一种基于CT的苗钵根系结构形态检测方法与流程

本发明属于植物根系无损检测领域，特别涉及一种基于CT的苗钵根系结构形态检测方法。
背景技术：
：自动移栽机最核心的部件是自动取苗机构，而其关键问题是机构设计理论基础缺失，作用机理不清，穴盘苗的生物和力学特性数据短缺，机构设计与育苗工艺不相结合，从而国内无法设计出能够实际生产应用的自动移栽机。农业生物的材料特性是设计农业装备的重要依据之一，可为减少农业物料耕种、收获、加工等环节的机械损伤，提高收获或加工质量，探索新的控制方法和判断依据，提供最佳参数。蔬菜穴盘苗是一穴一苗培育，大多数茎/叶较大，而且蔬菜苗比较脆弱，很难直接夹住秧苗进行拔苗栽植，需要夹取针插入钵体夹紧取苗。前人对穴盘苗生长质量、力学特性、与机器的适应性都做了相应的研究，如Edson等在3种保护环境下使用不同的基质和穴盘进行番茄苗生产，研究了基质和穴盘对番茄苗地上和地下部分生长的影响，宋建农等通过对水稻穴盘秧苗的抗拉力学特性和穴盘拔秧性能进行试验测试，探讨了水稻穴盘秧苗拔秧机理，Takahiro等调查了卷心菜穴盘苗的形态和物理力学特性对自动移栽机工作精度的影响，针对三种常见品种，分批次育苗，研究品种、生长期对穴盘苗地上和地下部分生长的影响关系，以及不同品种、生长期的卷心菜穴盘苗水平和竖直跌落损伤程度、苗与钵的联接强度和根钵强度等特性，对比各种穴盘苗自动移栽效果。但是都没有提及穴盘苗的内部结构形态，无法得知末端执行器对穴盘苗夹取的作用机制，制约了自动取苗机构的发展。因此，获取穴盘苗内部结构形态是非常必要且可行的。计算机断层扫描(ComputedTomography,简称CT)技术是无损检测的重要手段之一。随着近些年CT技术在骨微结构、牙三维形态和血管成像等医学研究领域取得成功，它能实现内部结构显微图像的三维重建、医学形态参数的提取。借鉴这一技术，研究不同育苗工艺、不同夹取形式下苗钵结构体内部结构形态、微位移和变形的变化规律、结构体内部破损的形成过程和损伤程度。但是，穴盘苗苗钵是一种有生命的苗根、基质、水、气构成的柔性、多相、多孔、复合材料结构体，生长在状如倒金字塔的穴孔里，蔬菜根系结构分枝众多，易受基质分布和肥水等的影响，根系分布复杂、相互缠绕、相互影响，蔬菜穴盘苗生长周期短，根系比较细弱，大部分侧根根系直径小于2mm，毛细根系可达到0.1mm及以下。这就要求CT断层扫描的分辨率要很高，可达到50μm。用于移栽的育苗基质是由草炭、蛭石与珍珠岩按一定比例混合而成，通过扫描断层图像和直方图分析发现,根系本身的灰阶分布与其周围基质的灰阶分布之间并没有明显的分界线,它们是是相互交叉、相互重叠的，基质中的主要成分草炭的密度与根系的密度极为接近。并且育苗基质中杂质较多，成分复杂，在育苗过程中浇灌的营养液中的有机物质更是增加了对CT扫描断层图像的处理分析。因此，如何在不破坏苗钵根系空间分布的情况下实现穴盘苗根系的三维可视化是相当困难的。技术实现要素：本发明的目的是为了解决现有技术中的不足，提供一种基于CT的苗钵根系结构形态检测方法，能够获得苗钵根系的空间分布结构，定量分析穴盘苗苗钵根系的盘结情况，以此获取移栽机取苗末端执行器最佳夹取参数。本发明的技术方案是：一种基于CT的苗钵根系结构形态检测方法，包括如下步骤：S1、培育扫描样本；S2、固定扫描样本：将苗钵固定放置于计算机断层图像扫描设备扫描视野中的样品容器内，再将样品容器放置于检测室中的卡座上；S3、扫描穴盘苗苗钵：设置计算机断层扫描设备的扫描参数，利用计算机断层扫描设备获取穴盘苗苗钵的原始计算机断层扫描图像序列；S4、确定苗钵根系最优灰阶域：将选取的N个含根断层扫描图片输入到考虑区域生长运用Ostu算法的程序中确定灰阶域，通过数值比较寻求苗钵根系最优灰阶域；S5、图像处理：选取穴盘苗苗钵的原始计算机断层扫描图像的感兴趣区域，对感兴趣区域进行图像处理，基于最优灰阶域，确定阈值，分割穴盘苗苗钵断层图像；S6、构建完整根系结构：补全断根，构建完整根系图，实现苗钵根系三维可视化模型；S7、组织形态测定：输入根系三维可视化模型，以三角测量法为基础，进行三维组织形态测定，测量和分析苗钵根系结构信息，并输出检测结果。上述方案中，所述步骤S3中计算机断层扫描设备的扫描参数范围为：扫描电压在45Kvp～120Kvp，扫描电流50μA～200μA，扫描分辨率≤100μm，在此扫描参数范围内可以得到许多细小的根，可确保扫描的质量。上述方案中，所述步骤S4中所述最优灰阶域是基于主根到侧根的考虑，具体步骤为：获取N个含主根断层图像的主根根系灰阶域[X1-1，X1-2]、[X2-1，X2-2]……[Xn-1，Xn-2]，最优灰阶域是这一系列根系灰阶域的交集的加权，即最优灰阶域[Y1，Y2]＝[μ1X1，μ2X2]，其中[X1，X2]＝[X1-1，X1-2]∩[X2-1，X2-2]……[Xn-1，Xn-2]，高阈值的权重μ1和、低阈值的权重μ2受到成像质量、苗钵基质成分、含水率的影响，μ1、μ2的选取范围为0.6～1.4，可保证分根的质量。上述方案中，所述步骤S5中通过定义三维轮廓线的方式来选取原始计算机断层图像感兴趣区域。上述方案中，所述步骤S5中的图像处理包括图像的灰度量化、图像平滑、锐化、图像增强、图像轮廓跟踪、边界检测、图像降噪和特征提取。上述方案中，所述步骤S6中通过形态学运算对二值图像进行连续的开和闭运算，消除背景区域上散落的噪声物体，填充物体内细小的空洞，补全断根。上述方案中，所述步骤S7中的结构信息是指苗钵根系的空间分布、长度、直径、体积、表面积以及根系的密度、多孔性和弹性模量。有益效果：1.可以在不破坏苗钵、苗钵根系不受到外界扰动的情况下获得穴盘苗苗钵的根系结构形态特征，为取苗末端执行器的研制和穴盘苗的培育提供依据；2.本方法可获得≤0.1mm的根系，可获得全部起到力学作用的根系；3.同时本方法适用于多种规格穴盘苗的测量和多品种的植物苗钵的测量，为农业装备基础理论研究提供可行的手段，促进农业装备的研制和发展。附图说明图1是本发明一实施方式的方法流程示意图；图2是本发明一实施方式的原始计算机断层扫描图像序列；图3是本发明一实施方式的单张CT扫描断层图像；图4是图3放大两倍的示意图；图5是本发明一实施方式的苗钵根系三维可视化模型。具体实施方式下面结合附图具体实施方式对本发明作进一步详细说明，但本发明的保护范围并不限于此。图1所示为所述基于CT的苗钵根系结构形态检测方法的一种实施方式，所述基于CT的苗钵根系结构形态检测方法，包括以下步骤：S1.培育扫描样本以草炭：蛭石：珍珠岩＝3:1:1、压实度为1.2的基质培育黄瓜幼苗，育苗对象为津研系统黄瓜良种津优1号，育苗穴盘为金农优质育苗穴盘，128孔穴，穴盘尺寸为540mm×280mm，单穴上、下口径长分别为32mm×32mm、13mm×13mm，高度为42mm，孔穴为正方形锥体，如同倒金字塔，苗龄为30d时进行扫描。S2.固定扫描样本根据不同的计算机断层图像扫描设备，选择样品容器规格，本实施例中采用的计算机断层图像扫描设备为XtremeCT,ScancoMedical,Brüttisellen,Switzerland公司生产的SCANCOMEDICALμCT100，该设备的分辨率可达到几μm级别；选取的样品容器，再将样品容器放置于检测室中的卡座上；将苗钵固定放置于计算机断层图像扫描设备扫描视野中的样品容器内，保证其静止不动，再将样品容器放置于检测室中的卡座上。S3.扫描穴盘苗苗钵设置计算机断层扫描设备的扫描参数，利用计算机断层扫描设备获取穴盘苗苗钵的原始计算机断层扫描图像序列：确定扫描电压、扫描电流、分辨率、整合时间等技术参数，扫描参数如表1所示：表1扫描电压扫描电流整合时间分辨率投影数量/180°图像重建矩阵70kVp50μA200ms50μm5001024x1024确定苗钵定位扫描的起始位置，根据设置好的参数执行定位扫描，获得原始计算机断层扫描图像；图2所示为利用XtremeCT,ScancoMedical,Brüttisellen,Switzerland公司生产的扫描仪进行扫描的多张图片，图3为单张CT扫描断层图像，图4为图3放大两倍的示意图。S4.确定苗钵根系最优灰阶域将选取的360个含根断层图像输入到考虑区域生长运用Ostu算法的matlab程序中，获取断层中主根的灰阶域，分别为[1968，2650]、[2138，2606]、[2125，2671]……[X360-1，X360-2]。对数据进行交集计算，[X1，X2]＝[1968，2650]∩[2138，2606]∩[2125，2671]……[XN-1，XN-2]＝[2158，2532]。高、低阈值的权重μ1、μ2受到成像质量、含水率、苗钵基质成分等多因素的影响，根据分割目的的不同，μ1、μ2的偏重也不同，μ1越小获得的侧根及毛细根系越多；μ1越大、μ2越小主根结构形态越清楚；μ2越大根系的连接性、完整度越好。影响阈值的主要因素为CT成像质量、含水率、苗钵基质成分，对它们进行综合评分，它们的权重系数分别为0.3、0.3、0.4。本实施例侧重穴盘苗苗钵根系的完整性，μ1、μ2确定如下：μ1＝1×0.3+0.9×0.3+0.92×0.4＝0.938；μ2＝1×0.3+1.05×0.3+1.05×0.4＝1.035则最终确定苗钵根系的最优灰阶域[Y1，Y2]＝[μ1X1，μ2X2]＝[2024.204，2620.62]，为后续阈值设定提供依据。S5.图像处理通过定义三维轮廓线的方式来选取原始计算机断层图像感兴趣区域，对感兴趣区域进行数据图像处理，其中图像处理方法主要包括图像的灰度量化、图像平滑、锐化、图像增强、图像轮廓跟踪、边界检测、图像降噪、特征提取。然后根据上述苗钵根系的最优灰阶域为依据，调节高低阈值，对图像进行二值化处理，不断比对预览图和原始灰度图，微调高低阈值，最终将原始断层图像转换成二值图，以便于三维模型的重建。S6.构建完整根系结构利用形态学运算对二值图像进行连续的开和闭运算，消除背景区域上散落的噪声物体，填充物体内细小的空洞，补全断根，构建完整根系图，重建苗钵三维模型，最终提取出苗钵根系三维可视化模型，如图5所示，可以很清晰的看到根系的空间分布以及根系的联结情况。S7.组织形态测定输入根系三维可视化模型，以三角测量法为基础，输出苗钵结构形态计算测试结果，包括苗钵根系的空间分布、长度、直径、体积、表面积以及根系的密度、多孔性、弹性模量等。如表2，将黄瓜苗钵在竖直方向分成5层，表2中给出了每一个部分黄瓜主根的直径、根系表面积、根系体积、穴盘苗苗钵体积、根系表面积/根系体积、根系体积/苗钵体积和结构指数。表2以上所述仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明任何形式上的限制，凡是依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改，等同变化与修饰，均属于发明技术方案的范围内。上述实施例为本发明的优选的实施方式，但本发明并不限于上述实施方式，在不背离本发明的实质内容的情况下，本领域技术人员能够做出的任何显而易见的改进、替换或变型均属于本发明的保护范围。当前第1页1 2 3