基于机器视觉的冬小麦叶片形态测量软件开发

摘要：

随着图像处理与识别技术的快速发展,作物表型识别技术日趋成熟.为实现不同品种、不同生育期冬小麦叶片面积和面积系数的精准快速测定,依托VB.net和OpenCV在.NET平台下的图像处理封装库,研发了基于机器视觉的冬小麦叶片形态测量算法并设计开发了软件,软件可实现数字图片的畸变校准并可以同时测量多个叶片长、宽和面积.为验证软件测定效果,选取冬小麦绿色展开叶100片,通过与人工测量的叶片长宽、WinDIAS叶面积分析系统测量的叶面积结果对比,分析图像识别方法的准确性和稳定性.结果表明,图像识别法与人工和WinDIAS测量的冬小麦叶片长、宽和面积的相关系数均≥0.975,归一化均方根误差均≤0.10％;针对数字照片畸变校准功能进行测试,对叶片水平(垂直)缩放50％且垂直(水平)斜切30°的图像校准后,其测量结果与原始图像测量结果的最大相对误差仅为2％.说明基于机器视觉的冬小麦叶片形态识别方法,可对多种畸变图像进行准确的几何校准,可作为一种可同时准确测定多个叶片面积和长宽的新方法,在农业科学测量、农情信息业务、农业气象观测业务等领域推广应用.

关键词：冬小麦、叶片形态、畸变校准、RGB图像

所属期刊栏目：43

分类号：TP311.52;U414.75;TP273.3

资助基金：中国气象局/河南省农业气象保障与应用技术重点开放实验室开放研究基金;中国农业科学院科技创新工程;河南省自然科学基金青年基金项目

在线出版日期：2022-11-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：935-944