仲晓春，陈 雯，刘 涛，郝心宁，李哲敏，孙成明

（1. 中国农业科学院农业信息研究所，北京 100081；2. 扬州大学江苏省作物遗传生理重点实验室/小麦研究所，江苏 扬州 225009）



基于图像技术的小麦籽粒三维信息测量

仲晓春1，陈 雯2，刘 涛2，郝心宁1，李哲敏1，孙成明2

（1. 中国农业科学院农业信息研究所，北京 100081；
2. 扬州大学江苏省作物遗传生理重点实验室/小麦研究所，江苏 扬州 225009）

摘 要：为了实现小麦籽粒三维信息的快速测定，设计了一种利用图像分析技术测量小麦籽粒长、宽、厚信息的方法。利用麦粒最稳定极值区域（MSER）的长和宽，借助一定角度的光源使麦粒产生影子，根据不同厚度麦粒产生影子的宽度不同来测定籽粒的厚度，从而获得麦粒的三维信息。通过对4个不同小麦品种共256颗麦粒进行图像处理测量和游标卡尺测量实验，在比较两种方法的试验结果发现，两者测量麦粒长、宽、厚的相关性均较高，R2值均高于0.9，RMSE分别为0.0988、0.08413、0.0917。结果表明借助光源通过单幅二维图像可快速准确测量小麦籽粒三维信息，可为小麦籽粒三维信息智能化测量提供参考。

关键词：小麦；籽粒三维；影子；图像处理；最稳定极值区域

籽长、粒宽和粒厚是评价小麦籽粒质量的重要指标，也是影响小麦产量的重要因素［1］。目前小麦籽粒长、宽、厚的测量主要通过游标卡尺来实现，这种方法主观性较强，测量部位的选择较难把握，效率低下且可重演性差。

长期以来机器视觉在农业中的应用一直是智能农业研究的重点［2］，其在作物籽粒信息的识别与分析中发挥了举足轻重的作用［3-5］。……