【摘 要】
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随着生活水平的提高,稻米产业目标从解决温饱问题开始转向改善稻米品质。在外观性状中,粒型与稻米品质的关系最为紧密,是品质育种的重要参考。水稻粒型由稻米长度和宽度计算
【机 构】
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武汉交通职业学院电子与信息工程学院
【基金项目】
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湖北省职业技术教育学会科学研究课题(ZJGA201637);武汉交通职业学院科研创新团队项目(CX2018B02)
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随着生活水平的提高,稻米产业目标从解决温饱问题开始转向改善稻米品质。在外观性状中,粒型与稻米品质的关系最为紧密,是品质育种的重要参考。水稻粒型由稻米长度和宽度计算获得,传统的粒长和粒宽测量方法难以满足实际需求。作为机器视觉分析方法的一个分支,图像边缘检测能够对不同外观特性的农产品进行检测。为此,基于图像边缘检测技术分析了水稻的粒型,对稻米图像进行阈值分割和去除噪音,然后利用自适应Canny算法检测获得稻米的边缘,并以最小外接矩形反映完整稻米的长度和宽度,计算得到长宽比。试验结果表明:边缘检测获得的稻米粒长和粒宽变异系数更小,长宽比也更接近于标准值,具有良好的稳定性和准确性,可以为水稻的品质育种提供技术支持。
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