赵华民，葛春静，贾举庆，张淑娟

（1.山西农业大学农业工程学院，山西 太谷 030801；2.山西农业大学农学院，山西 太谷 030801）

小麦作为全球主要的粮食作物之一，其新品种选育对于粮食产量的提高具有重要意义。如何准确快速提取小麦籽粒表型数据在小麦基因选择过程中非常重要。传统的小麦表型信息提取采用人工方式，效率低，工作量大，测量指标较少，并且不同人员测量容易产生较大误差，因此传统的表型信息提取方法被认为是影响新品种选育的主要瓶颈［1］。现阶段虽然有公司开发了测量籽粒的仪器，但价格昂贵。因此，开发一种成本低、使用简单且能够快速高效提取小麦籽粒表型信息的方式对于小麦新品种选育具有重要意义。

基于图像分析进行表型信息提取具有提取速度快、测量结果统一、无需接触等各种优点，受到广大植物表型研究者的关注。目前通过图像分析获取果实形状［2］、大小、叶片面积［3，4］等表型信息的研究已取得较多进展［5－10］，在籽粒表型信息获取方面也有一定的研究。Herridge等［11］利用扫描仪的扫描获取图像功能，开发了一种快速和高通量分析种子大小的方法，具有较高的精度和稳定性。Kara等［12］采用图像分析技术对12种菜豆的籽粒表型信息进行提取，并采用PCA方法分析了影响菜豆表型的主要影响因素。Tanabata等［13］研究出一款名为Smart Grain的小麦种子表型软件，通过图像分析方法获取种子的长径、短径、面积等表型信息，并通过对水稻种子的分析验证了其有效性。……