基于机器视觉的牧草种子活力检测技术研究

"基于机器视觉的牧草种子活力检测技术的研究" 机器视觉技术在牧草种子活力检测中的应用是近年来研究的热点。传统的种子活力检测方法主要基于实验室人工干预下的检测，自动化程度低，一致性差，检测指标单一。因此，研究人员一直寻找一种全面、可靠、自动化程度高的活力测定方法。 本文研究了一种基于机器视觉的牧草种子活力检测方法。首先，采用3层滤纸加一层红色文稿纸作发芽床，制造明显的灰度差，区分种苗与背景。然后对获得的牧草种苗图像进行细化、区域标记和曲线测量，从而测得种苗的长度。将视觉测量的方法与人工方法进行了比较，试验表明，机器视觉的方法可以有效的测量牧草种苗的长度，评估牧草种子活力，测量的平均误差为9.1%。 机器视觉技术在种子活力检测中的应用有很多优点，例如自动化程度高、检测速度快、检测精度高、成本低等。机器视觉技术可以对种苗进行图像处理和分析，获取种苗的长度、面积、颜色等信息，从而评估种子活力。机器视觉技术还可以与其他技术结合，例如机器学习、深度学习等，实现种子活力检测的自动化和智能化。 种子活力检测是种子质量管理中的一个重要环节。种子活力是种批活性与种子内在质量的表现，是决定种子或种批在萌发和出苗期间活性和表现水平的所有特性的总和。种子活力检测可以反映种子在田间或贮藏条件下的潜在质量表现，在种子质量管理中具重要意义。 国内外已经有学者利用计算机视觉技术对种子活力检测进行研究。例如，M.B.McDonald教授等研制了基于计算机技术的种子活力检测图象处理软件平台，可以进行莴苣、大豆种苗的活力测定。BallSeed公司发明了一种利用相机来获得种苗的数字图像并进行子叶的判别的方法。McCormac et al.利用数字图像测量蔬菜的根的长度。Tomas et al.利用了序列化的图像来测量种子活力。 基于机器视觉的牧草种子活力检测技术是一种有前途的检测方法，具有自动化程度高、检测速度快、检测精度高、成本低等优点。该技术可以广泛应用于种子质量管理、农业生产、科研等领域。