基于机器视觉算法的水稻秧苗状态识别

分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间： 2018-04-12 合作期刊: 《计算机应用研究》

陈信新 王福林 宋莹莹

摘要： 根据秧苗发育形态调节育秧环境中的光照、温度、湿度能够避免徒长，这对水稻优质高产十分重要。针对水稻秧苗在恒温箱封闭式育秧环境下因监测不及时导致的徒长情况，提出了一种基于机器视觉算法识别秧苗发育状态的方法。采用恒温箱对东农426和东农428水稻进行育秧研究，利用协方差聚类算法对秧苗RGB彩色图像进行分割，再选用连续腐蚀开操作结合Hough变换进行预处理。根据提取与秧苗徒长直接相关的形态指标参数信息，如株高、叶面积、着生角、生长速率，进行曲线拟合，最后将结果显示在软件界面上。实验结果表明，该方法可以正确的识别秧苗并准确提取形态指标参数，准确率为87.5%，秧苗形态参数识别误差不超过7%，适用于封闭式育秧环境中对秧苗的监测，该方法为研究水稻工厂化立体育秧提供了有效参考。

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