基于CT图像和RAUNet-3D的玉米籽粒三维结构测量

摘要：

玉米籽粒构成和精细结构与玉米产量及品质直接相关.本文提出一种基于CT图像的玉米籽粒三维结构自动测量方法,快速提取、统计玉米籽粒成分和结构性状,评估不同玉米品种籽粒间性状差异.首先,利用Micro-CT获取批量玉米籽粒CT图像,通过Watershed算法准确分割出单颗籽粒;进而,设计基于注意力机制RAUNet-3D网 络准确提取出籽粒胚;最后,建立自动化玉米籽粒表型管道,计算籽粒、胚、胚乳和空腔的共23项性状,用于玉米籽粒性状分析和品种鉴定.选取4个玉米品种籽粒(登海605、京科968、先正达408和农华5号)共120颗籽粒进行验证,结果表明籽粒CT扫描成像效率提高到1 min/粒,籽粒表型提取效率为10 s/粒,胚分割精度可达93.4％,粒长、粒宽和粒厚的R2分别为0.902、0.926和0.904,籽粒品种分类精度达90.4％.本文方法实现了玉米籽粒及其胚、胚乳、空腔三维结构无损、快速测量,提取的性状能够表征不同玉米品种籽粒间表型差异,为开展大规模玉米籽粒三维表型鉴定奠定了基础.

关键词：玉米籽粒、语义分割、三维表型、Micro-CT、RAUNet-3D

所属期刊栏目：53

分类号：TP391.41;S333.3(计算技术、计算机技术)

资助基金：北京市农林科学院作物表型协同创新中心项目;现代农业产业技术体系;北京市农林科学院创新能力建设专项;北京市农林科学院改革与发展项目;国家自然科学基金

在线出版日期：2023-02-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：244-253,289