马丽 姜熠昕 郭旋 王福真 赵晨宇 代亭山

摘要：为了实现基于计算机视觉技术建立农产品无损检测系统，本文阐释了一套基于OpenCV和MPC平台的玉米果穗轮廓提取系统。首先通过玉米果穗侧面图像，对图像进行预处理及边缘提取，得到相应的玉米果穗表面几何特征参数值;其次获取玉米果穗穗粒分布图，通过对研究对象进行阈值分级，将每一区域相似的果穗粒分割，并提取出穗粒，最后转化确定后的像素值，获取玉米果穗穗粒分布图。根据玉米果穗二值图像自动检测得到的外部几何特征和玉米穗粒分布区域图像，为玉米果穗的识别提供了新的方法，加快了果穗识别速度，为玉米烤种、育种提供新的参考。最后针对以上研究成果，构建玉米果穗轮廓提取网站。

关键词：机器视觉;玉米果穗;机器学习;二值图像

基金项目：吉林省科技厅科技引导计划项目（20180412036XH）;吉林省大创项目：基于机器视觉的玉米果穗轮廓提取方法研究、基MOOC+SPOC的高校课堂教学系统构建、智能剥椰壳机支持支持项目

中图分类号：TP391.41 文献标识码：A DOI编号：10.14025/j.cnki.dlny.2019.15.077

随着信息技术的不断发展和广泛应用，计算机视觉技术在各个行业，特别是农业工程的各个领域也得到了迅速发展。该自动检测技术具有检测速度快，检测标准均匀的优点，在许多领域引起了人们的关注。玉米育种指标主要依靠玉米穗的形态特征来判断标准，包括玉米果穗的大小、粒数、行数等。科学合理的选择已成为相当大多数农业生产者提供援助的实用方法。由于其可以提供準确有效的种子选择系统，与传统的手工检测农产品形态特征的方法相比，不仅速度慢，而且投入成本高。此外，其很容易受到人们主观意识的影响，农产品质量无法标准化，以及基于计算机视觉技术的自动检测系统的出现，其改变了现有传统产业的发展模式，对推动农业工程自动化的发展起到了重要作用。

1图像与数据采集

1.1二值图像采集

在参考整个图像和数据采集系统的设计思想后，设计了系统所需要的功能，即完成图像采集和信息的传输内容。在设备选用上，选用了佳能（型号为：EOS200 D套机EF-$18-55 mm+EF50 mm f/1.8s）相机，来获取玉米的整体轮廓，为了清晰获得玉米轮廓，提高识别度，本研究采用了白炽光照明，增加亮度，并且确保周围无反光材质。系统硬件处理采用华硕x-450型号电脑（CPU主频为2.6GHz，显存容量为3GB，内存为500G）进行整个操作。基于MicrosoftVisual Studio 2010平台，开发了本图像处理算法，使用OpenCV（Open Source Computer Vision Library）开源工具包，实现图像处理与分析。

1.2玉米果穗图像的预处理

图像预处理的工作主要包括：图像灰度化处理和图像增强。灰度处理的技术流程为：将三维彩色图像转换为二维灰度图像，加速图像处理并减少后续图像处理和识别所需的工作量。提高整个系统的效率和准确性;图像增强使图像的背景信息变弱。改善图像的辨别力，使图像模糊不易。在决定使用哪种过滤方法时，有必要遵循实验研究中图像的具体要求，反复试验找到最适合的滤波方法。

2玉米轮廓检测分析方法

2.1玉米果穗表面几何特征的检测分析方法研究

使用玉米穗侧面的任何图像进行预处理和提取图像，然后使用像素逐个扫描标记，以获得长度和宽度的四个边界的最邻近像素位置。计算像素坐标以获得玉米穗表面的相应几何参数。

2.2玉米果穗表面数量特征的检测分析方法研究

使用分级阈值的分割方法，确定每个相似区域中的尖峰阈值，提取核，然后变换每个阈值图像的像素值。对满足要求的尖峰图像进行成像，最后形成玉米穗和谷粒分布图。

2.3获取玉米果穗穗粒分布图

通过玉米穗二元图像自动检测的外部几何特征（长度，宽度和长宽比）和玉米穗颗粒分布图检测到的玉米穗粒总数，为玉米穗育种的表面性状自动检测提供了技术理论。

3玉米果穗轮廓提取

玉米果穗图像二值化处理是将获取到的玉米果穗样本图像转化为只有黑白两色的图像，这样可以更加清楚和快速的获取玉米果穗外部轮廓信息，图像经过二值化处理之后，能够快速提取实现玉米果穗边缘像素点信息，进行轮廓提取及相关特征计算。

玉米果穗图像二值化的操作是，将获得的玉米穗样品的图像转换成仅具有黑色和白色的图像。通过这种方式的处理，可以更清晰、更快速地获得玉米穗的外轮廓信息，并在图像二值化后，可以快速提取玉米穗边缘的像素信息，提取轮廓和相关特征。

4网站构建技术需求

4.1建设后台

利用框架ssm建设后台，将后台的代码同一进行处理，在网站的前台使用的Jquery，使用ajax动态生成下拉框，使用jsp和html以及其他Web语言编写。HTTP协议是无状态协议，这意味着每次HTTP请求需要与服务器建立连接以进行数据传输时，服务器还需要启动一个单独的线程来处理http请求。减少http请求的主要方法包括合并CSS、JavaScript、图像等，从而减少浏览器请求的数量。

4.2使用浏览器缓存

通过设置http头的Cache-Control和Expires属性，可以设置浏览器缓存。在某些时候静态资源文件的变化需要客户端浏览器及时更新，这种情况下可通过更改文件名实现，即可以更新javaScript文件而不是更新JavaScript文件内容，生成一个新的Js文件，并更新http文件中的引用。

4.3启动压缩

在页面执行中，页面通讯量过大会影响传输效率，使页面打开速度降低。为HTTP、CSS、JavaScript等应用启用Gzip压缩可以实现更好的压缩，并减少通信传输的数据量。CSS位于页面顶部，JavaScript位于页面底部。当浏览器加载JavaScript时，其会立即执行，有时会阻塞整个页面，导致显示速度太慢，因此，JavaScript最好放在页面底部。使用该压缩后，会大大减少通讯量，提高通讯效率。

4.4减小cookie的传输

cookie包含在每个http请求和响应报文中，当cookie数据太大时，它将影响网络数据传输。例如，在访问CSS和JavaScript等静态资源时，不需要传输cookie，在动态资源访问时为实现交互才进行cookie传输。

4.5使用MyBatis

MyBatis是iBatis大版本号的增强版。业务逻辑接口和数据接口之间的耦合被削弱，并且视图层变得更加多样化。MyBatis和Hibernate是对象关系映射框架，旨在允许Java程序员使用对象编程思想来操作数据库。

4.6应用Spring开发“一站式”选择

Spring是一个全面的框架，专注于J2EE应用程序的各个层，而不仅仅是关注解决方案的一个层，并贯穿表示层、业务层和持久层。但是，Spring不想替换现有的框架，其可以与其他框架无缝集成。

5结语

近年来.玉米产业的快速发展，玉米相关研究逐渐走进人们的视野，能不能种出良好的玉米关乎到我国民生问题。玉米穗的研究主要用于图像采集技术，图像处理算法和图像预处理方法。在构建网站时，使用框架ssm还有在网站的前台用Jquery以及ajax，还有jsp、html等常用的网页语言进行编写。在该研究中，开发出了一个玉米果穗的轮廓提取系统，能够提取玉米果穗的侧面图像，处理和提取图像以获得关于玉米穗的一些数据。下一步，将对此进行更加深层次的探索，并且该提取系统功能有待继续完善和开发。