【摘 要】
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小麦籽粒表型信息的准确测量对于小麦基因选择和新品种选育至关重要。现阶段,很多小麦育种者使用手工方法提取小麦籽粒表型信息,效率低下,准确率不高。为解决以上问题,本研究开发了一款基于图像分析的小麦籽粒高通量表型系统。该系统采用Matlab GUI开发,具有籽粒形态分析和颜色分析功能,可以测量小麦籽粒长径、短径、面积、长宽比及提取籽粒的颜色信息;另外还内置卷积神经网络训练和判别功能,可以通过软件训练自己的数据集进行品种判别。通过对7个品种手工测量与系统测量结果的误差分析,本系统测量绝对误差平均值0.1 mm,相
【机 构】
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山西农业大学农业工程学院,山西农业大学农学院
【基金项目】
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山西省高等学校科技创新项目(2019L0402),山西省优秀博士来晋工作奖励资金科研项目(SXYBKY2018030),博士科研启动项目(2018YJ43)。
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小麦籽粒表型信息的准确测量对于小麦基因选择和新品种选育至关重要。现阶段,很多小麦育种者使用手工方法提取小麦籽粒表型信息,效率低下,准确率不高。为解决以上问题,本研究开发了一款基于图像分析的小麦籽粒高通量表型系统。该系统采用Matlab GUI开发,具有籽粒形态分析和颜色分析功能,可以测量小麦籽粒长径、短径、面积、长宽比及提取籽粒的颜色信息;另外还内置卷积神经网络训练和判别功能,可以通过软件训练自己的数据集进行品种判别。通过对7个品种手工测量与系统测量结果的误差分析,本系统测量绝对误差平均值0.1 mm,相
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