摘要：玉米果穗的穗长、穗粗、穗行数、行粒数等性状是制约玉米产量的重要组分性状,目前主要采用人工测量方式,或通过截取果穗横断面图像自动计算穗行数等参数,操作复杂、测量效率低、主观误差大,且无法保留完整的原始考种材料。针对上述问题,该文基于机器视觉技术,通过可见光二维成像获取果穗三维表型性状参数,结合果穗颜色特征及果穗的生物学规律,分别建立投影修正模型、穗行数快速估算模型、行粒数计算模型等,精确计算穗长、穗粗、穗行数以及行粒数等性状参数。试验结果表明,该方法适用于粘连果穗处理,秃尖的识别率高,且对光照环境要求低,穗行数及行粒数的零误差率在93%以上,测量速度可达30穗/min以上,能够满足高通量考种的需求,特别是保留了原始果穗考种材料实现无损测量,对于实现高通量考种及精细化育种有重要的参考价值。

关键词：机器视觉 图像处理 无损检测 玉米 种子 

单位：中国农业大学农业部农业信息获取技术重点实验室 北京100083