水稻是重要的糧食作物之一,其產(chǎn)量關(guān)乎到人類的生存與健康。培育高產(chǎn)水稻一直是水稻育種研究的重要方向,其中水稻表型性狀的測量是水稻育種研究中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。水稻表型性狀主要包括粒型性狀參數(shù)和穗型性狀參數(shù),其中前者包括谷粒數(shù)、谷粒面積、粒長、粒寬等,后者包括穗長、一次枝梗長度、在穗谷粒數(shù)等。傳統(tǒng)的表型性狀獲取方法主要采用人工測量,勞動(dòng)量大、效率低下、測量精度低。利用圖像處理技術(shù),可以提高測量效率和精度,易于實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化。本研究基于圖像處理技術(shù),設(shè)計(jì)了一種粒穗一體化性狀測量平臺,將粒型性狀與穗型性狀的測量集成到一個(gè)平臺,可實(shí)現(xiàn)大多數(shù)粒型和穗型性狀參數(shù)的精確測量。對于穗型性狀參數(shù)中的在穗谷粒數(shù),由于穗株谷粒之間復(fù)雜的粘連和遮擋情況,傳統(tǒng)圖像處理方法難以進(jìn)行精確測量。對此,本研究提出基于深度學(xué)習(xí)的在穗谷粒數(shù)預(yù)測方法,利用全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),結(jié)合谷粒中心點(diǎn)標(biāo)注方式,在不損壞穗株形態(tài)結(jié)構(gòu)的前提下,實(shí)現(xiàn)了對完整穗株上的谷粒檢測和計(jì)數(shù)。在穗谷粒數(shù)測量誤差達(dá)到3.47%,滿足測量誤差指標(biāo)。對于被遮擋的谷粒,傳統(tǒng)圖像處理無法測量其性狀參數(shù),通常會忽略這部分谷粒,對測量結(jié)果的完整性造成影響。本研究提出了基于深度學(xué)習(xí)的谷粒性狀還原方法,模擬谷粒遮擋現(xiàn)象,設(shè)計(jì)自動(dòng)標(biāo)注方法生成訓(xùn)練樣本,訓(xùn)練具有圖像還原功能的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),將被遮擋谷粒圖像的殘缺部分還原。還原后的谷粒在形狀和顏色上十分接近普通谷粒,可對其進(jìn)行粒長、粒寬、面積等性狀參數(shù)的測量。通過實(shí)驗(yàn),對比了還原圖像與真實(shí)圖像之間的谷粒性狀參數(shù)差異,對本方法在實(shí)際應(yīng)用中的可行性進(jìn)行了分析。本研究提出的深度學(xué)習(xí)穗株谷粒數(shù)預(yù)測方法,解決了谷粒粘連和遮擋問題。針對遮擋谷粒性狀參數(shù)無法測量的問題,本研究提出的深度學(xué)習(xí)谷粒性狀還原方法提供了一種有效的解決方案。
【學(xué)位單位】：上海交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：S511;TP18;TP391.41
【部分圖文】：

圖 1- 1 手工測量粒長的方式[17]Fig.1- 1 Manual measurement of grain length[17]型性狀的傳統(tǒng)人工測量具有誤差較大，勞動(dòng)強(qiáng)度大，且效率低下，限制，重復(fù)性較差。隨著技術(shù)的發(fā)展，自動(dòng)化控制、機(jī)器視覺、高用于作物表型特征的提取，自動(dòng)化表型測量平臺逐漸取代了傳統(tǒng)手工省大量時(shí)間和人力成本。如比利時(shí)研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)的“表型性狀工廠植物表型組自動(dòng)檢測平臺[19]，澳大利亞的植物表型設(shè)備中心[20]，歐組學(xué)研究平臺 PhenoFab[21]等。這些平臺通常除了配置常見的可見光可能配置有近紅外、紅外、高光譜、X 射線成像等成像系統(tǒng)，通過集的圖像進(jìn)行分析計(jì)算，獲取其表型性狀數(shù)據(jù)。其中，圖像處理和量平臺的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，是表型性狀測量的核心技術(shù)。年來，以卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為代表的深度學(xué)習(xí)技術(shù)飛速發(fā)展，使機(jī)器視前的進(jìn)步，尤其在圖像分類和物體檢測方向有重大突破，機(jī)器視覺魯棒性大幅提高[22]。深度學(xué)習(xí)在農(nóng)業(yè)方面的研究和應(yīng)用潛力逐漸被研究者在水果病變識別[23,24]，苜蓿葉部病害檢測[25]，玉米籽粒完整

可以測量粒數(shù)，還可以對粒長、粒寬等性狀參數(shù)進(jìn)行測量。Lingfeng D可見光 CCD 相機(jī)成像與 X-ray 成像結(jié)合獲取雙模式圖像，利用分水嶺谷粒，求出谷�？倲�(shù)量，再通過 X-ray 能反映灌漿程度的特點(diǎn)識別實(shí)粒從而得出結(jié)實(shí)率[37]，相比于傳統(tǒng)分選機(jī)分離實(shí)癟粒的機(jī)械式方法，這種擺脫電機(jī)，風(fēng)扇等機(jī)械裝置，節(jié)省了設(shè)備空間，但 X-ray 成像會引入放。華中科技大學(xué)楊萬能等人設(shè)計(jì)的全自動(dòng)數(shù)字化水稻考種機(jī)，采用多級結(jié)合風(fēng)選裝置，分離實(shí)粒與癟粒，再利用圖像處理技術(shù)提取總粒數(shù)、實(shí)率、粒長、粒寬參數(shù)，整個(gè)過程實(shí)現(xiàn)全自動(dòng)化[17]。華中科技大學(xué)黃成龍的碾壓式水稻自動(dòng)脫離系統(tǒng)，將穗株上的谷粒自動(dòng)脫離，方便送入數(shù)字種機(jī)測量參數(shù)，使穗株谷粒數(shù)測量實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化[38]。這些自動(dòng)化的谷粒表備，通常體積比較龐大，不易搬運(yùn)，且造價(jià)昂貴，推廣程度不高。此外究者開發(fā)了表型測量的軟件系統(tǒng)，如日本國立農(nóng)業(yè)生物資源研究所（Nakanari Tanabata 等人，開發(fā)一款可免費(fèi)使用的種子表型測量軟件 SmartG件使用圖像處理技術(shù)計(jì)算幾個(gè)形狀參數(shù)，包括谷粒的長度，寬度，面積，但是需要自行配備一套硬件平臺[39]。

圖 2- 1 一款商業(yè)自動(dòng)化考種機(jī)[38]Fig.2- 1 A commercial automaticseed phenotyping facility[38]2.2 平臺機(jī)械結(jié)構(gòu)與器件模塊粒穗一體化考種儀主要模塊包括平板電腦、電子稱模塊、嵌入式藍(lán)牙控制、頂光燈板、背光燈板、透明托盤、箱體等。此外粒穗一體化考種儀還同時(shí)一個(gè)風(fēng)選裝置和一個(gè)標(biāo)簽打印機(jī)這兩外部設(shè)備，其中前者用來分離實(shí)粒與癟粒便測量實(shí)粒數(shù)與實(shí)粒率這兩個(gè)谷粒性狀參數(shù)，后者用來即時(shí)將測量結(jié)果打印紙上，打印得到的標(biāo)簽可以粘到谷�；蛩胫晔占希奖銟�(biāo)記。如圖 2-2 ，為粒穗一體化考種儀的實(shí)物圖，其中中間黑色方形箱體的設(shè)備就是粒穗一考種儀，位于圖像右邊的白色物體為風(fēng)選裝置，位于圖像左邊的較小黑色箱標(biāo)簽打印機(jī)。
【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2863372