基于微型ct的水稻分蘖性状无损测量装置及其测量方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及机器视觉检测技术领域，具体为一种基于微型CT的水稻分蘖性状无损 测量装置及其测量方法。
【背景技术】
[0002] 由于水稻抗倒伏问题是制约水稻增产的关键问题，同时随着水稻功能基因组及分 子育种的飞速发展，需要在生物胁迫或土壤养分等不同的生长条件下进行表型性状鉴定， 用系统分析的方法把基因功能和表型性状联系起来，最终为每个基因进行功能注释。水稻 茎杆对于水稻来说，起到了养分输送与抗倒伏的作用，而快速且精准的筛选出具有抗倒伏 能力的品种，将直接关系到产量的提升及功能基因的确定，因此水稻分蘖性状的研究具有 重要意义。
[0003] 传统的水稻分蘖性状的测量手段主要依靠人工完成。利用量角器手动测量每根分 蘖的角度(分蘖与水平面夹角）；手动选取单根分蘖，取倒一节，将分蘖剪断，利用游标卡尺 测量外径长轴、短轴，再取长轴与短轴的平均值为茎粗，用游标卡尺测量4个不同方向的壁 厚，取平均值为壁厚;再利用圆的面积公式，计算出髓腔面积和总面积。以上人工操作方法， 存在检测效率低、有损离体测量、测量精度低、可重复性差等缺点。当一天测量成百上千株 水稻，传统分蘖测量手段是无法完成的。
【发明内容】
[0004] 本发明的目的是为了克服上述不足提供一种基于微型CT的水稻分蘖性状无损测 量装置及其测量方法。
[0005] 本发明由机械手完成搬运工作，通过微焦斑射线源、载物旋转台及平板探测器可 以采集到检测样品的面阵列图像，再基于计算机系统可以实现检测样品的断层重建图像， 通过机器视觉技术同时获取水稻分蘖的分蘖数、茎粗、茎壁厚、髓腔面积、总面积、分蘖角度 等分蘖性状。软件自动识别功能强大，能自动识别水稻分蘖茎杆，无需对叶片等杂质进行前 期处理，软件兼容性好，易于与现有植物表型提取技术(可见光、近红外、红外成像等)相集 成，对软件参数稍作调整后可以方便的应用于其它粮食作物的性状分析。而且PLC控制器、 平板探测器、微焦斑射线源及计算机均基于LABVIEW编程平台研发自动控制程序，实现载物 台旋转、图像采集、图像处理、性状提取及存储为一体。
【附图说明】
[0006] 图1微型CT成像系统装置示意图。
[0007]图2微型CT成像系统技术流程图。
[0008] 图3分蘖角度计算示意图。
[0009] 图4水稻茎杆CT重建后的图像。
[0010]图5水稻莖杆处理后的图像。
[0011] 图6 CT系统修正示意图
【具体实施方式】
[0012] 下面结合附图及实施例进一步说明本发明。
[0013] 实施例:本发明所述的基于微型CT的水稻分蘖性状无损测量装置，包括升降台5、 平移台7以及载物旋转台6,其特征在于还包括微焦斑射线源3,用于提供稳定X射线束;平板 探测器1，用于采集平面阵列图像;计算机4,用于接收、处理并输出信息;射线源冷却装置8， 用于对微焦斑射线源3进行冷却;PLC控制器9,用于控制载物旋转台6启动停止的时间和步 进角度;所述平板探测器1设置在升降台5的上表面，所述载物旋转台6设置在平移台7上，所 述PLC控制器9的一端通过串口与计算机4进行通信交互，所述PLC控制器9的另一端与载物 旋转台6相连。还包括机械手10,用于将检测样品2在指定位置与载物旋转台6之间进行来回 搬运。
[0014] 所述计算机4内置测量系统，所述测量系统包括:设备控制模块，用于通过计算机4 发送指令给机械手10和PLC控制器9,控制机械手10完成搬运功能，控制PLC控制器9驱动载 物旋转台6的伺服电机及驱动器，实现精确控制检测样品2的等间距间歇旋转。图像采集模 块，每当检测样品2旋转一个角度后停止时，用于接收平板探测器1采集到的检测样品2图 像，从而控制平板探测器1与载物旋转台6的协调运转。图像处理模块，用于对上述采集到的 图像依次取同一行后组成正弦图，基于FBP算法进行断层图像重建，并对断层图像进行图像 处理，最后将性状参数显示并存储。
[0015] -种基于微型CT的水稻分蘖性状无损测量方法包括以下步骤：
[0016] 001、使用机械手10将检测样品2搬运至载物旋转台6上；
[0017] 002、保持微焦斑射线源3与平板探测器1静止不动，通过PLC控制器9控制载物旋转 台6等间距间歇旋转，以便易于精确控制检测样品2的角度；
[0018] 003、平板探测器1在载物旋转台6间歇停止时采集图像并传输给计算机4;
[0019] 004、待完成一株检测样品2的所有角度采集后，由计算机4中的测量系统测量检测 样品2的分蘖性状并存储，最后由机械手10将检测样品2放回指定位置。
[0020] 所述步骤004中测量检测样品2的分蘖性状包括以下步骤：
[0021] 041、用标准样品对微型CT成像系统的各项性能参数指标进行测试，同时，确定系 统重建的各项参数。
[0022] 042、在上述系统各项性能参数标定完成的基础上，采集各个角度下的单个盆栽水 稻投影图片，再选取同一高度下全角度线阵列图像并组成正弦图，基于FBP算法来获取质量 较高的分蘖断层重建图像，FBP算法公式：
[0023]
[0024] 其中/_(/·.纠为图像分布函数，D为射线源到旋转中心的距离，分别为极坐标下 的长度和角度，β为射线源和旋转中心连线与Y轴间的夹角，q(s)为投影函数，b(s)为卷积函 数，S为检测器上与射线张角所对应的距离，
[0025]
[0026] 。巷tKBP昇S开结贫偏移校准、增益校准等CT图像降噪技术来获取质量较高的分 蘖断层重建图像，以解决水稻分蘖内部断层结构的精准重建问题，为水稻分蘖性状参数的 准确提取提供必要前提。
[0027] 043、上述基于FBP算法的分蘖断层重建过程可基于C语言编程实现，并通过标准样 品进行效果测试和程序修正，最终编译成动态链接库（.dl 1)供LABVIEW调用。
[0028]所述步骤041中微型CT成像系统的各项性能参数指标包括系统空间放大倍率确 定、视场F0V确定、系统空间分辨率确定、系统均一性测试、系统密度分辨率测试、射线源发 散角、射线源电压大小、射线源电流大小、投影旋转角度，中心点位置以及物体到射线源的 距离。
[0029] 所述步骤043中，针对分蘖断层重建图，由于分蘖结构近似为椭圆形态，基于分形 维数和椭圆检测的茎杆识别技术，区分分蘖和杂散叶片，从而获取分蘖数这一性状参数；由 于叶鞘中含有数目不等气腔，基于此利用特征提取和灰度图像分割可区分茎杆和附着在茎 杆上叶鞘，并精准识别茎杆，从而获取茎粗与总面积性状参数;在茎杆识别的基础上，分别 在两个不同高度的断层面取质心，投影到同一平面后，计算平面内两点的欧氏距离X，并且 系统已知两个断层面的垂直距离y，因此可以计算出分蘖角度a = arctg(X/y)，从而获取分 蘖角度这一性状参数;在茎杆识别的基础上，结合灰度图像分割，区分髓腔和茎壁，从而获 取茎壁厚与髓腔面积性状参数。
[0030] CT系统测量值修正如图6:系统测量值所在平面为水平断层面，而人工测量值所在 平面为轴断面，从而导致系统测量值较实际值有个投影拉伸即测量值偏大，需要通过分蘖 角度对系统测量值进行修正。CT系统测量值修正方法:将外径与壁厚的系统测量值乘以修 正因子2* Sina/(Sina+l)(其中α为CT系统测量的分蘖角度），将中空面积与总面积的系统测 量值乘以修正因子sina。
[0031] (1)微型CT成像系统的重复性检测
[0032] 本实例选用的检测样品为8个标准塑料筒(7个相同，1个不同），分散插在盆栽土壤 中，选用的X射线电压为40KV，电流为1mA，微焦斑射线源与平板探测器距离为63cm，被检测 样品与平板探测器距离为15cm，采集的图像张数为380张，步进旋转角度为0.6度。本实验共 重复10次，以下数据均为平均值。对本实验所述的微型CT成像系统进行重复性检测，检测评 价标准为变异系数(变异系数=标准偏差/平均值），当变异系数小于10%时，则认为该系统 完全可接受。微型CT成像系统各分蘖性状的变异系数如下表：
[0033] 表1微型CT成像系