面向人工智能育种的大豆种子表型特征数据采集与分析

发布时间：2020-11-11 13:13

　　 大豆是世界上植物蛋白和油脂的首要供应来源作物之一。近几十年来,我国对大豆的刚性需求随着大众食品结构中蛋白质比例的上升而快速增长,而国产大豆产量却呈下降趋势,对外依存严重,威胁国家粮油安全。培育优良大豆品种,增加大豆单产成为了大豆育种专家的首要目标。考种工作在作物表型组学研究中一直发挥着重要作用,通过对大豆种子、植株进行考种,获取表型特征,解析其中与大豆产量、品质的关系,这对于育种方案的设计研究有着重要意义。传统人工考种方式存在成本高、准确率低、描述较粗糙的缺点,而现有基于高光谱图像技术的考种方法,由于技术设备价格高昂、不便携带等原因难以推广使用。为改善这一现状,本文提出一种面向人工智能育种,基于计算机视觉技术的大豆种子表型特征数据采集与分析的解决方案。本文基于对大豆表型特征数据的采集与分析的计算机视觉应用技术的研究,完成了以下工作:(1)设计并构建了一套高通量、低成本的大豆种子图像批量采集解决方案,对2018年收获的200个品种东北大豆的杂交组合后代株系,共计约10万粒大豆种子进行了快速、无损地图像采集工作,共拍摄了 5000余张原始大豆种子图像。(2)完成了对原始大豆种子图像的预处理工作,首先通过tesseract-OCR开源引擎对采集到的大豆种子图像中所包含的相关文本信息进行提取,并设计了命名模板以便生成统一规整的大豆种子图像数据集;完成图像灰度化、图像去噪处理,基于霍夫变换算法对原始大豆种子图像进行籽实坐标检测及区域分割,获得了统一规整的单粒大豆种子图像数据集。(3)在获得的单粒大豆种子图像数据集中,在不同颜色模型下提取了大豆种子表皮颜色、光泽度、均匀度等颜色特征,通过尺寸比例校正方法计算了大豆种子的长、宽、周长、面积等形状特征,并基于高斯拉普拉斯(Laplacian of Gaussian,LoG)算子边缘检测和广度优先搜索(Breadth-First Search,BFS)思想首次实现了对大豆种脐、种肾等部分的精细化分割和特征信息提取,为育种设计提供了全新的表型特征参数。(4)设计并实现了大豆表型组数据平台系统,系统保存了本文的图像处理结果以及往年保存记录的人工考种数据,并为育种专家提供简便、可靠的大豆种子表型特征数据分析及查询服务。本文为面向人工智能育种的大豆表型组研究提供了一定的参考价值,通过计算机视觉技术,实现了对大豆种子的快速、无损考种,解决了传统人工考种存在的成本高、效率低、精度差等问题,为育种专家进行精细化的育种方案设计提供了更加精准、更多维度的表型性状数据参考。
【学位单位】：山东大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2020
【中图分类】：S565.1;TP18;TP391.41
【部分图文】：

取与分析的研究工作中，促进大豆表型组学研究的发展，为实现人??工智能育种提供数据支撑。??合分析?１??多组学数据??整合分析??－力桂私ｉｄ??找ｋ?开Ｓ??—?？??＇基因型ｎ??ｗ?？序?＇?Ｚ?１??Ｍ谋湖、＊她Ｑ表型组数－一?■??！?表—型组？据平台?损體型?目标哼状功??Ｉ?－ｎ?５?Ｉ??＾?．?＊多性状标记??粋子表ｓ数据９?万??基因－型激序案???？?＋??！?？？？？？＿????迭代优化???图１－２大豆人工智能育种的整体路线??本课题研宄主要为中国科学院东北地理与农业生态研究所大豆分??子设计育种重点实验室（下文简称“地理所”）承担的“主要经济作物分子??设计育种”国家重点研发计划提供信息技术支撑，图１－２显示了人工智??能育种的整体设计思路。最终，对提取出的数据以合理格式保存，构??建规范的大豆表型组数据平台，辅助育种专家进行查询、存储、分析??大豆性状属性，以便进行后续的优化选种及育种方案研宄，帮助实现??大豆增产的目标。??１．２国内外研究现状??上世纪９０年代初，生物学研宄领域逐渐开始兴起“组学”相关的一??系列新概念，如基因组学（ｇｅｎｏｍｉｃｓ）、转录组学（ｔｒａｎｓｃｒｉｐｔｏｍｉｃｓ）、蛋白??质组学（ｐｒｏｔｅｏｍｉｃｓ）等。此后，各种组学不断发展，在学术研究领域占??据重要地位，得到了广泛的关注，９０年代中期，学者们首次提及植物??表型组（ｐｈｅｎｏｍｅ）和表型组学（ｐｈｅｎｏｍｉｃｓ）的定义ｔ８Ａ。随后逐渐发展成生??３??

?山东大学硕士学位论文???２．２大豆种子图像采集方案??在２０１９年东北春大豆播种季之前，对即将播种下地的大豆种子进行统??一的图像采集工作。图像采集所使用的拍摄设备为尼康Ｄ９０数码单反相机，??相比于其他图像采集成像设备成本较低，且适用性较强。镜头中心居于籽实??盘对称中心的垂直正上方，距离籽实盘的拍摄高度为４０ｃｍ，保持设置好的??固定相机参数进行拍摄。为尽可能地减少光照环境对拍摄效果，尤其是对大??豆种子颜色的影响，选择在暗箱条件下布置单一无影灯固定光源对大豆种子??进行拍摄。??由于需要进行图像采集工作的种子数量多，若采取单粒种子逐一拍摄的??方案则需要耗费大量人力物力，且时间成本过高，为提高图像数据采集效率，??降低成本，本文设计一套便于进行批量图像采集的机械装置，如图２－１所示。??｜癌??图２－１用于批量种子图像采集装置整体示意图??该机械装置由一个固定于镜头连接杆的镜头，及一个可同时放置多粒大??豆种子、图像处理相关信息（包括种子品种株系信息、校验信息）的籽实盘构??成＝镜头用于拍摄所述籽实盘，采集大豆种子以及相关信息图像，镜头通过??一连接支撑杆与背景底板连接。该籽实盘包含种子放置区、信息放置区以及??校验区三个部分，其中种子放置区是一块３Ｄ打印制成的塑料板，上有若干??个凹槽用于固定大豆籽粒，在进行拍摄时保证籽粒能够直接自然地落入槽内??并稳定地保持固定。??经过前期多次的实验测试和误差评估，最终可一次性最多放置２５粒大??１３??

山东大学硕士学位论文??同时，结合相关文献参考及拍摄经验［３３］，在籽实盘背景底板上需要罩上??摄影用黑色吸光绒布，避免镜头对背景底板进行拍摄时发生反光等不良效??果，同时使拍摄目标（即大豆种子）最为明显，方便进行后续的图像处理操作。??信息放置区位于种子放置区右侧，用于补充大豆种子株系编码等相关文本信??息；在校验区放置标准比色卡，用于进行后续的籽粒尺寸、颜色校正。批量??采集到的大豆种子图像示例如图２－３所示。??图２－３批量采集大豆种子图像示例??２．３本章小结??本章对大豆种子原始图像的采集过程进行详细说明。首先介绍了大豆种??子材料的选取，所选取的大豆是来自于２０１８年春季播种并收获的现有２００??个东北大豆品种的杂交组合后代株系，共计约１０万粒大豆种子。然后介绍??了使用的高通量种子图像采集装置，选用尼康Ｄ９０相机进行拍摄，详细介绍??了大豆种子图像采集装置的结构，利用在底部设置带矩形槽的籽实盘代替普??通背景底板，实现种子自动入槽且保持固定，有效地提升了种子图像采集的??速度，达成对大豆种子图像数据的批量、快速、标准化的采集，从而方便进??行后续的计算机视觉处理。利用设计的大豆种子图像采集方案，最终共采集??到了?５０００余张原始大豆种子图像，共涉及约２０００个相关大豆株系，其中单??张图像最多包含２５粒大豆籽实，且以２５粒籽实图像居多。??１５??
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本文编号：2879229