基于图像处理技术的菜用大豆豆荚高通量表型采集与分析

文献类型： 中文期刊

第一作者： 张小斌

作者： 张小斌;谢宝良;朱怡航;郑可锋;顾清

作者机构：

关键词： 菜用大豆;辅助育种;表型;图像识别;高通量

期刊名称： 核农学报

ISSN： 1000-8551

年卷期： 2022 年 03 期

页码： 602-612

收录情况： 北大核心 ; CSCD

摘要： 为实现菜用大豆豆荚表型的高通量采集与分析,本研究利用可见光成像技术获取豆荚图像,综合考虑育种工作对表型信息的需求,提出了一套基于计算机图像处理技术的菜用大豆豆荚表型信息采集分析方法,并开发了相应的分析系统软件。研究通过试验确定最优参数,实现了菜用大豆豆荚长度、宽度、弦长、弧长、面积、每荚豆粒数、弯曲度、标准色距等表型性状的自动化、批量化提取。通过标定物与豆荚实物的测量验证,图像分析结果可以达到与实际测量值相当的精确度。图像分析得出的豆荚表型指标与人工实际测量值无显著差异(P>0.05),测量误差值均小于0.07,决定系数R~2在0.95以上。用水平分割的方法测算每荚豆粒数时,豆荚图像的最优分割数量为15。此外,从豆荚整体的弯曲程度出发,利用豆荚中心点连接上下端点形成的夹角作为衡量豆荚弯曲度的指标,对豆荚弯曲度的描述更为准确与合理。豆荚颜色与标准颜色参考值之间的标准色距能够实现对豆荚颜色性状与育种目标之间差距的定量化评估。本研究提出的菜用大豆豆荚表型采集技术操作简便、成本较低,能减少人工测量误差,提高表型信息可靠性,大幅提升育种工作的效率;同时,此项技术有助于毛豆表型信息的定量化分析和标准化表型数据库的建立。

分类号： S643.7

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