文献类型: 中文期刊
作者: 杜建军 1 ; 李大壮 2 ; 廖生进 1 ; 卢宪菊 1 ; 郭新宇 1 ; 赵春江 1 ;
作者机构: 1.国家农业信息化工程技术研究中心
2.华中农业大学植物科学技术学院
关键词: 玉米籽粒;语义分割;三维表型;Micro-CT;RAUNet-3D
期刊名称: 农业机械学报
ISSN: 1000-1298
年卷期: 2022 年 012 期
页码: 244-253,289
收录情况: EI ; 北大核心 ; CSCD
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R~2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。
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