子的情況下，系統(tǒng)處理單幅圖像的整個過程耗時2s，遠(yuǎn)遠(yuǎn)少于單幅圖像的掃描時間18s，不會對這個系統(tǒng)的速度造成影響。

圖4　種子的分極

3　試驗結(jié)果與分析

3.1試驗設(shè)計

選擇農(nóng)華101和登海605這兩個在華北地區(qū)廣泛種植的玉米品種種子用于試驗，每個品種取100粒種子，來自于用一個果穗。不同等級的種子一般都來自于果穗的不同部位，4個等級種子在果穗上從尾部到頭部的分布依次是大圓粒、大扁粒、小扁粒和小圓粒，如圖5所示。將果穗按照圖5所示分段脫粒，從每段的種子中各選擇25粒代表該段形態(tài)特征的種子分別標(biāo)記，然后用該系統(tǒng)和方法分級，評價分級的準(zhǔn)確率。之前對本果穗上所有種子的測量結(jié)果表明：種子的面積均值為11 683像素點(diǎn)，圓形度均值為0.64，以這兩個均值為閾值劃分大小粒和圓扁粒。

圖5　各級種子在玉米果穗上的分布

3.2試驗結(jié)果和分析

試驗結(jié)果如表1所示。由表1可以看出：使用該形態(tài)識別測量方法對大圓粒的識別準(zhǔn)確率為96%，有1粒被誤判為大扁；對大扁粒的識別準(zhǔn)確率為92%，有2粒被誤判為大圓；對小扁粒的識別準(zhǔn)確率為88%，分別有1粒和2粒被誤判為大扁和小圓；對小圓粒的識別準(zhǔn)確率為92%，分別有1粒被誤判為大圓和小扁。對種子大小的識別準(zhǔn)確率為98%，對圓扁的識別準(zhǔn)確率相對較低，為96%。從整體來看，該方法對玉米種子形態(tài)的識別測量具有很高的準(zhǔn)確度，能夠滿足自動分級的要求。

表1　形態(tài)識別的準(zhǔn)確率

4　結(jié)論

基于計算機(jī)視覺技術(shù)，建立了一種玉米種子的形態(tài)識別測量方法和系統(tǒng)。該系統(tǒng)通過掃描獲取種子圖像，傳入計算機(jī)中進(jìn)行預(yù)處理和圖像分割，提取單粒種子的圖像；然后以面積和圓形度為參數(shù)，將種子劃分為4個等級并輸出結(jié)果。在掃描儀面板鋪滿種子的情況下，系統(tǒng)處理單幅圖像的整個過程僅耗時2s。在驗證試驗中，該系統(tǒng)對種子大小的識別準(zhǔn)確率為98%，對圓扁的識別準(zhǔn)確率為96%，表現(xiàn)出很高的精準(zhǔn)度，能夠滿足自動分級的要求，可以應(yīng)用到玉米種子的自動化精選裝置上。

目前已經(jīng)報道的利用計算機(jī)視覺識別玉米種子形態(tài)的研究較多，與之前的研究相比，本系統(tǒng)的創(chuàng)新在于用掃描儀代替相機(jī)來獲取種子圖像。在面板鋪滿種子的情況下，掃描儀一次可以掃描上百粒種子，分析的通量大。同時，由于光照強(qiáng)度穩(wěn)定，種子的位置較近，提高了成像的質(zhì)量，便于后續(xù)的精確處理分析。另外，在參考相關(guān)研究的基礎(chǔ)上，本文僅選擇了兩個代表性的特征值作為分級參數(shù)，減少了分析過程中的計算量，有利于在實時分級裝置中的應(yīng)用。

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