稻麦籽粒计数方法研究现状及展望

周麟 武威 刘涛 孙成明

摘要    作物籽粒计数是作物研究中重要的工作之一。本文在总结国内外常用的籽粒计数方法及原理的基础上，对基于计算机视觉的图像分析法、碰撞声音识别法以及基于红外线的颗粒计数方法进行综合比较、分析。结果表明，图像分析法和碰撞声音法操作简单，但易受环境影响;红外计数法被广泛使用，但籽粒下落速度过快时，受光电信息处理电路限制。针对不同的研究需求，采用不同的研究方法是比较合理的选择。

关键词    水稻;小麦;籽粒计数;图像分析;机器视觉

中图分类号    S511;S512        文献标识码    A

文章编号   1007-5739（2020）12-0018-03                                                                                     开放科学（资源服务）标识码（OSID）

Research  Status  and  Prospect  of  Rice  and  Wheat  Grain  Counting  Methods

ZHOU Lin 1    WU Wei 2    LIU Tao 2    SUN Cheng-ming 2 *

（1 College of Horticulture and Plant Conservation，Yangzhou University， Yangzhou Jiangsu 225009; 2 Agricultural College， Yangzhou University）

Abstract    Grain count is one of the important tasks in crop research. On the basis of summarizing the common methods and principles of grain counting at home and abroad，the image analysis method based on computer vision， collision sound recognition method and the particle counting method based on infrared ray were comprehensively compared and analyzed in this paper. The results showed that the image analysis method and the impact sound method were simple but easy to be affected by the environment; the infrared counting method was widely used， but when the grains fell too fast， it was limited by the photoelectric information processing circuit. According to different research needs， it is a reasonable choice to adopt different research methods.

Key words    rice; wheat; grain count; image analysis; machine vision

在農业生产中，经常要对农作物籽粒进行计数，以评估农作物的产量和品质。传统的人工计数费时、费力，长时间观察计数容易引起视觉及大脑的疲劳，导致计数错误。随着计算机视觉技术的发展，其在农业领域上已得到广泛应用[1-4]，主要包括水果和蔬菜的检测[5-7]、经济作物的检测（烟叶、茶叶等）[8-10]、谷物的检测（如小麦、玉米、大米等）[11-13];动物性产品的检测。依据农产品检测部位的不同，又可划分为外部品质检测（形状、大小、颜色、裂纹、表面缺陷等）、内部品质检测（水分、糖酸度、机械损伤、内部腐败、变质、虫害等）[14]。

机器视觉等技术利用计算机的高速运算能力代替人眼和人耳进行物件的识别，结合不同算法，可以实现分析决策判断等操作。水稻和小麦籽粒计数常用方法包括图像分析法、碰撞声音识别法以及基于红外线的颗粒计数方法。……