[发明专利]基于机器视觉的花粉活力测定方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种基于机器视觉的花粉活力测定方法，属于遗传育种领域。

背景技术

花粉活力是指在正常条件下花粉萌发的能力，是评估花粉细胞活性的依据之一。花粉活力测定和比较可以为遗传育种工作提供借鉴，花粉活力测定结果的准确性是保证花粉质量的重要途径。植物花粉的活力因植物种不同而有所差异，大多数植物的花粉活力除受遗传因子影响外，环境因素如取材前后及保存过程的温度、湿度等因素也有很大的影响。花粉活力测定是植物生殖生物学研究中、育种工作中、不育系鉴定中经常测定指标。按其测定原理分为：直接检验法、染色鉴定法、发芽测定法(培养基培养法)、形态鉴定法。染色法简单、迅速，在染色法中，有I2-KI染色法、TTC染色法、FOR染色法FCR染色法(荧光染料法)、联苯胺染色法、Baker’s染色法、p-苯二胺法等等。目前，以TTC法最常应用，但在观察时受人为因素影响较大。

随着计算机技术在农产品品质检验过程中的应用日益广泛，探讨运用机器视觉及图像处理技术，快速准确地识别花粉色彩特征，实现花粉活力测定的自动化和智能化，无疑是减少人为因素影响、提高测定效率的新途径。因此，将基于机器视觉的花粉活力测定方法应用到实际生产过程中，对实现花粉活力检测的技术水平具有重要意义，有利于提高花粉活力测定的准确性和时效性，促进我国遗传育种工作的发展。

发明内容

将基于机器视觉的花粉活力测定方法应用到实际生产过程中，可提高花粉活力测定的准确性和时效性，促进我国遗传育种工作的发展。为了解决上述问题，本发明提供了一种基于机器视觉的花粉活力测定方法。

一种基于机器视觉的花粉活力测定方法，具体步骤如下：

S1：采用高放大倍数显微镜与工业CCD相机相结合的方法进行花粉图像采集，将采集得到的24位RGB图像读入计算机，得到原始花粉图像；

S2：在采集原始花粉图像的基础上，采用灰度直方图法和轮廓面积检测法对图像进行预处理，以得到准确的图像分割阈值和单粒花粉均值面积及均值半径；使用形态学不对称腐蚀运算确定花粉中心，结合均值半径得到单粒花粉图像；

S3：采用单阈值法对花粉图像进行初次分割，得到每张图像的多张子图像，对子图像采用面积比对法检测，确定子图像包括的花粉个数；

S4：对于子图像花粉个数大于1的情况，即出现花粉粘连现象，采用不对称形态学处理方法，对子图像进行多次腐蚀，得到花粉的图像分布中心，以该中心为圆点，以单粒花粉均值半径为半径划定花粉有效区域，进行粘连花粉分割，得到每一粒花粉图像；

S5：采用灰度图像极值小波边缘检测方法得到每一粒花粉的准确分布区域，提取该区域内的RGB色彩参数大小，以RGB色彩参数为基础得到HIS色彩参数和Lab色彩参数；

S6：根据RGB色彩参数、HIS色彩参数和Lab色彩参数建立花粉活力测定的特征参数，对花粉活力进行测定。

所述步骤S5中，通过以下步骤对花粉图像进行色彩参数提取：

S5.1：先对图像进行灰度化处理，使图像失去色彩信息，有利于对其进行灰度图像增强；

S5.2：考虑到有椒盐噪声存在，采用中值滤波技术使其弱化；

S5.3：对边缘检测范围内进行逐个像素访问，提取每个像素点的RGB值大小，根据RGB大小确定每个像素点的HIS和Lab色彩信息大小；

S5.4：对每个像素点的RGB、HIS和Lab取均值运算，作为每一粒花粉的色彩信息大小。

所述步骤S6中，通过建立一种基于机器视觉的花粉活力测定方法，实现了花粉活力的自动化测定，其具体步骤是：

S6.1：通过实验，建立花粉活力与RGB色彩参数、HIS色彩参数、Lab色彩参数的关系模型；

S6.2：根据S6.1建立的关系模型，确定花粉活力测定的特征参数，建立花粉活力测定的特征向量，得出各个分量的权重调节方法；

S6.3：根据花粉活力测定的特征向量，对花粉活力进行测定；

S6.4：采用染色测定法和发芽测定法对基于机器视觉的花粉活力测定方法的测定准确度进行评定。