我国一项最新的农业研究指出,利用数字图像处理技术,可以非常方便地实现近200个不同玉米品种的种子识别,品种检出率达到95%。此研究报告刊登于《作物学报》2008年第6期,题目为“基于种子图像处理的大数目玉米品种形态识别”,第一作者为青岛农业大学数字农业研究中心主任杨锦忠教授。
研究人员首先将193个玉米品种的代表性种子放置在彩色平板扫描仪上,通过计算机控制,获得种子正反两面的图像。然后,运行自主开发的图像处理软件,读入种子图像后,计算机开始自动测量种子的大小、形状、纹理、颜色等四大类近百个形态特征。最后,测量数据送往计算机自动识别模型,经过短暂的判断,计算机就给出了玉米品种的识别结果。由于生物材料不象工业产品那样整齐划一,农产品的图像处理效果一般较差,这套试验系统能够实现95%的检出率,表明其已经达到工业应用的标准。杨教授表示,该课题的下一步目标是实现自动喂粒和翻粒,将软件固化到硬件中去,出品成套的识别仪器。
农作物和农产品图像处理属于数字农业研究领域,是现代农业技术的重要内容之一。据杨教授介绍,玉米是我国的大宗作物,全国常年播种面积约4亿亩,年种子市场流通量高达90万吨,玉米种子生产是我国作物种子生产中数量最大的,品种真伪牵涉到品种培育单位、种子生产与营销企业、玉米生产者等多方面的切身利益。该研究就是在这样的背景下开展的,其价值在于解决当前基层部门没有适用识别技术的瓶颈。
作物植株和器官的各种特征是科研与生产的必测项目,常规测量采用人工方法,存在费时费力常出错等问题,图像处理是解决这些问题的有效措施。常规方法能够准确测量的生物特征,图像处理能够提高速度与效率;常规方法难以准确或定量测量的特征,图像处理既能精确测量,又能提高速度与效率;常规方法无法测量的特征,图像处理能够高速高效测量。图像处理拥有低成本、智能、快速、准确与自动获取生命信息的巨大潜力,利用包括可见光在内的各种电磁波采集反射光和透射光图像,结合其他现代农业高新技术,开发玉米生长诊断与调控专家系统,研制相关支撑设备和仪器,将实现玉米生产系统的设计、监测、预测、管理和控制的数字化,从而带动玉米产业的信息化和现代化。(来源:人民网-科技频道)
(《作物学报》,34 (6): 1069-1073,杨锦忠,桑素平)