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水稻种子活力、生活力检测方法及计算机视觉的应用研究


浙江大学生物系统工程与食品科学学院 硕士学位论文 水稻种子活力、生活力检测方法及计算机视觉的应用研究 姓名:章华仙 申请学位级别:硕士 专业:生物系统工程 指导教师:成芳;严见方 20070601

浙江大学硕士学位论文

摘要

摘要
种子活力是衡量种子质量高低的一项重要指标,种子活力测定可以反映种子在田间

或贮藏 条件下的潜在质量表现。本文研究了水稻种子活力,生活力测定的方法:标准发芽测试、微弱 发光测试、四唑染色测试和计算机视觉技术分析染色图像的方法。采用计算机图像分析系统对 四唑染色后的水稻种子胚进行数字图像采集,将计算机图像分析技术和四唑染色方法结合,对 种子活力、生活力的计算机视觉分析方法进行了研究。 论文研究的主要内容和取得结果包括: 1.利用微弱发光检测技术对不同储存年限的水稻种子生活力的微弱发光特性进行了探 测,记录了不同水稻种子受激发的光子数。发现受紫外光激发后,种子增加的发光值随着储藏 时间的增加而有所下降,而对于同一年同一品种,经过激发后发光值随着光照时间的加强而有 不同程度的增加。因此根据微弱发光特性可以定性判定种子的新陈度。 2.采用四唑染色方法对不同储存年限的水稻种子的活力和生活力进行检测,将水稻种子 染色情况分成完全染色、主要构造染色、完全不染色和其它四种,定义了四唑染色下的活力和 生活力指标,并对相应的活力指标和发芽势,生活力指标和发芽率之间进行了比较。计算各个 品种的活力指标和发芽势之间的回归方程为:Y】=0.9897X1.1.075,R12=0.9991;K一0.9635 X2—1.584,R,=0.9998:Y3=1.0703玛一1.722,R3。=0.9988。其中Y1,X】.Y2,x2;Y3, x3分别对应金早47、ll优084、秀水09的活力指标和发芽势。计算生活力指标和发芽率之间 的回归方程为:Y4=1.027 X4+1.090l,&2=0.9986;Y产1.0804
x5.7.1884,R52=0.8995;

Y6=1.1774X6—12.715,R/=0.9326。其中Yl,xl;Y2,X2;Y3,x3分别对应金早47、II优 084、秀水09的生活力指标和发芽率。各个方程的一值表明四唑染色测定的种子活力和生活力 指标能较好地反映标准发芽势和发芽率水平。 3.采用计算机图像分析系统对四唑染色后的水稻种子胚进行数字图像采集,利用 Matlab6.5对采集的图像进行处理,经过图像预处理后,选定阈值进行图像分割,特征提取,区 域标记和图像识别。对染色区域二值图像去噪后的区域面积进行计算,根据得到的实际面积和 水稻种子胚面积之间的比例,将水稻种子分成完全染色(大于O.95),主要构造染色(大于2/3 小于O.95)和无生活力(小于2/3)三类,其中完全染色种子为高活力种子,完全染色和主要 构造染色种子为有生活力种子。 4.将图像处理结果和标准发芽测试及人工判定结果间进行比较,计算图像处理结果和标 准发芽试验之间的线性回归方程分别为:Y01=0.9791Xol-i.9643,R012=0.9996;Y02=O.9351X02

一1.7449,R02"=0.999;Y03=1.0933x∞一5.6643,耐=1;Y】l=0.9426X1l+9.9336,R】12=0.9993;
Y12=1.0302Xj2-1.6332,R122=0.947:Y”=1.0927X13-4.4382,R13。0.9396。其中Yol,)(oI.
Y02,X02:Y03,x03分别对应金早47、II优084、秀水09的活力指标(图像)和发芽势,YlI,

X…Y12,X12.YⅢX13对应相应的生活力指标(图像)和发芽率。图像处理结果和四唑试验
结果之间的线性回归方程为:Y“=0.9889X04—0.8747,R042=0.9999;Yos=0.9698Xos.0.1616,

‰‘=0.99791 Y∞=1.0205X*?3.8449,Ik≮0.9991;Y14=0.9174X¨+8.9664,R142=0.9999
Ylj=1.167Xl,-13.556,Rts‘=0.8909:Y16=0.9245X16+7.6625,R162=0.9998。其中Y¨,x¨;

Y05,x05;Y%,X06分别对应金早47、II优084、秀水09的活力指标(图像)和活力指标(四
唑),Y:4,x14;YIs,x15.Y16,X16分别对应相应的生活力指标(图像)和生活力指标(四唑).

各个方程的∥值表明图像处理结果和标准发芽测试和人工判定结果间有很好的相关性。 关键词: 图像处理,水稻种子,活力,生活力。发芽率,四畦染色

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Abstract

Abs仃act
Seed vigor is the important index ofmeasuring the seed quality.A seed vigor testing
potential ofseed in the field
or can

reflect the

under storage.In this paper,the author had eoneentraled
are

013

some vigor

and viability testing methods ofrice seed.111ey

standard germination test,Ultraweak Photon

Emission(UPE)test,11℃(2,3,5一Trjphenyl

Tetrazolium

Chloride)dyeingtest and computervision

technology to analyze the dyed image method.The author adopt the computer image analysis system to acquire the dyed embryo image office seed,combine the computer vision analysis technology with the rrc dyeing test methods The main
1.
content and to

deal with the image to determine the seed vigor and viability.
as

results ofthe reseaa'eh were

follows:
on

Apply the Ultraweak Photon Emission detection Technology

the rice seed viability test,

and detect the Photons ofthe flee seeds atler inspired with the ultraviolet radiation.The author fotmd that the Photons al=ter inspired with the ultraviolet radiation ofeach breeds were declined with the time

ofstorage.and the seed ofs,aarte breed harvested in So。the detection ofUltraweak Photon Emission
the extent ofthe seed aging.

the箭咖year we∞hKfeased with the inspired time.
be used
as a

can

qualitative analysis method to know

2.Apply the TTC dyeing testing method to detect the vigor and viability of dassify them into four types the entirely dyed ones,the main embryo slnlemres dyed

flee鞭嘁and
part dyed

ones,no

oill3s,and other instances.The author defined the vigor index and viability index,and eoml,ared the
vigor index to the regression

germination potential,the viability index

to

the germination percentage.The

equatiom

between vigor index and germination potential were.*Yi=0.9897 XI-1.075.R12=

O.9991;Y2=0.9635X2-1,584,R2‘=0.9998;Y,=1.0703X3一1.722,R32=O.9988.TheYl,Xi;Y2,X2;

b,X3 corresponded

to the vigor index and potential germination of Jinza047,Eryou084,Xiushui09.


The regression equations between viability index and germination percentage Welm:Y4 1.0901,1142=O.9986;Y5=1.0804 The

1.027 X^+

X5-7.1884,R52=O.8995;Y6=1.1774)(6一12.715,R/=O.9326.
index and

Y4,X4;Ys,Xs;k X6corresponded to the viability

gemtimtion

percentage ofJinza047,

Eryou084.Xi璐hui09.These values ofR。indicated

tlIat nle vigor and viability index by TTc test had a

good reflection oftlle germination potential and germination percentage level. 3.Adopt the e:0mpu,ter image analysis system to ae:‘luire the白ed embryo image of fi∞seed, and

l№the

software ofMatlaN5.5

t0

deal with the images.After

pl吲托彻em oftlle images,threshold
Through tllc
ratio of廿lc

selection,image
the goal region dyed

s昭nentati帆,feature extraction,am

designation,inlage identification,the孤l山w got

m∞d the embryo嘲the s∞ds

oftt"dyed∞b驴aIld computed the a嘲ofthe dyed"gim

were classified into three types,first w豳the entirely dyed was the

seeds had the ratio ratio lager

larger岫0.95.and second type
last

m如embryo slnK帆峭dyed Ones had饥e

tll∞2/3 bm smaller也∞O.95,the

type椰tIle seeds without viabifit),.The first珈pe was

tI艟seeds with vigor,and the first and

secoIld卯es wem the seeds witlI viability.
by image and standard germination wem:Y01



4.Through comparison with the results Of廿le s以uldard germination and 11C test,the autlllor got the regression equations

bctw嘲results

0.9791X01-

浙江大学硕士孝位论文

1.9643,1%1。2 O.9996;Y02=O.9351X02?1.7449,R022=O.999;Y∞=1.0933 X03.5.6643,1%32=l;Y1l


一——————————1。——————————’。。。__——————’__●_ -。。_●●__ _ _ _ _ _ 。J。。__ 。。。-。●__ -‘_●。。__。-●_ _ _●●__ _●。__ _。-_ r_- _一
Abstract

o.9426 Xn+9.9336,Ru2=o.9993;Y”=1.0302


XJ2-1.6332,R122=o.947;YJ,=!.0927
to to

Xl,.

4.4382,R132

0.9396.The Y0l,Xoj;Y02,X02;Y03。X03 corresponded

the vigor index by image and the viability index

germination potential,and Yu,Xn;Yn,X12;Y13,X13 corresponded

and

germination percentage ofJinza047,Eryou084。Xiushui09.11m regression equations beDs/∞n resu]te by image and TIC test wel-e:Y04=0.9889

X04-0.8747,‰2=O.9999;Yos=O.9698 X∞.0.1616,R052=
Y¨,X“Y05,)(0式Yk

O.9979;Y*2

1.0205)(06?3.8449,赋=o,9991;Y14=O.9174 x14+8.9664,R142=0.9999;Y1,=
to

1.167 Xj5—13.556,Rls2=0.8909;Y16=0.9245 X16+7.6625,R162=0.9998.111e

)(06 corresponded

the vigor index by image and germination

potential,and

Y1l,Xn;Y12,X12;Y1如X13

corresponded

to the viability index and germination pa'centage of Jinza047,Eryou084,Xiushui09.

These values of∥indicated that the results by image had a good reflection ofthe germination test and
11℃test.

Keywords:Imagedisponl,rke删l,vigor,viability,germination,TIC,being



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本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研 究成果。据我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人

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第一章绪论
1.1研究的目的和意义
种子是农业最基本、特殊的生产资料,是农业生产的基础,提高种子质量是保证农业生产 高效、优质、高产的一项重要措施。种子质量在农业生产和种质资源保存中具有举足轻重的作 用。农业上最大的威胁是播下的种子没有生产潜力,不能使栽培的作物获得丰收。种子老化是 制约种子质量的重要因素,也是种子贮藏中的一种普遍存在的现象,种子老化后其生活力降低, 直接影响到种子萌发和成苗。种子是农业再生产最关键的因素,在实现农业现代化过程中,必 须首先实现种子科学技术的现代化。 我国地域辽阔,种质资源丰富,其中水稻生产历来是我国农业发展的重点。据2006年中华 人民共和国国家统计局统计:2005年全国水稻产量18058.8万吨,占粮食总产量48402.2万吨 的37_3%。而浙江省2005年的水稻种植面积为1028.5千公顷,占粮食作物种植面积1510.8千 公顷的68.1%,水稻总产量644.8万吨,占粮食总产量814.7万吨的79.1%。水稻属于禾本科, 一年生草本,秆直立,高30-'100厘米,中空有节,有分蘖习性;叶片线形,时鞘有茸毛;圆 锥花序,成熟时向下弯垂,小穗含--d,花,下方两花退化,有芒或无芒,稃上一般有毛,颖果: 性喜温湿,为我国主要粮食作物之一。我国为水稻原产地之一,约有4700多年栽培历史,各地 区均有种植,为南方地区的主要作物,总产量居世界第一。水稻类型和品种甚多,按地理分布, 形态特征、生理特性和品种亲缘关系的差异分籼稻,粳稻;按对光照长短的反应和生育期的长 短分早稻、中稻和晚稻;按土壤水分的适应性分水稻、深水稻和陆稻;按稻粒内淀粉的性质分 粘稻与糯稻。水稻的米粒主要作粮食,也可酿酒、制淀粉.秸秆和米糠可作饲料和工业原料, 多分布于热带亚热带季风区。 浙江省杂交水稻常年种植面积在670千公顷左右,制种面积约5千公顷,生产种子1200 万公斤。而农作物种子的再生产特性使得对种子质量具有特殊要求。水稻是我国的第一大粮食 作物,全国有一半以上的人口以稻米为主食,生产状况如何直接关系到国计民生。种子活力是 保障粮食生产成功的关键。国标规定水稻种子的必检项目之一就是通过标准发芽试验测定其发 芽率,农户主要根据发芽率的高低来判断种子的好坏,并希望发芽率高的种子田间出苗率也高。 但农户在播种时,却不是每次都能如愿,有时田间出苗率和发芽率可能相差极大,发芽率较高 而出苗率很低。其原因主要在于标准发芽试验是在种子最适宜发芽的环境下进行的,而田问的 发芽条件往往不是最适宜的条件。 种子活力是种子的健壮度,包括迅速、整齐萌发的发芽潜力及生长潜势和生长潜力。生活 力是指有生命力的种子在实验室条件下能否萌发成苗,常用发芽率来表示。种子活力(国际种 子检验协会,1STA)是指在广泛田间条件下,决定种子迅速整齐出苗和长成正常幼苗的潜在能 力的总称,是衡量种子质量高低的一项重要指标。种子活力是种子批活性与种子内在质量的表 现,是决定种子或种子批在萌发和出苗期间活性和表现水平的所有特性的总和.活力测定可反 映种子在田间或贮藏条件下的潜在质量表现,在种子质量管理中具有重要意义…。在农业生产 中常因种子活力的降低而造成作物减产,甚至绝收的情况,造成重大的经济损失。种子活力的

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绪论

概念之所以被提出及受到重视,主要是高活力种子具有生产优越性,能达到防止减产的目的。 当种子的活力下降时,其生理及生化的代谢过程均变慢,因而幼苗生长缓慢,甚至变为不正常 的畸形幼苗,出苗的整齐度下降。高活力种子生长而成的幼苗通常是茁壮而性能良好的,因此 播种高活力的种子是行之有效的增产又增收的措施,还可节省播种及耕作费用。另外,高活力 的种子比低活力的种子更能作耐久贮藏。因此,种子活力是种用价值的主要组成部分,是种子 质量的关键指标,对种子检验及农业生产都起到深远而重要的影响。 种子活力测定可以反映种子在田间或贮藏条件下的潜在质量表现。因此,种子活力的测定 日益受到种子生产者和使用者的重视。种子活力测定有很多种方法,如物理性状测定法:按照 种子大小、种皮颜色、种子硬实度来评价种子的质量。直接测定法:模拟田问的不良条件,观 察种子的出苗能力或种苗生长速度和健壮度。有发芽速度与幼苗生长试验、冷冻试验、人工加 速老化试验、催腐试验等。间接测定法:采用生理生化测定方法。有电导率法、酶活性的测定、 ATP含量测定、活力四唑法(Trc)、呼吸强度的测定,葡萄塘的测定等。 计算机具有速度高、信息量大、功能多等特点,计算机图像处理技术能够模拟人的视觉功 能而又能在精度上超过超越人的视觉的性能。本研究的目的旨在通过对几种种子活力测定方法 进行试验,寻找各种测定方法和种子活力、生活力指标之间的对应关系,探索研究生物辐射超 微弱光子水平与种子生活力之间的关系,利用对测定获得的图像的处理,提取有效的活力图像 信息,建立活力检验图像处理系统,利用数字图像处理技术对水稻种子活力四唑法测定结果进 行分析和评价。


1.2国内外研究动态
种子活力测定主要分为三种类型:胁迫测定法,种苗生长与评估测试法,生物化学测定法。 最常用的生物化学测试法是四唑测试。四唑染色法测定种子生活力是目前国际上承认的一种准 确可靠的测定方法,使用的主要试剂为氯化(或溴化)三苯基四氮唑,简称四唑,即TTC或TZ。 它利用种子本身细胞内三羧酸代谢途径中释放出来的氢离子,使无色的四唑还原成红色的甲膳。 在种子组织里,这种红色的甲膳愈高,呈现的颜色愈深。根据生理研究结果,生活力强的种子, 其所含的脱氢酶多,使四唑还原生成的甲膳也多,颜色鲜明;而生活力弱的组织,脱氢酶活性 低,则四唑染成的颜色浅;而完全死亡的组织,由于脱氢酶己被破坏,则不能染色。因此,根 据种胚染色后的图像就能判定种子的生活力水平.11℃染色时出现多种多样的图像,不能简单 笼统地加以区别和归类。作为活力测定时,必须仔细地将这些图像进行区分,为此要求观察判 断加倍仔细,密切关注种子的所有部分,尤其是胚的内部条件。四唑测定于1942年由德国
Socaled

Hoheneim学校的H.Lakoll(莱康)教授发明,第二次世界大战期间传入美国。随着世

界四唑测定技术的发展,ISTA于1950年成立四唑测定技术委员会,致力于世界四唑测定技术 的发展。1953年爱尔兰都伯林ISTA世界大会第一次把四唑测定列入国际种子检验规程,并且 不断扩大适用种子种类和适用范围。1996年国际种子检验规程已列入农业、园艺和林木的大多 数种子种类。颜启传(1993)根据(ISTAHandbookonTetrazoliumTest),OSU(TeU'azoliumTesting proc脚urse},D.F.CrmlⅪ编著(Te血azolium Testing Handbook
Seed for Agricultural seeds}和在OSU

Lab测定经验,编著了‘种子四唑测定手册》。该书30万字,综合世界上有关四唑测定详


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绪论

细理论和技术,可从中获取有关四畦测定有用技术。四唑测定以其原理可靠、结果准确、不受 休眠限制、方法简便、省时快速、成本低廉等特点,在水稻育种、种子生产、加工、收购、贮 藏、调运,研究、检验和活力测定等工作中得到了广泛的应用。 张文明等…(1998)研究了安徽省红麻种子的四唑染色采用的不同的预处理、预湿方式及 时间、四唑溶液的浓度和染色时间对于测定种子生活力的影响,探索红麻种子的四唑测定的最 佳条件是快速预湿6小时以上或缓慢预湿12小时以上,对于染色溶液浓度,则根据时间是否充 裕来选择,实际应用中。以O.5%的溶液染色3^4小时为宜。 盛海平等”1(2000)测定了水稻种子的发芽率和生活力,结果发现通过四唑法测定的种子 生活力和相应的发芽试验的发芽率之问有高度的一致性,两者间的相关系数r=O.948。 曾正明等”’(2001)分别测定了苦瓜种子生活力四唑测定值与发芽率,探索两者之间的数

量关系,计算出两者的相关系数为0.9397,说明四唑测定法可以作为快速检测种子生活力的有
效方法。 喻方圆等…(2004)对任豆种子生活力的四唑染色进行了研究,研究了不同四唑染色溶液 浓度,不同染色温度和不同染色时间对任豆生活力测定的影响,提出任豆种子生活力四唑染色 的最佳条件:0.5%,25℃,7h的染色条件。 应叶青等”1(2005)对山玉兰、厚朴、黄山栾树三种阔叶树种子生括力的四唑测定法进行 了研究。对各种种子四唑测定条件进行探索,提出适宜的预处理方法下,四唑法的最佳染色浓 度和最佳染色时间及其影响进行了试验。


将计算机视觉技术这一高新技术引入到种子检验中,可增加我国种子质量检验的技术手段, 提高种子检验的技术水平。目前,已经有研究学者将计算机视觉技术应用于采集种子幼苗图像, 经过图像处理和分析,研究幼苗胚根胚轴长度及形态差异性,辅助进行种子发芽试验测定种子 的话力。如McCormac等‘71(1990);Tomas等‘‘1(1992);Tagliavini/窨…(1993);Rasband等‘“

(1995);Tanaka等…1(1995);Dowdy等””“”(1995,1998)均研究使用图像处理软件通过
测量种子发芽幼苗的胚根的长度来评价种子的活力水平。Conrad“”等(1999)发明了一种利用 摄像机来获取种苗的数字图像,然后对子叶进行判别的方法。他们的共同点在于:利用图像采 集系统获取种子幼苗的图像,对图像进行二值化处理,然后对图像进行处理获取种子图像的有 效信息,通过对图像信息的统计和分析实现对图像的识别.找出不同样本之间的差异。 Sako等““(2001)研究了一个种子活力自动评价系统,系统通过~个倒置的扫描仪将种子 发芽和幼苗生长的过程以图像的方式转递给计算机,图像经过计算机处理后与大量的形态学特 征统计结果比较,获得~个质量指标(活力指数)。他将计算机图像采集和处理技术应用于莴苣

幼苗图像的采集、处理和分析,利用轮廓线的检测来分离检测重叠的幼苗,较好地检测了莴苣
幼苗胚根、胚轴的长度,并且发现计算机和人工之间的判断误差在0.99%-一14.71%。

McDonald等“”(2002)研制了基于计算机视觉技术的种子活力检测图像处理软件平台,
可以对生菜和大豆等种蓖进行种苗的活力测定。其实验室还做了棉花种子的活力自动评价系统, 结果比较满意。

Hoffanaster等…’(2003)将计算机图像处理技术应用于培养生长了3天的大豆幼苗上,开
发出大豆种子活力检测的自动评价系统,测定了大豆种子的活力指数。利用采集的数据图像, 将大豆幼苗的胚轴、胚根和子叶的长度分成六类,然后再根据此分类切除子叶测量.利用实际


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测量得到的长度值和最大的长度值之比定义为生长速度,活力指数则定义为生长速度和生长均
一度之间的加权。

Oakley等“”(2004)针对同样是高发芽率的风仙花的种子,其活力指数存在较大差异的现 象,研究利用计算机辅助数字图像采集和处理技术凤仙花的幼苗大小和生长势进行分析处理来 检测评价种子的活力。计算机辅助数字图像处理分析幼苗的大小和生长势出现错误的状况往往 是因为幼苗的子叶和胚轴靠得太近,以至于对单独的子叶或胚轴长度的测量不准造成的。所以
为了提高准确性,有时需要人工进行纠正。

种子幼苗活力自动检测和评价系统是图像处理技术在种子活力检测应用的一个方面,研究 基础是种子根系在植物的生长过程中是主要提供水分和养分的器官,种子幼苗根系的长度和面 积等图形学量和种子活力指标间存在一定的正相关关系。各种种子幼苗活力自动检测和评价系 统的局限性在于只适合特定的种子,而对于幼苗形态不一、根系发展不一致的现象无法解决。 研究一种通用的种子活力图像处理和分析的评价方法是实现种子活力评价自动化的真实出路所
在。

将种子活力检测的常规方法和计算机图像处理技术进行结合来实现种子活力的自动化评 价系统是种子的活力检测的一项思路。 任东“”(2003)将计算机图像处理技术与玉米种子纯度与活力的生物学检测方法相结合利 用将常规四唑染色方法对种子的定性评价引入到定量评价,研制出玉米种子纯度与活力快速测 定的人工智能图像识别与处理系统。 赵新子等…(2004)利用图像识别和处理技术对玉米杂交品种进行了种子活力检测,对计 算机检测结果和人工四唑测定结果进行了比较,发现计算机检测结果的平均准确度在93.7%以
上。

生物系统自发产生的超微弱光子辐射(Ullra-weak Photon Emission,UPE)几乎存在于包括 植物(Bernroiderl994””)、动物(Kobayashil999”1)所有的生物系统中。其发光强度极微弱, 仅为1一1000光子,平方厘米?秒,光谱范围约为200-800nm。生物超微弱发光通常包括两部分:一 种为自发发光,和生物体的氧化代谢有关;另一种为外因诱导发光,取决于光、电离辐射,超 声、化学药物等外界因素的作用。生物发射的超微弱光子与生物体的生理、生化和病理过程相 联系,因此可能是反映出生物体的生命状态的一个十分有效而精确的指标。生物系统超微弱光 子辐射能客观的反映出生物体内的代谢变化。以生物系统超微弱发光水平为主要指标可以及时 诊断水稻种子的生命状态,可以从组织代谢角度来观察种子活力水平。实际上,超微弱发光早 己为人所知,早在1923年,前苏联科学家Gurwitsh.G。1在有名的“洋葱实验”中就己经发现了 超微弱发光现象。但是,由于仪器条件的限制,直到1954年意大利人Colli”1等利用装有光电倍 增管的仪器才首次科学地证明了超微弱发光现象。到了六十年代,前苏联科学家…嘲对生物系 统的超微弱发光进行了大量研究,证明了超微弱发光的普遍性。以Popp”“”为首的西德研究小 组从实验和理论两方面对超微弱发光现象进行了研究,证明微弱发光是自然界普遍存在的一种 现象。我国超微弱发光研究起步较晚,主要在应用研究上开展了一些工作。中国科学院生物物 理研究所等单位在人和动物上进行了大量有益的研究。七十年代末以来,甘肃农业大学等单位 在农作物、豆科牧草、沙生植物和水果的抗性(尤其是抗旱性)鉴定上进行了大量的探讨,农作 物己涉及小麦、玉米、大豆等8种,其中对小麦、玉米研究最多。理化因子如稀土、特定电磁辐


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射、氧化剂及代谢抑制剂等对超微弱发光的影响也己涉及。但其试验研究的深度、广度还有待 进一步加强。在农业中已有学者把超微弱发光作为一种耐盐碱、抗旱、抗热、抗寒乃抗病的指 标。汪沛洪。1等人发现在干旱条件下,抗旱性强的小麦种子的萌发速度和发光强度比不抗旱小 麦种子高很多。进而,可用作物种子的超微弱发光强度作为一种鉴定和选育抗旱品种的简便、 准确和有效的方法。同时也有学者发现,在低温下,抗寒性强的玉米种子萌发时超微弱发光强 度明显高于抗寒性差的种子,测定作物种子超微弱发光强度也可作为鉴定挑选抗寒品种的一种 有效的方法。此外在判断施用化肥和农药最佳剂量及定量分析环境中有害物质含量和判断环境 污染程度等方面,超微弱发光也是一个十分有效而精确的指标。 ichimura.T等…1(1989),Schauf.B等”11(1992)用PIAS(光子计数成像采集系统)分别 研究了大豆芽根和黄瓜种子发芽的超微弱光子辐射图像。Colli等…1(1995)研究了种苗微弱发 光的检测装置。 DaXing等…(1997)利用高探测灵敏度,低噪声的光子图像观测系统观测了绿豆芽,小葱 和树叶等活体样品的超微弱发光图像,图像清楚地反映了各部位在生长发育过程中的新陈代谢 旺盛程度,发现有丝分裂和新陈代谢较为旺盛的细胞超微弱发光较强。这些结果对植物的生长 调控以及新陈代谢状况的研究具有十分重要的意义。 鲍超…“”(1998)使用光子计数成像采集系统(Photon.counting Image 体都有发光,并且记录了萌发期水稻种子的超微弱发射图像。 白亚乡。。(2000)本文大麦、甜菜、玉米种子为代表,用液闪仪单光子监测装置测定超微 弱发光强度研究静电场处理农作物种子的生物效应的原发机制,并寻找最佳处理剂量的微观判 据。发现不同处理剂量的静电场均能提高干种子及发芽种子的超微弱发光强度,种子的超微弱 发光强度可以在一定程度上反映种子未来的田间增产效果。 程海鹏等””(2001)对豌豆种子在萌发过程中的超微弱发光的变化规律进行了研究,发现 种子的发光强度是一个不断增强的过程,而且黑暗条件下比光照条件下的发光强度高,并且发 现根系活力和根系超微弱发光强度相关,由此认为植物的超微弱发光现象可能与生物朐活力存 在一定的关系。 陈文利等…“”(2001),(2002)利用高灵敏度的单光子计数系统研究了水稻新陈种子在 吸胀初期的超微弱发光差异,发现新种子在吸水后微弱发光强度有先急剧上升又逐渐衰减的过 程,随着储藏时间的增加,这种变化趋势越来越不明显。种子吸胀初期的微弱发光特性可以反 映种子的活力,判断种子的新陈程度。 夏艳辉…(2003)对生物超微弱发光特性和种子活力生物学机理进行分析,研究了玉米种 子在薄层干燥过程中生物超微弱发光强度和发芽率随干燥温度与时间的变化趋势。发现干燥后 的玉米种子的生物超微弱发光强度和发芽率的变化趋势相同,因此认为生物超微弱发光强度可 以作为反映种子活力的指标。 侯仙慧等“”(2004)利用BPCI_M型超微弱发光测量仪对红、白两种苋菜种子在光照和黑 暗条件下萌发的超微弱发光进行了观察,发现超微弱发光强度和种子萌发时的各种与自由基向 光的酶的活力有一定的相关性,并且在萌发过程中,超微弱发光强度与种子的生长情况有及其 精确的对应关系。


Acquisition System,

PIAS)探测了大麦种子和水稻种子萌发期的超微弱光子辐射现象。研究发现,萌发中的种子整

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1.3研究内容
本实验室研究团对前期做过水稻种子无损检测方面的研究,内容包括水稻种子在可见光下 采集的彩色图像的分析,检测水稻种子存在的芽谷、霉变、裂颖等缺陷,研究了大量的算法分 析,对水稻种子缺陷和品种识别进行了研究,搭建了研究所需要的计算机视觉硬件系统。因此, 本研究是在前期搭建的计算机视觉系统的基础上进行调整,找到适合的图像采集平台,主要进 行水稻种子活力检测的以下几项内容: 1.标准发芽试验,检测种子发芽势和发芽率,作为种子活力、生活力检测的重要参考依
据。

2.通过生物超微弱光子辐射特性的检测,对水稻种子的生活力水平进行探测,定性探测激 发后的微弱发光特性和种子生活力之间的相关性。 3.四唑法测定,并定义了四唑法下的活力、生活力指标,比较活力、生活力指标和标准发 芽测试的发芽势、发芽率间的相关性。 4.利用数字图像分析技术实现水稻种子四唑法的活力、生活力测定结果的定量分析。利用 计算机图像分析系统的硬件系统采集图像,对图像进行分析处理,开发相应的软件系统,并检 验测定的精度和可重复性。 具体的研究方案是首先试验各种活力检验方法,并对检验方法进行改进,获得较好的活力 检测数据;根据选取的检验方法确定图像识别与处理系统的硬件参数,以便得到最清晰的图像 对检验方法得到的图像进行预处理、滤波去噪、特征提取和阈值选取等图像处理方法;进行图 像识别理解,并开发出图像识别与处理系统;最后,将图像识别与处理系统得到的结果与生物 学检验方法结果进行对比,对图像识别与处理系统进行修正,得到合格的图像识别与处理系统。 具体方法: 1.活力、生活力检测基础试验:四唑法测定。有生活力种子的胚细胞含有脱氢酶,被种子 吸收的四唑参于活细胞的氧化还原反应,能使氯化三苯基四氮唑还原成红色而稳定的、不会扩 散的三苯基甲膳,没有生活力的种子则无此反应。根据胚组织的染色情况可区别有生活力和无
生活力的种子。

2.种子超微弱发光的试验,进行微弱发光和种子生活力间对应关系测定。 3.活力四唑法试验的图像采集,并对图像进行预处理、图像分割、特征提取和图像识别, 找出和活力、生活力指标相对应的图像信息,开发图像分析系统软件。 4.试验验证:检验种子活力、生活力检测系统的可靠性,测试系统的检测精度与误差。 本研究的技术路线如下:



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1.4本章小结
1.阐述了对水稻种子进行活力检测的目的和重要意义。 2.综述了国内外对种子活力进行检测的方法和研究现状。 3.提出了本研究的主要内容、研究方案和技术路线。



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发芽试验研究

第二章发芽试验研究
2,1作物种子的发芽率与发芽势
2.1.1水稻种子构造与发芽过程
种子的基本构造包括:(1)种被,分为种皮和果皮,是种子的保护组织;(2)种胚,是植 物体的雏形,包括胚芽、胚轴、胚根和子叶;(3)胚乳,是种子的贮藏组织,又分内胚乳和外 胚乳。水稻种子的核心部位是胚,胚是幼苗的原始体,位于米粒的腹面基部,长约2mm。胚的

中轴为胚轴也叫胚茎,其上端连接着胚芽,下端连接着胚根。胚根前端为根冠,报冠外有圆锥
形的胚根鞘。胚轴侧面与盾片(子叶)连接。盾片与胚乳连接部分为上皮细胞,亦称吸收层,

系一圆筒状的细胞层。胚的各部分细胞体积小,原生质浓。在吸水发芽时可显著增大体积。
稻种发芽需经过吸胀、萌发(露白及破胸)和发芽三个阶段。发芽首先要从吸水膨胀开始, 胚吸水膨胀后体积增大向外突出,芽鞘开始伸长,胚根鞘也明显膨胀,由于这种膨胀压力,挤

破外壳,露出白色胚部郎为露白。接着芽鞘伸长,随之不完,全叶与第一叶原基伸长。与此同
时胚根鞘内的幼根(种根原基)开始突破根鞘而伸长。胚乳吸水后其内藏营养物质逐渐分解, 并不断输送到胚根、胚芽,使其继续生长,完成发芽过程。通常以根长达到一谷芽半长作为发 芽的标准。

2.1.2发芽率和发芽势
农作物种子的发芽率与发芽势是不同的两个概念,不应混为一谈。在测定种子发芽率的同

时,也应该测定一下种子的发芽势,以便于合理的、准确的确定单位面积的播种量和播种深度,
傲到一次播种保全苗。 中华人民共和国粮食、油料检验,种子发芽试验,GB 5520-85中对发芽率和发芽势的定 义如下:作物种子发芽牢,是指发芽试验的终期,在规定的日期内(计算作物种子发芽率规定

的天数是:玉米、麦类、谷子、大豆、油菜作物为7天,高梁为8天,水稻、花生等作物为10
天)全部正常发芽种子数占供试种子的百分率,即发芽率(%):规定日期内全部正常发芽种子

粒数÷供试种子粒数×100。如100粒测试种子有95粒发芽,则发芽率为95%。发芽率是检澳0
种子质量的重要指标之一,农业生产上常常依此来计算用种量。 作物种子的发芽势,则是指发芽试验的初期,规定的日期内(各种作物种子发芽势规定的

天数是:玉米、麦类、谷子、棉花等作物种子为3天;而水稻等作物种子为5天)正常发芽种
子占供试种子数的百分率,即发芽势(%)=规定日期内正常发芽种子粒数÷供试种子粒数x

100。发芽势测试种子的发芽速度和整齐度,是计算种子从发芽开始到发芽高峰时段内发芽种子
数占测试种子总数的百分比.其数值越大,发芽势越强。它也是检测种子质量的重要指标之一.

种子发芽势高,表示种子活力强,发芽整齐,出苗一致。
作物种子,发芽率高,发芽势强,预示着出苗快而整齐,苗壮;若发芽率高、发芽势弱,



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发芽试验研究

预示着出苗不齐、弱苗多。一般来说,陈种的发芽率不一定低,但发芽势不高,而新种的发芽 率、发芽势都高,因此生产上应尽量“弃旧取新”。正常情况下,农作物种子的发芽率与发芽 势是一致的,种子发芽率高,其发芽势也高,当发芽率达国标时发芽势也是没有问题的…’。因 此播种要选择发芽势和发芽率都高的种子,这样才能保证幼苗出得早,出得全。

2.2发芽测试方法
根据农作物检验规程“”,种子发芽指的是种子在实验室内幼苗出现和生长达到一定阶段, 幼苗的主要构造表明在田间的适宜条件下能否进一步生长成为正常的植株。发芽率指的是在规 定的条件和时间内长成的正常幼苗数占供检种子数的百分率。水稻种子的发芽试验所需时间为
5,一14天。

2.2.1试验材料 2.2.1.1样品
由浙江省种子质量检验站提供的水稻种子样品: 一、早稻:金早47(籼稻),每年的7月份收获,分别是2004、2005、2006年收获; 二,杂交稻:II优084(籼稻),每年的9月份收获,分别是2004、2005、2006年收获; 三、晚稻:秀水09(粳稻),每年的11月份收获,分别是2004、2005、2006年收获。 以上种子样品的贮藏条件为:冷库贮藏;夏天,12 ̄15℃,气温平均温度低于12"(2时,冷 库室温条件下贮藏。试验时间为2006年12月。

2.2.1.2仪器和设备
数种设备:电子自动数粒仪。
发芽器具:发芽室、发芽器皿。 储存设备:冰箱。

2.2.1.3试验试剂
硝酸、硝酸钾、赤霉素、双氧水。

2.2.2测试步骤 2.2.2.1致取试验样品
将待试验的水稻品种样品放置于自动数粒仪上,每个品种数取100粒种子作为一个重复 每个品种4个重复。



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2,2.2.2发芽床准备
水稻种子采用纸床,纸上发芽。可以用滤纸、吸水纸等作为纸床。 具有~定的强度、质地好、吸水性强、保水性好、无毒无菌、清洁干净,不含可溶性色素
或其它化学物质,pH值为6.0---7.5。

2.2.2.3置床培养
将数取的水稻种子均匀地播在一层平整的纸上,粒与粒之间保持一定的距离,在培养器具 上贴好标签。发芽期间要经常观察温度、水分和通气状况。初次计数时间为5天,末次计数时 间14天。

2.2.2.4发芽条件
种子发芽期间,应严格控制发芽的条件,主要包括以下几个方面的条件: 一、水分发芽期间要控制纸床的加水量,水稻种子的加水量为纸床饱和含水量的60%,发 芽期间应始终保持发芽床的湿润。 二、通气发芽时应使种子周围有足够的空气,所以要注意通气。 三、温度水稻种子的发芽温度控制在30℃±l℃。 四、光照多数作物的种子可在光照或黑暗条件下发芽,但一般采用光照。需光种子的光照 强度为750--1 250勒克司(Lx),如在变温条件下发芽,光照应在8h高温时进行。 2.2.2.5幼苗鉴定 水稻种子的试验持续时间为:初次计数时间为5天。末次计数时间14天。实验前或试验间 用于破除休眠处理所需时间不作为发芽试验时间的一部分。如果样品在规定试验时问内只有几 粒种子开始发芽,则试验时间可延长规定时间的一半。根据试验情况。可增加计数的次数。反 之,如果在规定的时间结束前,样品已经达到最高发芽率,则该次试验可以提前结束。 每株幼苗鉴定要在主要构造已发育到一定时期进行.在计数过程中,发育良好的正常幼苗 应从发芽床中拣出,对可疑的或损伤、畸形或不均衡的幼苗,通常到末次计数。严重腐烂的幼 苗或发霉的种子应从发芽床中除去,并随时增加计数。复胚种子单位作为单粒种子计数,试验 结果用至少产生一个正常幼苗的种子单位的百分率表示。

2.2.2.6重新试验
当试验出现下列情况时,就应该重新进行试验。 1.怀疑种子有休眠(即有较多的新鲜不发芽种子),可处理后进行试验,将得到的最佳结果 填报,应注明所用的处理方法。 2.由于真菌或细菌的蔓延而使试验结果不一定可靠时,如有必要,应增加种子之间的距离。
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3.当正确鉴定幼苗数有困难时,可采用其它方法在砂床或土壤上进行重新试验。 4.当发现实验条件、幼苗鉴定或计数有差错时,应采用同样方法进行重新试验。 5。当100粒种子重复闻的差距超过表2.1最大容许差距时,应采用同样的方法行重新试验。 如果第二次结果与第一次结果相一致,即其差异不超过表2.2中所示的容许差距,则将两次试 验的平均数填报在结果单上。如果第二次结果与第一次结果不相符合,其差异超过表2.2所示 的容许差距,则采用同样的方法进行第三次试验,填报符合要求的结果平均数。

2.2.3结果计算和表示方法
试验结果以粒数的百分率表示。当一个试验的四次重复(每个重复以100粒计,相邻的副重 复合并成100粒的重复)的正常幼苗百分率都在最大容许差距内(表2.1),则其平均数表示发芽 百分率。不正常幼苗、硬实,新鲜不发芽种子和死种子的百分率按四次重复平均数计算。正常 幼苗、不正常幼苗和未发芽种子百分率的总和必须为100,平均数百分率四舍五入到最近似的 整数,四舍五入0.5进入最大值中。 填报发芽结果时,须填报正常幼苗、不正常幼苗、硬实、新鲜不发芽种子和死种子的百分
率。

表zl同一发芽试验四次重复问的最大容许差雁(乞强显著水平的两尾测定)
Table

2.1 The mszimum

differqce[帅eMii 4批—僦jo●of*he S,llm eIp一me“

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表2.2同~或不同实验室来自相同或不同送验样品同发芽试验的容许差距

(拈%显著承平的两尾测定)
Table2.2TheadmitteddilTereueebd啊∞ndiffereutLabsorrumples

2.3发芽测试结果及讨论
2.3.1发芽测试结果 对三个品种三年采收的水稻种子的发芽势和发芽率的结果测定如图2.1所示,其中(a)、(b) 和(c)分别是金早47、Ⅱ优084和秀水09的2004年至2006年三年的发芽势和发芽率,左边 柱体代表的是发芽势,右边柱体代表的是相应的发芽率。

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发芽试验研究

田zl三个水稻代表品种3年的发芽率和发芽势

Irlgure2.1Germimnion■憎毗‘争-“ixdteutialoftlm3np霸啊咄●峙”h砌●of3”埘
2.3.2讨论
从图2.1中可以看出水稻种子经过储存之后,其种子的发芽势和发芽率基本上呈不同程度 的下降趋势,具体下降程度和品种相关。图中趋势线方程中,金早47的发芽势斜率17,发芽 率斜率ll;Ⅱ优084的发芽势斜率14.5,发芽率斜率7.5;秀水09的发芽势斜率为14,发芽率 斜率7;从中可以看出,下降的程度是和品种相关的.秀水09晚稻例外,2005年收获的水稻无 论是发芽势还是发芽率,都低于04年收获的种子。经过调查发现,2005年浙江省晚稻种植时 期,由于气候等原因,水稻病虫害,主要包括稻螟虫、稻纵卷叶螟、稻飞虱等虫害,水稻吻桔 病、稻瘟病、条纹叶枯病、稻曲病、细菌性条斑病等病害在长江流域和江南稻区发生大面积的 扩大.而浙江省晚稻褐飞虱爆发成灾,导致了很多水稻种植区域减产,甚至更严重减产,因此, 这对2005年正常收获的水稻种子的活力、生活力也产生了巨大的影响。活力和生活力的下降必
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发芽试验研究

然会导致水稻种子发芽势和发芽率的下降。这就是之所以秀水09水稻种子在图2.1(c)中呈现
的趋势和其它两个品种不一致的一个重要原因。对于同一个品种纵向的比较,除秀水09外,规

律很明显,即随着种子贮藏年份的减少,种子的发芽势和发芽率明显增加。此外,再从同一年
份收获的种子中的发芽势和发芽率的相对值来看,发芽势和发芽率两者相对较高的,其相差值 反而越小,这连秀水09也不例外。 不同品种之间的横向比较发现.发芽势:2004年为Ⅱ优084>金早47>秀水09,2005、2006

年为金早47>11优084>秀水09。对于发芽率,2004、2006年为秀水09>II优084>金早47,2005
年为ll优084>金早47>秀水09。虽然各个年份收获的种子不同品种之间没有一致的规律,但 从图中可以看出水稻种子的发芽势和发芽率和品种是相关的。不同品种的水稻分别在7月、9 月、11月收获,对于外界因素来讲。气候是一个很重要的甄因,水分、光照、温度因素等都会

影响种子的储藏特性。而最重要的原因肯定是来自种子本身的内部结构——基因。因此研究种
子的发芽势和发芽率的变化趋势,对于种质资源的改良,品种的改性有很大的参考价值。当然 这只是在只有同一时间单个品种下得出的可能性推测,因此对于在将来的研究中,要考虑同~ 收获时间,不同品种之间的测试,才能得出比较准确可靠的结论。

2.4本章小结
1.介绍了发芽率和发芽势的概念,并对两者进行了比较。 2.介绍了标准发芽测试的具体步骤和方法。

3.对三个水稻品种分别于三个年份收获的种子进行了发芽势和发芽率的测试,并对测试结果作 了感观的分析和讨论,发芽势和发芽率数据为其它活力、生活力检测方法的比较和分析提供参
照。

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微弱发光特性研究

第三章微弱发光特性研究
3.1微弱发光系统
3.1.1微弱发光简介
在自然界中,生物的发光现象普遍存在,这是生物体所特有的一种生理特性。生物的发光
现象可分为三种…。:

①受辐射诱导的光诱导发光;光诱导发光又称为荧光(fluoresence)和磷光 (phosphoresence),是光照射后.生物体向外辐射发光,这类发光强度衰减快,且辐射光的波长 比照射光的波长要长。如叶绿素的光照发生就是荧光。 ②与细胞分裂和死亡、细胞癌变、细胞内和细胞间的信息传递与功能调节、生物氧化、解 毒作用、光合作用等生命的不可缺少的重要过程相联系的超微弱发光;超微弱发光(supcrweak luminescence)是一种为肉眼所不能见的发光,其发光强度比发光细菌的发光强度要低2—3个数 量级,为每平方厘米每秒几百个光子,光谱分布范围广(180~800nm)。更为重要的是所有生物, 包括细菌、藻类、真菌、动植物、人体等都有超微弱发光,且生物体的器官组织、细胞都能向
外辐射发光。

‘③由生物体内特殊系统发出的功能化学发光。功能化学发光,也就是人们熟悉的萤火虫、 发光细菌、水母、甲壳动物、鱼类等生物的发光,属生物的微弱发光。

3.1.1.1生物的微弱发光
生物的微弱发光通常称生物发光(bioluminescence),是由光细胞或光细胞所组成的光器 官产生。生物发光时光生物物理学的主要问题之一,是广泛存在于自然界的一种自然现象。生 物体不停地与外界进行物质、能量和信息的交换,其中光的吸收和发射是重要的交换方式…。 生物体在神经控制下,通过细胞发生了生化反应,使生物分子处于激发态,将体内生物能转化 为光能而产生可见光,发光强度较高,光谱范围较狭窄,其波长均在450--600nm之间。 生命体,小至细菌微生物,大到植物、动物甚至人,都有自发的超微弱发光(UltraweakPhoton

Emission,UPE),其光子辐射及其微弱,一般只有几到几千个光子/s?∞2。目前的研究表明,
生物微弱发光和生物系统的氧化代谢、细胞的分裂、癌变与死亡、光合作用、信息传递、生长 调控等许多基本生命过程密切相关。因此,通过检测生物微弱发光这一及其灵敏的生物指标。 可以较早地了解生物体的生理和病理状态,已经在生物医学,中医学、环境科学、农业等领域 具有广泛的应用”’。

3.1.1.2生物微弱发光的发展简史
1923年,前苏联科学家Gurwitsch等人。’在有名的“洋葱实验一中发现了超微弱发光现象。 这一发现被后来的许多研究者所证实。但由于当时的光检测器不够灵敏,这个发现未被承认。
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微弱发光特性研究

1954年,意大利入Col|i等“’对生物的超微弱光子辐射作了迸一步的研究,他们将一些植物 芽种(例如小麦,谷子、菜豆等)放在装有光电倍增管的仪器上,首次证明了生物体确实具有弱 光子辐射的本领,辐射波长为390-..690nm,强度为几百个光子/s-cm2。他们还发现这些芽种的 光子辐射与其活体功能密切相关。 1969年,苏联生理学家…。对生物系统的超微弱光子辐射进行了全面的研究,除了植物之外,

他们还发现鼠体中肝脏和脑的发光现象。
70年代中期以后,以Popp”””’为首的西德研究小组从实验和理论两方面对这一现象进行了 系统的研究,他们强调指出这是自然界普遍存在的一种现象,是生物体固有的一种功能。 80年代以后,UPE的研究已在前苏联、美国、日本、欧洲以及我国展开,并已开始向细胞、 亚细胞及分子水平深入.与此同时,关于UPE的理论、测试仪器及其应用等研究也广为展开。至 此,以研究生物体辐射的光子特性来研究生物自身的功能及特性的新学科分支已经悄然产生。

3.1.1.3生物微弱发光的可能产生机制
人们对生物超微弱发光的机理及应用展开了大量的研究工作,但超微弱发光的可能机制目 前有多种解释,还有待进一步研究.可初步分为两大类““。一种观点认为UPE是生物体内自发

的、随机的化学发光。这种观点是以光生物化学为基础,把引起光子辐射的激发态的产生与生 命体内的代谢联系起来,通常把这种观点称为生物发光的。代谢发光”机制。另一种观点则截
然不同,认为生物系统自发发射或光诱导发射的光子起源于生物系统内的一种完全相干的电磁 场,通常把这种观点称为生物发光的“相干辐射”机制。

。代谢发光”机制以光生物化学为基础,认为发光主要来源于氧化还原等代谢反应,如脂
肪酸氧化、酚和醛的氧化、H20z的酶解、醌的氧化裂解、氨基酸的氧化等。。代谢机制”包括 了活性氧生成与控制两个方面,能较好地解释自由基引起的超微弱发光的可能性。但是它不能

完全解释生物系统的超微弱发光,如细胞有丝分裂时产生的超微弱发光,其波长在190~325mn
的紫外波段,与代谢发光的光谱范围(450--700nm)有所不同. 以德国生物物理学家Popp为代表的小组从超微弱发光的物理机制出发,研究了生物超微弱 发光的光谱、光学透射性、光子计数统计和光照诱导的延迟发光的衰减动力学以及生物超微弱 发光与生物体的生理和病理过程的相关性和对生物体温度的依赖关系,提出如下假说:一部分 自发的和光诱导的生物超微弱发光的光子(叫“生物光子”),起源于生物系统内一个高度相干 的电磁场,这种相干电磁场很可能是活组织内通讯联络的基础。这就是生物光子的。相干辐射” 机制(又称“相干理论”). 两种机制只能解释部分超微弱发光现象,生命是一个及其复杂的运动形式,每种生物都具 有高度有序和复杂的结构,虽然生物超微弱发光只是生物众多物理特性中的一个,但是它与生

物的有序性以及许多重要特性和过程相关联,包含着大量的生物学信息,产生机制非常复杂, 目前人们对它的认识还具有一定的局限性,仍需要在理论和实验上进行深入研究。

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微弱发光特性研究

3.1.2微弱发光测试原理
微弱发光测量原理就是将发光的生物或化学样品置于黑暗的环境中,用灵敏度极高的光探 测器接收来自样品的微弱光,将其转换成电信号,再用电路放大,用微机分析处理,从而获得 样品系统的发光信息(图3.1)…’。由于样品发出的光及其微弱,这就要求光探测器的探测灵敏 度极高,信号放大倍数很大,噪声干扰很小。 BPCL微弱发光测量仪(图3.2)就是用这种原理研制出的,适用于生物、化学、医学、环 保、农业、食品等各领域的仪器。BPCL型微弱发光测量仪是由中国科学院生物物理所研制的, 获得国家专利授权(ZL96241369.O)。BPCL型微弱发光测量仪主要用于各种化学发光或生物发 光分析。在化学发光分析方面,BPCL测量仪已经成功用于流动注射发光分析,电化学发光分析, 毛细管电泳发光分析,生物传感器发光分析,纳米材料发光分析等应用领域。由于BPCL型微弱 发光测量仪具有高灵敏度和大样品室的特点,还能直接探测生物样品和化学样品内在的光发射 信息,因而,把发光分析提高到一种新高度和新水平。该仪器已经过了几种型号改进,现在的 BPCL-4型微弱发光测量仪已实现了微机化采集和分析数据功能。

圈置l徽弱发光测量原理图
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圈3.2瑚嘲弱发光测量仪
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3.1.3微弱发光测试系统的组成
本研究中所采用的微弱发光测试系统的主要由微机和BPCL微弱发光测量仪加上BPCL微 弱发光测量软件组成一套测试系统。

3.2测试方法
3.2.1测试注意事项
在打开使用系统前必须记住的是:一定要首先开电脑,然后再开测量仪的主机。只有这样
才能正确启动测量系统。如果中途由于某种原因关掉了电脑,那么重新启动测量系统时也必须 将主机关掉,然后先打开电脑再开启主机。而如果中途关闭的只是测量仪主机,那么只要再把 它打开就可以继续工作了。 此外在进行测试过程中需要注意的仪器维护注意事项是: 1.需将仪器置于凉爽位置,避免阳光直射。

2.仪器使用一天之后,断开电源以延长仪器寿命。 3.在样品室底部有一安全快门。当样品室快门打开时决不要开启顶部的上盖。当上盖打
开时,决不要打开快门。 4.每次测量之后,要将样品室上盖上的凝结水擦除以保持其干燥。这将会防止缩短探测 器的寿命。 5.要正常操作计算机。

3.2.2测试步骤

3.2.2.1仪器准备
1.首先接通计算机电源。启动Windows系统,然后再打开BPCL主机电源。按下。Hi.v”

和。Heater”按钮(相应指示灯亮)。调节温度到设计温度(本研究中的温度设定在”.5℃)并
使仪器预热至少30分钟。样品室中包括了一个样品杯和保温杯,保温杯的温度保持在设定的温 度值中。在试验中,实际样品的温度由于外界环境温度的影响可能和设定的温度值之问会有±2 ℃的温度误差。 2.仪器预热之后要对各部分参数进行刻度: 首先启动BPCL测量程序并设定参数。具体过程是:菜单栏中点击测量一测量参数设定,设 定测试时间问隔为1.00秒。 然后测量C.14光源检测仪器的灵敏度。具体过程是将C.14光源用专门配备的镊子将其放

于测量室底部中心玻璃窗中心,关上上盖开始测量。点击菜单栏中的测量一启动测量,然后调
节主机前面板。Hi.VAdj”旋钮直到计数维持在希望的水平上。光源计数率高则仪器灵敏度高. 最后是检查测量仪器的噪声:先关闭探测器样品室快门,之后开始测量。过程是点击菜单 栏中的测量一启动测量。如果计数在一段时间间隔内维持在比较恒定的水平上(检查噪声每次
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是否稳定)。则表明噪声影响稳定,仪器已经准备好。只要噪声稳定,在实际测量中,由于是将 本底值减去的,所以噪声值包含在本底测量值中,在减去本底值的过程中也将噪声消除了。 仪器预热和刻度之后,即可开始测量。如果不关掉电源的话,上述过程在每次检测中无需 重复。

3.2.2.2样品测试
在仪器进行预热、刻度完成之后就可以进行样品测试了。本研究中所采用的试验样品同上 一章中的2.2.1.1所述。 在样品中随机数取60粒饱满种子两组,分别用于紫外光激发15rain和30rain用,之所以 选用饱满种子是为了降低两组试验样品的差异性,因为本身微弱发光的信号及其微弱,在这种 情况之下,试验样品要尽量降低其差异性。不采用同一组试验样品分别进行两次紫外光照是为

了防止光照对样品发光产生影响,由于试验时间跨度较长,让种子受激发产生的发光完全消失
需要的时间不能确定,为了保证试验样品的初状态一致性,在试验中采用的是两组样品进行对
照。

首先在试验样品中数取60粒饱满种子置于样品室中。进行试验之前测量空的样品室的发光
值,作为本底发光测试。在正式进行样品发光测试时需要将本底发光值减去。这在测试程序中 能够自动实现减本底值。 然后将数取的样品种子放在样品室中置于暗室25min后进行微弱发光测试。由于样品本身 的发光很微弱,外界光照对其的干扰会对测试结果有很大的干扰,在预备试验中发现样品置于 暗室后20rain以上,测试的光子发射就比较稳定了,所以在本研究中采用了将样品置于暗室 25min后进行测试。一方面,这样保证了消除外界光对样品发光测试的干扰,另一方面,由于 本研究中将样品室的温度定在27.5℃,25min也就能够保证样品预热到保持和保温杯同一个温 度。每个涮试样品测量5rain,记录5分钟内的发光值,记录的时间间隔为ls,即记录的发光光 子数是ls之内样品的发光光子总数。。 测试完成之后接着将样品从暗室取出,立即将其置于紫外光下进行激发。紫外光激发所选 用的紫外灯管的功率为8W,在试验过程中必须保证样品和紫外灯管闯的距离一致,这样就保 证每次试验中的光照强度是一致的。 紫外光照射15rain中之后,立即将样品取出放置于BPCL仪暗室中,进行此时样品的发光

测试,测试时间仍设定为5分钟。
另外一组样品测试过程与此相同,只是照射时间改成30min。 如此一组样品测试为一个试验重复,每个试验样品种子测试4个重复。试验样品总共为3 个品种,每个品种分别采收于3个年份,即总共的试验重复数为3x3X4×(60粒)=36X(60 粒)。

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3.3测试结果及讨论
3.3.1测试结果

由于BPCL仪测试的结果以其特有的图片格式保存,只有其自带的软件才能打开。因此在

处理数据时,试验者可以利用其自带软件的导出功能将数据导出为.能文件或.对s文件,本研究
中,我们将其数据导出为.xls文件,这样是为了方便数据处理。 试验获得的数据如表3.1所示,其中光照前的数据是由测试的5rain中的平均值得到,即为 测试的5rain中样品平均每秒发射的光子数,光照后的数值是测试的第一秒的值。

袭3.1备个品种澍试光照前和光照后的发光光子曩
Tible 3.1 The luminescence—otoR ofeach bredl I№.fore and?Jt|r illnminstiol

其中各个品种分别于2004、2005、2006年采收的种子经过紫外灯管照射15rain和30min 后的光子数减少的趋势图如图33、图3.4、图3.5所示. 图中各个品种各个年份收获的种子的两条曲线分别代表紫外光照射15min,30rain后的光 子发射。上曲线代表紫外光激发30rain后的光子发射曲线图,下曲线代表相应的紫外光激发 15rain后的光子发射曲线图。横轴是测试的时间,每1s计数一次,光予数是这1秒内发射的平 均光子总数。纵轴是相应时间内样品发射的光子数。

3.3.2结果分析 从表3.1中可以看出,虽然样品本身的发光值差异比较大,但基本还能看出随着种子储藏
时问的增加,其平均发光值有所下降。受紫外光激发后,种子增加的发光值也随着储藏时间的 增加而有所下降。对于同一年同一品种,经过激发后的第1秒的发光值随着光照时间的加强而 有所增加。另外还可以发现,在同一个品种中,随着储藏时间的增加,受紫外激发后,样品的

发射光子数在光照15rain和30rain后相对接近,如金早47激发15rain和30rain的光子数差值

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分别为2004年60251,2005年38654,2006年30206;11优084激发15rain和30rain的光子数 差值分别为2004年48094,2005年20875,2006年30866:秀水09激发15min和30rain的光 子数差值分别为2004年58246,2005年25913,2006年22539。 在图中还添加了各个曲线的拟合对数趋势曲线,从各个趋势线中可以看出,曲线的下降趋 势可以从对数曲线斜率绝对值中看出,绝对值越大,下降越快。 实际从第二章的发芽测试中我们知道,种子的各项指标随着储存时间的加长而有所下降, 进行微弱发光试验也验证了这一点。这从样品本身的发光值中就有所体现.其次。虽然不知道 激发对样品的各项指标影响的具体机制,从试验分析中可以看出,储存时间长的种子受激发后 产生的光子数相对较少,这和种子本身的活力是分不开的。试验中也对没有生命力的样品杯进 行了光照前后的发射光子数的测量,测量结果如图3.6所示。由图3.6可以看出,没有生命力的 物体在接受了光照之后,发射的光子数在短期之后有略微增强,物体对光照有所吸收,但是相

对于种子受激发后的发射光子数的增加是微乎其微的。这就充分说明了种子受紫外光激发后的
发射光子数大大增加是和种子内部结构相关的。测量种子活力强,受激发的潜力就相对较强。

从光照15min和30min后的发射光子数的相差值之间,认为可能种子活力越强,在短时间
的照射后,发射光子数增加较快。相对活力较弱的则是随着激发光照时间的加长,种子内部代 谢受激发后开始活跃。相对反应的周期就比较慢。因此,储存时间较长的种子,光照时间对其 发射光子数的影响较大,而随着储存时间的减少,光照时间长短之间的发射光子数值相差相对 越小。这在本研究的试验方案中需要改进,为证实这个可能,需要对种子光照时闯的梯度值进 行设计,可以从开始照射5min到30rain中设时间梯度。在将来的后续研究中可以加以进一步 的研究试验。 从图3.7中可以发现,对于同一个品种不同的储存年份的种子的受激发后的发光值的间隔 数值中可以发现,储存一年和储存两年后的种子之间的发光值差值有一个比较大的差距,除Ⅱ 优084储存一年的种子和新种子的发光值接近外,其余都相差较大,因此根据种子的微弱发光 特性可以定性地判断出种子的新陈度。 利用超微弱生物化学发光这一生命过程的极其灵敏的指示剂来反映作物生理、生化的差异 和变化(水稻种子的活力变化)。可以提供一种十分有效而准确的定性鉴定手段…。这种物理方 法比任何化学的、生物的方法都具有不可比拟的优越性。采用这种方法,只需选择完整而良好 的种子即可直接测定,而且速度快,需样品量少,不损坏籽粒,特别适用于珍贵生物品种的鉴 定,这一点在种质资源方面尤为重要。

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圈3.3 04、惦,嘶年垒早47种子样品光腻IS,30miu后的发光趋势圈

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圈3.6样品杯紫外光照射1Stain前后的发射光子教
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圈3.7各个品种舅试光照15rain和30mis后的发光光子羲

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3.4本章小结
1.对微弱发光现象、原理及其产生机制进行了概要性介绍。
2.对本研究中的试验方法、步骤及注意事项进行了介绍。 3.总结了本研究中得到的试验结果,并对结果进行了讨论,根据种子的微弱发光特性可以定性 地判断出种子的新陈度。

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第四章四唑染色试验研究
4.1四唑染色方法
4.1.1原理
四唑染色法的原理是通过测定种子脱氢酶的活性来测定种子是否具有活力和生活力。种子

活力降低是伴随着种子正常生理生化特性的变化,种子的活细胞中有脱氢酶存在,而死细胞中 没有脱氢酶。种子浸入到无色四唑永溶液中,在种子胚的活组织中被脱氢酶还原成稳定的、不 溶于水的红色物质——甲膳,而死种子中则不会出现这种反应。种子胚中染色较深的种子比染
色较浅的和部分染色的种子活力高。所以可根据染色数量,种子着色面积,着色深浅判断种子 活力…。

4.1.2特点
四唑染色法作为一种种子活力的生化测定方法,具有其特点…。第一,原理可靠。四唑染
色测定方法是根据种子本身的生化反应和胚的主要构造对四唑类物质的反应而造成不同的染色 情况来判断种子活力、生活力状况,能够很好的反映种子内在的特性。 第二,结果准确。四唑染色测定技术已经发展到成熟阶段。经世界许多科学家用标准发芽 试验和四唑染色试验结果进行对比表明,如能正确使用四唑染色测定方法,其结果和标准发芽 测试之间一般不会超过1—2%。

第三,不受休眠限制。四唑染色测定和标准发芽测试所不同的是,标准发芽测试需要将种 子通过培养,从幼苗生长的正常与否来计算种子的发芽率,而四唑染色测定则是利用中子内部
本身存在的还原反应显色来判断种子的生活力、活力。因此,四唑染色测定可以直接应用于测 定休眠或非休眠的种子。

第四,方法简便快速。四唑测定所需的仪器设备和物品较少,测定方法也较简便。种子样
品经过预处理,样品准备,染色、鉴定等步骤就可以获得结果。四唑染色测定较发芽测试省时

快速,如水稻种子的常规四唑测定只需要6以4小时。 第五,成本低廉。四唑测试所需仪器设备较少,方法简便,因此,每个样品测定所花的成
本很低,一般只需要几毛钱。

4.1.3目的和应用 在水稻育种、种子生产、种子加工、种子收购、种子贮藏、种子调运、种子研究、种子检
验、种子活力测定中,为了及时、正确的了解种子的潜在发芽能力,可以采用四唑染色测定方 法来测定种子的生活力和活力。四唑测定己在水稻种子方面得到广泛的应用,它是一种很重要 的种子质量测定方法。目前主要由以下几方面的应用…:

第一,水稻育种。我国许多地区由于水稻种子成熟期闯常会遇到高温多湿天气条件,穗发

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芽现象十分普遍,这就严重影响了种子的质量和产量。为此,育种科研人员希望选择培育具有 一定体眠期的种子。这需要通过发芽测试和四唑染色测定来研究所培育的种子的休眠特性。此
外,四唑染色测定还可以应用于查明种子劣变的原因,以便淘汰不良性状。

第二,种子生产。种子生产过程是选择发芽整齐的优质种子用于播种,经过发育,获得优
质种子的过程。因此,在种子播种之前,需要用发芽测试和四唑染色测定来正确了解种子的发 芽力和生活力。对于具有生活力但是没有通过休眠的种子,在播种前,就需要采用破除休眠处 理,或者根据测定的结果,杜绝已通过休眠且已经死亡的种子的使用,以确保种子的全苗、匀 苗、壮苗。在收获的时候,同样需要通过发芽和四唑染色测定来指导适时收获和防止种子的劣 变,以确保种子的质量。 第三,种子加工。在种子加工中,要求配以合适的加工条件,以使加工的种子能够较好的 保持和提高种子的质量。如种子加温干燥时,温度过高或受热时间过长都会影响种子的生活力 或者杀死种子。判断种子是因为加热死亡或只是进入第二次休眠,就需要对种子进行测定才能 确定。因此,适时地进行种子的发芽和活力测定可以指导和改善种子的加工技术。 第四,种子收购。种子收购时,为了能够正确的评价种子的等级和收购价格,需要了解种 子的发芽情况和生活力、括力情况。但是很多新收获的种子存在体眠状况。而由于时间的关系, 不可能测定种子的发芽率,只能用相对快速简便的四唑染色测定来测定种子的生活力、活力。

为了及时检查收购种子的生活力,防止堆积造成的热伤种子的收进,运用四唑染色测定可以确
保收储种子的质量。 第五,种子贮藏。种子贮藏的目的,是保持和改善种子的发芽力和活力。但是事实上,种 子在高温高湿条件下,会加速种子的衰老和死亡。因此,种子入库前和出库前,都要进行种子 发芽力和活力的测定,确保高发芽力、高活力的种子入库,高发芽力、高活力的种子播种。 第六,种子调运。在调种时,为了避免调种的盲目性,一股需要了解种予的发芽力。但由 于时间紧迫,不可能有充分的时间来做发芽测试,所以采用快速简便的四唑染色测定可以方便 顺利完成调种任务。

第七,种子检验。由于有些种子存在休眠,发芽时间太长,所以,种子的四唑测定已经列
入国际种子检验规程第五章和第六章,用作快速估测种子样品和特殊情况下休眠种子样品的生

活力,以及用于个别样品在发芽末期仍有较高休眠的单位休眠种子的生活力。
第八,种子活力测定。目前许多国家已经将四唑染色测定方法用于种子活力的测定。主要 有两种应用,一种是按四唑染色的种子颜色深浅和组织特性,将种子分为强壮活力,中等活力、 低活力和无活力等不同等级,然后计算强壮活力种子的百分率。另一种是按四唑染色后,将不 同颜色种子进行分组,然后用酒精溶解,提取离心,取定量上清液,用分光光度计测量其光密 度,按光密度的高低来评定相应种子活力的高低,比较不同种子批的活力水平。 第九,种子研究。在研究种子发芽条件和技术,以及检查破除种子休眠方法的效果时,必 须用四唑测定来核评。凡是有生活力的种子经处理后均能良好发芽,达到经处理种子的发芽率 与四唑测定生活力在统计上没有显著差异时,才能认为这种处理是有效的,否则是难以处理的

真实效果。此外,在种子质量研究方面研究水稻种子劣变原因和部位也有应用。

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4.2四唑染色的试验准备
4.2.1样品
四唑染色试验的样品要求如下: 一、早稻(代表性品种,主栽品种)发芽势和发芽率,有高、中、低三个等级: 二、晚稻(代表性品种,主栽品种)发芽势和发芽率,有高、中、低三个等级; 三、杂交水稻(代表性品种,主栽品种)发芽势和发芽率,有高、中、低三个等级。每个 样品200---3009。

中华人民共和国国家标准<稻谷》中将商品稻谷按其粒形和粒质分为釉稻谷、粳稻谷和糯
稻谷三类。本研究试验中获取的具体样品如第二章2.2.1.1所述。试验时间为2006年12月和2007 年1月。总的重复数为3×3X4X 50=1800(粒)。

4.2.2预备试验
在四唑测试中,需要将种子的胚部分暴露。根据农作物种子四唑染色技术规定水稻种子级 切胚和四分之三胚乳,染色观察切面。水稻种子的胚处理是先将水稻种子用脱壳机去壳,由于 干燥种子的胚不方便切胚,而且在染色之前也需将种子预湿,所以选择了在将种子预湿之后, 将去壳种子沿胚纵切。这个过程非专业人员必须在专家的指导下做预备试验。

4.2.3染色试剂四唑溶液的配置
目前国际和我国通常采用的四唑试剂是2,3,5.氯化三苯基四氮唑或2,3,5.溴化三苯基四氮 畦。四哇染色通常使用浓度为0.1?%一1.O%的四唑溶液。一般来说,切开胚的种子用O.1e/?r...0.5% 浓度的四唑溶液,整个胚、整粒种子或斜切、横切或穿刺的种子需用1.O%浓度的四唑溶液。沿 胚纵切的水稻种子采用0.1%加.5*/dg度的四唑溶液,染色时间与四唑同业的浓度有关。随着四 唑溶液浓度的增加,染色反应所需的时间也随之缩短。但是从染色效果看,较低浓度的溶液的 效果较好,试验中采用的四唑溶液浓度为0.1%。 另外,为保证四唑的染色效果,要求四唑溶液的pH值必须在6.5,--7.5范围之内。当四唑溶 液的pH值不在这一范围之内时,建议采用磷酸缓冲液来配置。缓冲液的配置方法有两种,其 一是ISTA rrc法:首先配两种母液l和II,母液I为称取9,0879磷酸二氢钾溶于l 000ml蒸 馏水中,母液Ⅱ为称取9.4729磷酸氢二钠洛于1 000ml蒸馏水中,然后取母液12份和母液Il 3 份混合而成。其二是AOSA规程法:在1 000ml蒸馏水中加入5.459磷酸二氢钠和3.799磷酸 氢二钠充分溶解而成。0.1%的四唑溶液配置是将O.19四唑粉剂溶解于100ml磷酸缓冲液中.充 分溶解,并保存于棕色瓶中,避免四唑溶液见光分解。

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4.3试验方法
4.3.1材料和设备 4.3.1.1材料
承稻样品、四唑染色试剂。

4.3.1.2设备
保温箱、脱壳机、培养皿、镊子、单面刀片、放大镜、滤纸等。

4.3.2试验步骤 4.3.2.1数取试样和样品脱壳
试验开始,在所准备的样品中随机数取55粒种子制样,分别为一个品种同一年份的四个重 复,置于干燥的培养皿中(样品含水会影响脱壳的效果),贴好标签,表明采收年份和重复数。

然后拿至脱壳机脱壳(保留完整的胚),注意样品和培养皿之间的对应性,以免造成错误的试
验结果。

4.3.2,2样品预湿
预湿是四唑染色测定的必要步骤之一。水稻种子在测定前都需要经过预湿处理。主要目的
是使种子加快和充分吸收水分,软化种皮,方便样品准备和促进活细胞酶系统的活化,可以提

高染色的均匀度、鉴定的可靠性和正确性。
干燥的种子很难切开组织,而且且开始容易使种子切破且切面不平整存在破碎粉粒,种子 吸湿后则可以避免这种情况的发生。此外,干种子由于活细胞的酶系统尚未活化,染色效果不 理想,尤其是健康的活细胞和衰弱的活细胞之间的染色差异不够明显。因此,预湿对结果的判 定具有重要的作用,是必不可少的。 预湿方法根据不同种子的生理特性,应采用相应有效的方法。常用的预湿方法有快速永浸 预湿和缓慢纸床预湿两种。试验中采用的是快速水浸预湿法。 将脱壳后的制样置于培养皿中用水预湿,预湿时间随着温度的升高而缩短。如水稻种子在 10--25℃时,可在温室下过夜,或者30--35℃时经3—4h。有时为了加快种子吸水,水稻种子可 用40--.45"C水浸。但是,如果浸种温度过高或浸种时间过长会引起种子变质,造成种子的人为 水漫损伤,影响鉴定结果,因此应控制预湿的温度和时间。本研究试验中是将种子放置于培养 皿中加水,放置于30℃恒温箱4.5h左右。

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4.3.2.3样品切胚
为了使四唑溶液能够快速和充分进入种子的全部组织,加快染色反应和正确鉴定胚的主要 构造,就需要将胚的主要构造组织暴露出来,茵此,根据水稻种子胚的位置(水稻种子结构如 图4.1所示),将直立胚的水稻种子沿胚纵切,取其一半,用于四唑染色。 具体方法是在制样中随机数取50粒水稻种子于湿润的滤纸上,将种子沿胚纵切。由于时间 关系,每批种子的两个重复分剔由两个人来完成,固定一个人完成一个重复(第一重复均由同

一人完成)。以便减小误差。切好胚的种子放回原培养皿,并在完成一次重复时数取种子数,
确保试样数为50粒。 1.芒 2.外稃 3.内稃 4.果皮 5.种皮 6.珠心层 7.糊粉层

;:窝辐黎层
10。盾片 11.胚芽鞘



臻静

15.小穗轴 16.护颖

圉4.1水稻种子构造圈

Fi俨”4.1Them血R6pn orri∞.e。d
4.3.2.4四哇染色
水稻种子通过染色反应后可以将种子胚的健壮、衰弱、死亡部分的差异正确的显现出来。 以便进行正确的鉴定,可靠地判定种子的生活力和活力。具体方法是将沿胚纵切的种子置于培 养皿中,倒入0.1%四唑溶液,以浸没种子数为度,放置于恒温箱进行染色,注意染色期间保持 恒温箱黑暗条件,因为四唑溶液见光易分解,会影响其溶液的浓度而造成染色效果下降。 染色时间因种子本身的生活力的强弱、四唑溶液的浓度、pH值和温度等因素的不同而有差 异。其中温度的影响最大。染色时间可按需要在20--45"C温度范围内加以适当选择。在这个温

度范围内,温度每增加5"C,相应的染色时间就可以减少一半,另一方面,种子的健壮、衰弱
和死亡不同等级的组织,其染色的快慢也不同。衰弱组织四唑溶液渗入较快,染色也相对较快, 健壮组织酶的活性较强,染色相对较明显。为了使这些不同等级的组织均能达到良好的染色程

度,需根据实际情况,适当调整染色时阃,水稻种子一般在35"C下染色l—1.511.具体以大部分
种子染成鲜红色为度。本试验中将水稻种子放置于30℃恒温箱染色1.5II左右。

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4.3.2.5停止染色
对已达到染色时间的样品,应立即倒去四唑溶液,并且用水反复冲洗几次,以阻止染色继 续进行;然后将样品保持在低温清水中或湿润状态。这里需要注意的是,在倒去染色溶液和冲 洗的过程中要特别小心,防止样品倒掉或被水冲走,一般在冲洗的过程中,要先将水开到最小, 再进行冲洗,并且在水流正下方放一个大的培养皿,这样即使由于疏忽将种子样品掉出,也能 在大培养皿中找到,防止样品的丢失而造成试验需要重傲。

4.3.2.6观察鉴定
四唑染色测定样品经过染色后,正确的观察鉴定是十分重要的,测定的可靠性取决于检验 人员对染色组织和部位的正确识别、工作经验和判断能力等综合运用能力。为了避免判断的错 误,检验人员应按鉴定标准,认真观察,以高度的责任感确保鉴定结果的正确性。 染色样品的鉴定应根据种子染成的颜色、组织的状态,有无肿胀、破裂、衰弱模糊,以及 其它异常情况等鉴定因素做出正确的判断。同时还应考虑种子胚的主要构造机能与其它部分之 间的关系。此外,还要注意观察种子的健壮水平,健壮水平主要是通过染成的颜色、膨胀的程 度和软腐程度等状态表现出来。 在实际鉴定中还需要考虑其它很多方面,如胚的主要构造部位与主要细胞分裂区的染色状 况和组织状态是否正常;正确区分正常与不正常胚组织的染色特征的差异;全面观察正常、不 正常或死种子的胚及活营养组织的特征及其关系;判断引起染色等级不同的原因;正确识别由 于测定技术不当而认为造成的损伤和异常染色情况;如果全部胚的主要构造染色和功能均在可 接受的正常范围内,那么,即使胚的构造和组织状态有些不正常的情况,也不能认为种子已丧 失生活力。

胚芽

圈4.2水稻种子胚结构示意圈

Figure4.2The‘加咖mf_嘻_noftlaeesabryoofrice”酣

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四唑染色试验研究

水稻种子的胚结构如图4.2所示。一般的鉴定原则是,凡是胚的主要构造及有关活营养组 织染成有光泽的鲜红色,且组织状态正常的,为有生活力的种子。凡是胚的主要构造局部不染 色或染色呈异常颜色的,或者组织软化的,为不正常种子。凡是完全不染色或染成无光的淡红 色或灰白色且组织已腐软或异常、虫蛀、无胚、损伤、腐烂的为死种子。

本试验中染色种子的观察鉴定由专业人士~颜启传教授观察判定。在鉴定时,可借助于

放大镜等进行认真观察鉴别。将染色好的种子在湿润的滤纸上按照完全染色、胚的主要构造染 色、完全不染色和其它四种排列,记录下各类种子的数值。

4.4结果及讨论
4.4.I试验结果
水稻种子的主要构造包括稃壳、果种皮、胚乳和胚等部分。具体构造如图4.1所示。而胚 的构造包括盾片、胚芽鞘、胚芽、胚根和胚根鞘等部分。具体构造如图4.2所示。胚的全部构 造均为活组织,因此可以被四唑染色试剂染成红色。其中.胚的主要构造是指盾片、胚芽、中 胚轴和胚根,这些部分如果被染色,并且是鲜红色的,则表示试验种子具有生活力。

本研究试验中的每个样品种子均为四个重复,各个样品的每个重复的试验结果值分别如表
4.1、表4.2和表4.3所示。

其中:试验结果各类型的种子数是按照完全染色、胚的主要构造染色、完全不染色和其它
四种状况排列。

表4.1早稻种子代表品种金早47(轴稻)7.004,2∞S、20嘶年的四哇套色状况

Table4.1TheD煳touditiomofJinza047harvested蛔2004,2帅气2906

塑垩查兰堡圭兰垡丝奎

婴壁銎鱼蔓堕里壅

表4.2杂交稻种子代表品种11优惦4(轴稻)2004、2005、2006年的四睦椠色状况
Table4.21"benyeing

conditionsofEryouM4bat'vestedin2004,2005,2嘣
壁塑圭薹塑堕鲞鱼
12 n

曼登
04年11优084

兰墨


塞全墨鱼
24

塞全至銎鱼
2 I


茎室
12 £! n
4 4 4

2 3 4





m俜9 "H 驺 驺
U 9


O l

05年n优084



2 3 4

O O O O l 0




m m

06年II优084



2 , 2 2


t,

诣帅

9 7



帅驸



表4.3晚稻种子代表品种秀水09(粳稻)2004,200,3,2006年的四畦染色状况
Table 4.3 The])yeing conditiom ofXiusbai09 harvested in

2004,铷眠2006

曼苎
04年秀水呻

重墨
l 2 3 4

塞全銎鱼
25 25

壁塑圭墨塑堕銎鱼
19
19 4

塞全至鲞鱼
l I

茎室


5 7 5 7

4 l 3 O 4 2 O 0 O


6 5 7 l


05年秀水09



2 3 4

”嚣”M∞侈
40 39 41 41

_i



9 2 4 l 2 0 4

06年秀水09






2 3 4




表中,完全染色是指整个种子胚全部被染成鲜红色;胚的主要构造染色是指各个种子胚的

主要部位(长成幼苗不可或缺的构造,包括盾片、胚根、胚芽、中胚轴等)染成鲜红色;完全
不染色指的是整个胚都没有被染色,可以认为是死种子:其它情况是指胚染色的部位不是种子

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四唑染色试验研究

胚的主要构造或者是胚被染色,但是不是鲜红色的样品种子。完全染色的种子具有活力,完全 染色和胚的主要构造部位染色的种子称为有生活力的种子。四唑染色情况下种子的活力和生活 力指标分别定义如下; 活力指标=完全染色样品数/总样品数×100
(4.1)

生活力指标=(完全染色样品数+胚的主要构造染色样品数)/总样品数×100
(4.2)

由式4.1和4-2定义的各个水稻品种各个年份收获的样品的种子活力指标值和生活力指标 值分别如图4.3所示,其中(a)、(b)和(c)分别是金早47、ll优084和秀水09的2004年至 2006年三年的活力指标和生活力指标,左边柱体代表的是活力指标,右边柱体代表的是相应的 生活力指标。

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四唑染色试验研究

(c)

圈4.3备个水稻样品的话力和生旗力指标 Figure4.3TheV培”andvixbilityi-d|IofH£b

rice?卅

4。4.2结果讨论
四唑染色的结果中(表4.1-43)可以发现,储存时间的不同,种子胚被染色的情况有着明
显的差异。具体表现在随着储存时间的增加,种子的胚被完全染色的数目明显减少,也就是说, 种子收获的时间越晚,其胚的活力越强,越容易被染成鲜红色。如图4.4所示,种子胚染色的 红色程度随着种子活力的增加而有所增强。该图是在II优084种子2004年、2005年、2006年

坯被完全染色的种子中的随机取出的种子染色程度对照,可以看出种子活力越强,被染色的红
色程度越鲜红。 从表4.1-4-3中也可以看出随着种子储存时问的增加,完全不染色的种子数也有所增加。这 就充分说明种子在随着储存时间的增加,其老化程度也明显增加。完全不染色的种子没有生活 力,没有生命活动的特征物之一酶的不存在,因此这也间接说明了四唑染色原理的可靠性。

圈‘』2004、2005、200611优硼4种子胚棱姗的红色对照
(上2004,左下20屿,右下2006年)
Ftgure 4.4

The帅P-r■n-ofthe

dyed

color.f”一Eryo删

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再从图4.3中可以看出,种子收获得越早,该种子的活力和生活力指标就越低,四唑染色 的结果完全符合种子的储藏特性。 定义的各个水稻样品的活力和生活力指标,对照发芽试验中得到的发芽势和发芽率(见图 2.1),可以发现,活力指标和发芽势接近,生活力指标和发芽率接近。 正如4.1节中所说的:四唑测定的原理可靠,结果准确。经水稻种子样品的实际测定,其 结果与标准发芽率之间的误差在3-5%之间。计算本研究中的活力指标,生活力指标和标准发 芽测试结果中的发芽势和发芽率之问的误差如表4.5所示。误差定义为:

活力指标与发芽势的误差=I活力指标一发芽势l/发芽势×100%
(4.3)

生活力指标与发芽率的误差=l生活力指标一发芽率I/发芽率×100%
(4-4)

根据式4-3和4-4计算各种子批活力指标与发芽势之间和生活力指标与发芽率之间误差如
表4.5所示。从表中可以看出生活力指标和发芽率之间的误差均在5%以内,最大为4.4%,最 小为O.6%,这与水稻种子样品的实际测定的四唑染色结果与标准发芽率之间的误差在3-5%jz 间基本符合。所以说用四唑染色法来测定水稻种子的生活力是十分准确而又行之有效的。图4.5 和4.6所示的是各种子批发芽势5%误差线和活力指标的比较及发芽率5%误差线和生活力指标 的比较。从图中不难发现,误差基本在5%左右。

表4.5活力,生括力指标和发芽势、发芽率之问的误差
Table 4.5 Error bet'reeⅡVigor,viability iadex add germination percentage,potential

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圈4.5各个品种的发芽势和活力指标
Figulm 4.5 The germination potential and

viger index ofeach

breed

图4.6各个品种的发芽率和生活力指标 lVtgere 4.6 The germination percentage and
vitbimy index ofeach breed

睡4.7和图4.8所示的是根据图4.3计算的活力、生活力指标和图2,l所示的发芽势和发芽 率之间的线性回归曲线。各个品种的活力指标和发芽势之间的回归曲线如图4.7所示;各个品

种的生活力指标和发芽率之间的回归曲线如图4.8所示.计算各个品种的活力指标和发芽势之
间的回归方程为:
Yl=0.9897X1-1.075,R1。=0.9991; Y2=0.9635

X2—1.584,时=0.9998;

Y3=1.0703 X3?1.722,R3‘=0.9988。

其中Y1,xl对应金早47活力指标和发芽势;Y2,x2对应II优084活力指标和发芽势; Y3,x3对应秀水09活力指标和发芽势。

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四唑染色试验研究

计算各个品种的生活力指标和发芽率之间的回归方程为:

Y4=1.027)(4+1.090l,R4≮O.9986;
Y5=1.0804X,.7.1884,&2=0.8995; Y6=1.1774)(6?12.715,Rf=0.9326。 其中Y4,)(4对应金早47生活力指标和发芽势;Y5,xs对应II优084生活力指标和发芽 势;Y6,X6对应秀水09生活力指标和发芽势。 从上述回归方程的确定系数R2中可以看出活力指标和发芽势、生活力指标和发芽率之间有 很好的相关性,这表明四唑染色测定的种子活力和生活力指标能较好地反映标准发芽势和发芽率 水平。

田4.7各个品种话力指标和发芽势的回归曲线

Fi扣n4.7ThenF_棚gllrveofvigorhades_-dgermination

poteatlsUofeach breed

田4.8备十品种生活力指标和发芽率的回归曲线
lrmkHre4.STheregressioagllrvtofviabintyimdzxandgermiaatiea PH∞“t-铲ofeach breed

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四唑染色试验研究

4.5本章小结
1.对四唑染色的原理、特点及应用等进行了介绍。 2.具体描述了水稻种子四唑染色测试的方法和步骤。

3.由得到的试验数据和标准发芽测试结果问的比较中得出结论,证实四唑染色测试是一种较好
的能替代种子发芽测试的方法。

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计算机视觉系统及数字图像处理技术

第五章计算机视觉系统及数字图像处理技术
5.1计算机视觉技术及其应用概述
5.1.1计算机视觉技术
计算机视觉是指用摄像机和计算机代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等;图像处理的

主要功能是将获得的低质量图像(反差小,模糊,变形等)用计算机处理成更适合人眼观察或
仪器检测的图像。计算机视觉技术实际上就是利用摄像机替代人眼,图像处理软件替代大脑对 产品进行质量检验或识别。计算机视觉是一门新兴的发展迅速的学科,八十年代以来,计算机 视觉的研究已经历了从实验室走向实际应用的发展阶段。从简单的二值图像处理到高分辨率多 灰度的图像处理;从一般的二维信息处理到三维视觉机理以及模型和算法的研究都取得了很大 的进展…1。 计算机工业水平的飞速提高以及人工智能、并行处理和神经元网络等学科的发展,更促进 了计算机视觉系统的实用化和复杂化的研究。目前,计算机视觉系统正在广泛地应用于视觉检

测、机器人的视觉引导和自动化装配领域中。在现代化的大生产之中,视觉检测往往是不可缺 少的环节。比如,汽车零件的外观,药品包装的正误,IC字符印刷的质量,电路板焊接的好坏,
等等,都需要众多的检测工人,通过肉眼或结合显微镜进行观测检验。大量的检测人工不仅影 响工厂效率,而且带来不可靠的因素,直接影响产品质量与成本。另外,许多检铡的工序不仅 仅要求外观的检测,同时需要准确获取检测数据,这些工作则是很难靠人眼快速完成。近年来 发展迅猛的计算机视觉技术解决了这一问题。计算机视觉系统主要包括三个重要环节:图像的

获取、图像的处理和分析、图像的输出或显示。计算机视觉系统一般采用CCD照相机摄取检
测图像并转化为数字信号,再采用先进的计算机硬件与软件技术对图像数字信号进行处理,从

而得到所需要的各种目标图像的特征值,并由此实现模式识别,坐标计算,灰度分布图等多种
功能。然后再根据其结果显示图像,输出数据,发出指令,配合执行机构完成位置调整,好坏 筛选,数据统计等自动化流程。最后输出视觉系统所要达到的目标文件或结果。

与人工视觉相比较,计算机视觉的最大优点是精确,快速,可靠,以及数字化“’。计算机
视觉系统是指用计算机来实现人的视觉功能,也就是用计算机来实现对客观的三维世界的识别。

按现在的理解,人类视觉系统的感受部分是视网膜,它是一个三维采样系统。三维物体的可见
部分投影到网膜上,人们按照投影到视网膜上的二维的像来对该物体进行三维理解。所谓三维

理解是指对被观察对象的形状、尺寸、离开观察点的距离、质地和运动特征(方向和速度)等
的理解。计算机视觉系统的输入装置可以是摄像机,转鼓等,它们都把三维的影像作为输入源,

即输入计算机的就是三维客观世界的二维投影。如果把三维客观世界到二维投影像看作是一种
正变换的话,则计算机视觉系统所要做的是从这种二维投影图像到三维客观世界的逆变换,也 就是根据这种二维投影图像去重建三维的客观世界。

41

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计算机视觉系统及数字图像处理技术

5,1.2计算机视觉系统组成
计算机视觉基本上由光源、镜头、摄像机、图像采集卡、图像处理器/软件以及必要的I/o 所组成f“。

5.1.2.1光源
光源是计算机视觉系统的重要组成部分。合适的光源能为计算机视觉系统提供良好的外部 条件。也是提高采集的图像质量的重要一步。 光源按其照射方法可以分为:背向照明、前向照明,结构光照明和频阿光照明等。背向照 明是被测物放在光源和摄像机之间,其优点是能获得高对比度的;前向照明是光源和摄像机位 于被测物的同侧,这种方式便于安装;结构光照明是将光栅或线光源等投射到被测物上根据它 们所产生的畸变,解调出被测物的三维信息;频闪光照明是将高频率的光脉冲照射到物体上。 相机拍摄要求与光源同步,这样能有效地拍摄高速运动物体的图像。常用光源的类型有卤素灯, 荧光灯和LED光源等。


光源的选择必须符合所需的几何形状、照明亮度、均匀度,发光的光谱特性也必须符合实
际的要求,同时也要考虑光源的发光效率与使用寿命。

5.1.2.2镜头
光学镜头和CCD相机一起将目标信号转换为图像信号送到专用的图像采集卡上。在对物体 进行检测时整个计算机视觉系统中与物体接触最紧密的就是镜头了,它相当于人眼的晶状体。 对视觉系统的成像质量关系重大,针对不同的检测目标所选用的镜头也不同。在选用镜头时需 要考虑以下问题:

(1)成像面大小成像面是入射光通过镜头后所成像的平面,这个面是一个圆形。一般使用 的CCD相机其芯片大小有1/3、1/2、2/3及1英寸4种大小,在选用镜头时要考虑就是该镜头
的成像面与所用的C℃D相机是否匹配。 (2)焦距、视角、工作距离、视野焦距是镜头到成像面的距离。视角是视线的角度,也就 是镜头能看多宽。工作距离是镜头的最下端到景物之间的距离。视野是镜头所能够覆盖的有效

工作区域。以上四个概念相互之间是有关联的,其关系是焦距越小,视角越大。最小工作距离 越短,视野越大。

5。1.2,3摄像机
相机主要有CCD和CMOS两种。CMOS相机起步较晚,所摄取的画面质量也不是很好,

所以主要用在图像品质要求不是很高的产品上,而工业上应用较为普遍的是CCD相机。CCD
(Charge Coupled Device)是美国人80yle发明的一种半导体光学器件。该器件具有光电转换、

信息存储和延时等功能,并且集成度高、能耗小,故一出现就在固体图像传感、信息存储和处 理等方面碍到广泛应用。在选择相机时,主要有以下几个方面的问题要考虑:
42

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(1)相机的扫描方式相机按照扫描方式可以分为面扫描和线扫描相机。顾名恳义,线扫描 相机是指对物体进行行扫描的相机,线扫描相机又可分为隔行扫描和逐行扫描。线扫描相机适

用于以下情况:①对固定的物体做~维的测量:②对象物体处于运动状态;③需处理可旋转 圆柱体的边缘图像:④需要对象物体的高分辨率图像,而又要考虑价格因素等。其它情况下可
以考虑使用面扫描相机。线扫描相机的特点是运动平稳、速度跟踪精度高,光源强度要求高。 目前,线扫描相机的分辨率已经达到几千,检测速率也达到60帧/秒甚至更高。面扫描相机~ 次只能拍摄一副图像。由于面扫描相机的自身局限性,使其不适于动态目标连续无遗漏的高精

度检测。但是,针对其工作原理,采用以下技术:①选用桢传送或行间传送CCD;②采用高 速快门(电子快门);③采用单场技术;④选用高频光源等,是完全可以进行动态图像的实时
采集。

(2)相机的颜色标准相机按颜色可以分为黑白和彩色相机。其中,黑白相机比彩色相机的 分辨率高,而且数据采集速度快。随着相机制造技术的不断发展,现在,彩色相机也越来越多
的得到了应用。这是因为过去的彩色相机系统要由三台相机组成,这三台相机分别对应R(红 色)、G(绿色)、B(蓝色)波长,而现在则出现了单CCD彩色相机。彩色相机可以提供更强 的观察和区别能力,因此在医学、生物学以及-二些工业过程控制方面发挥了重要作用。 (3)相机的输出接口形式相机输出接口形式有RS422、RS644、USB、IEEEl394以及 Cameralink等,在选择图像采集卡时应注意其是否支持所选用相机的输出形式。

5.1.2.4图像采集卡
图像采集卡在计算机视觉系统中,是协调整个系统的重要设备。它将图像信号进行解析、 数字化并传送到专用的图像处理系统.它是图像采集部分和图像处理部分的接口,目前比较常 用的图像采集卡有基于PCI和PXI两种形式,负责图像信号的采集、放大与数字化;提供PCI 接口负责PC机内部总线高速输出数字数据,传输速度可以达到130Mps,能够完成高精度图像

的实时传输。有些图像采集卡同时具有显示模块,负责高质量的图像实时显示。~些高性能图
像采集卡还带有DSP数字处理模块,能进行高速图像预处理,适用于高档高速应用。图像采集 卡还可以分为黑白和彩色囝像的采集卡。

5.1.2.5图像处理软件
图像处理软件就有如人的大脑,是专门用来处理图像数据的。由于使用计算机视觉系统的
人的水平参差不同,所以各种图像处理软件的功能也有很大差别。一般来说比较完善的图像处 理软件不仅提供各种图像处理工具和算法,还具有很强的灵活性和系统可实现性,而且面向不 同层次的开发者提供合适他们的开发环境如Visual Basic、Visual c++、Delphi,Matlab等。

5.1.3计算机视觉的应用
在国外,计算机视觉的应用普及主要体现在半导体及电子行业,其中大概400/一500/die集中

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在半导体行业。具体如PCB印刷电路:各类生产印刷电路板组装技术、设备;单、双面、多层
线路板,覆铜板及所需的材料及辅料;辅助设施以及耗材、油墨、药水药剂、配件;电子封装

技术与设备:丝网印刷设备及丝网周边材料等。SMT表面贴装:SMT工艺与设备、焊接设备、
测试仪器、返修设备及各种辅助工具及配件,SMT材料、砧片剂、胶轱剂、焊剂、焊料及防氧 化油、焊膏、清洗剂等;再流焊机、波峰焊机及自动化生产线设备。电子生产加工设备:电子 元件制造设备、半导体及集成电路制造设备、元器件成型设备、电子工模具。计算机视觉系统 还在质量检测的各个方面已经得到了广泛的应用,并且其产品在应用中占据着举足轻重的地位。 除此之外,计算机视觉还用于其它各个领域。 而在中国,以上行业本身就属于新兴的领域,再加之计算机视觉产品技术的普及不够,导 致以上各行业的应用几乎空白,即便是有,也只是低端方面的应用。目前在我国随着配套基础

建设的完善,技术、资金的积累,各行各业对采用图像和计算机视觉技术的工业自动化、智能
化需求开始广泛出现,国内有关大专院校、研究所和企业近年来在图像和计算机视觉技术领域 进行了积极思索和大胆的尝试,逐步开始了工业现场的应用。计算机视觉在工业检测、在医学 中、在机器人导航及视觉伺服系统中、在图像监控安防交通管理中、在卫星遥感中等得到了广

泛的应用。农产品或农作物在其生产及加工过程中由于受到人为和自然等多种因素的影响,差
异很大。计算机视觉具有科学、实用,快速及客观等优点,在农业上的应用正是满足了应变的

要求。目前计算机视觉技术已经被广泛应用于农业生产的各个生产线上,已经渗透到农产品分
选机械、农产品鉴定、农作物生长、农产品收获等多个领域1541,

5.2本课题中的计算机视党系统的硬件组成
本系统中的光源由以下几部分组成pq:可调卤素灯、光纤导管、环形光纤。整个光源部分 是由南京春晖集团设计制造的。环形光纤的尺寸是直径56mm,光源是12V,100W最高色温为 3300K的冷光源,光强是可以根据需要自行调节的.避免外界环境光的影响,在环形光纤、镜 头与样品台之间放置一个黑色的光照箱以保证视场内的光照均匀稳定。

图5.1所示是本研究所采用的CCD相机,它是美国PULNIX公司研制生产的TlIc一7DSP彩色
CCD相机。该相机是l,2英寸隔行扫描方式面阵CCD,分辨率是768(水平)x494(垂直), 光敏面积是6.4ramX4.8mm,2:1隔行扫描方式,NTSC视频信号输出,工作环境温度是一lO

℃-50"C,湿度《90%。此外,这款相机还有如下其它的一些特点:可根据外部环境的不同选择不 葡的色温;高灵敏度的cy、Ye、Mg、G补色滤光片;内置高性能的DSP(数字信号处理);
1/60-1110000秒可编程快门、连续快门;动态范围大,信噪比高>50db;可接受外部同步信号触 发等. 根据研究的需要,为TMC-7DSP相机配置了日本产的ANB847镜头,其焦距是50mm。为

了延长镜头的光路使得放大后的稻种能够刚好成像在CCD靶面上,在镜头与相机之间选择安
装一个镜头延长管,此延长管是ANB848系列的。在实验室前辈所作的研究基础上,结合本研

究中所需图像的要求,经过更换不同长度的延长管进行实验,发现用(40+20+10)mm的延长
管组合能够满足我们的要求。

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计算机视觉系统及数字图像处理技术

图5.1本研究所用摄像头

lrtgereS.!CCDfor恤re%aret.

圈5.2本研究所用图像采寞卡 iron,re5.2Imagegrabberfornore∞arelt

Matrox Meter II/MC(图5.2)标准图像采集卡是黑白、彩色图像采集卡,具有显示模块可

以完成高质量的图像实时显示,并提供了RS.232通讯接口用于对相机的远程控制。该卡的主 要性能参数有:12路复合视频或6路Y/C输入;支持NTSC、PAL、RS-170、CCm等不同制 式标准输入:支持录像机输入;任意窗口大小采集;支持RGB

8:8:8,YUVS:6:5或矾Ⅳ

5:5:5格式输出;两路丁rL输入和输出;光电隔离外触发输入;信噪比为47分贝;输入低

通滤波为10MHz;支持外部触发:支持单通道和双通道黑自相机;RS-232接口支持RX、TX、
RTS和CTS信号;软件通过API接口和操作系统无关;内置4MB SGRAM缓存;水平及垂直 双方向可从2至16倍单独抽样采集;运行环境温度是温度0"C-55℃,湿度<95%。用于Matrox MeterII/MC编程的函数库MIL-LITE包括了图像识别、数据操作、图形编辑,显示控制等方面
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的应用,可以编写和调试程序,监视图像采集运行的状态。MIL-LITE支持Visual Basic编程语言。

c抖和Visual

综上,本课题中所采用的计算机视觉系统的硬件主要包括Meter II/MC(Matrox.Inc.)图 像采集卡、CCD相机(PULNIX TMC一7DSP)、AN8847镜头、ANB948镜头延长管,光源、PC

机,光照箱。图5.3所示的就是本研究中所用到的计算机视觉实验系统框图嘲。

图s3本研究计算机视觉系统
ltigare 5.3 Computer’dsiog I哆stem forthe resesnh

5.3数字图像处理技术嘶1
图是物体透射光或反射光的分布,像是人的视觉系统对图的接收在大脑中形成的印象或认 识.前者是客观存在的,丽后者是人的感觉,图像就是两者的结合。图像是人类获取信息、表
达信息和传递信息的重要手段。研究表明,在人类接受的信息中,图像等视觉信息所占的比例

重达75%。正所谓。百闻不如一见”“一图值千字”,这些都充分说明了这一事实。同时,我们 正生活在一个日新月异的数字时代,计算机技术与网络技术的迅速发展,使得几乎所有的信息 都可以以数字的形式呈现在人们眼前,因此,对于占信息比重如此之高的图像来讲,学习和研
究数字图像处理技术是时代的迫切要求。

数字图像处理就是用计算机对图像进行处理、识别。起源于20世纪20年代,当时通过海 底电缆从英国伦敦到美国纽约传输了一幅照片,采用了数字压缩技术。而1964年美国的JPL
实验室处理了太空船“徘徊者七号”发回的月球照片,则标志着数字图像处理技术开始得到了

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实际的应用。其后,卫星遥感、军事、气象、医学等学科的发展推动了数字图像处理技术的快

速发展。目前,数字图像处理已经成为工程学、计算机科学、物理学、化学、生物学等学科的
重要学习研究对象。此外,计算机硬件系统设备的价格不断下降,包括高速处理器,海量存储 器、图像数字化和图像显示设备、打印设备等。也对数字图像处理技术的发展起到了一个推动

力的作用。 数字图像处理技术的迅速发展为人类带来了巨大的经济效益和社会效益,大到应用卫星遥 感进行的全球环境气候监测,小到指纹等生物特征识别技术在安全领域的应用。数字图像处理
技术已经融入到生产生活、科学研究的各个领域。

5.3.1图像采集

图像采集过程主要由摄像机和图像采集卡来完成。实际采集的图像是连续的,即为模拟信

号,但是一幅图像只有在空间上和灰度上都离散化,即信号数字化之后才能被计算机处理。空
间坐标的离散化叫做空间采样,而灰度的离散化称为灰度量化。这种量化必须保证图像不失真 而又要便于计算机分析处理。图像采集卡就将模拟电信号转换成数字信号,然后送到计算机存储 设备,以便计算机软件进行处理。

5.3.2图像变换
图像变换就是将图像从空间域(2D平面)变换到另一个域(如频率域),然后在变换域中 对图像进行处理和分析。图像变换的目的是根据图像在变换域中的某些性质对其进行加工和处 理,而且这些性质在空问域中很难甚至无法获取,然后再将处理后的结果信息反变换到空间域, 完成对图像的处理。 图像变换是作为图像增强和图像复原的基本工具,或者作为图像特征为图像分析提供给本

依据,在数字图像处理中占有重要的地位。图像变换主要包括:离散傅里叶变换、离散余弦变
换、沃尔什一哈达玛变换和主成分变换等。 傅里时变换在图像处理中的应用比较广泛,也是理解其它变换的基础。她能够定量地分析 主语数字化系统、采样点、电子放大器、卷积滤波器、噪音和显示点等的作用。把傅里叶变换 的理论同其它物理解释相结合,将有助于解决大多数图像处理问题。图像的频谱统计表明,图 像的绝大部分信息集中在低频部分,高频部分的信息量很少。据此,对图像进行压缩就可以傲 到有的放矢。 一维傅里叶变换和反变换定义如下:

F(5)2

Lf(t)e‘“出

(5_1)

巾)2£F(s)e2J“ds
个函数,O),其傅里叶变换,(s)是唯一的,反之亦然。
二维傅里叶变换和反变换定义如下:

(512)

式中,,(f)是在(—∞,+_oo)内绝对可积的连续函数;5为变换后的空间频率。对于任意~

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F(甜,∞=£E,(x,力P4州””’出砂(5-3)

,(x,y)=££F(%V)e2川”州幽咖(5-4)
式中,f(x,y)可以理解为一幅图像,F(u,V)是它相应的频谱。
傅里叶变换的许多性质在数字图像处理中都有重要作用,如应用傅里叶变换的可分离性可 以将图像的二维变换分解为行列方向的一维变换。 二维离散余弦变换(DCT)及其反变换定义为:

G(噼篓酗烈咖)cos堕笋Mn)c。s丝笋】 ¨∑m pN-I瑚Ⅲm炳丛笋M岣s丛挚】
bo

饵;,





II

。,石)

其中,系数

摊僚三.。
与离散傅里叶变换不同的是,DCT是实值的 图像的数据压缩。 1世Il世,

(5-7) 它广泛应用于数字信号处理,尤其是语音和

Y:[bi(x)bi(u)+bi(y)bi(v)]
(5.8)

H(u,V户亩∑∑厂(五y)(一1)苛 “x=0y--0

弛,y)=-。丽,脚X脚X脚㈣岛

1Ⅳ_1Ⅳ-l

∑I所(曲6j(”)+6i(力肪(v)】
(5.9)

式中,N=2”,6f(x)是x的二进制表示的第f位。
主成分变换(简称K-L变挟)是图像变换中具有最佳性质的--fe变换,常常作为标准用来
衡量其它变换的好坏。离散的K-L变换是以图像统计性质为基础的,该变换在图像处理和模式

5.3.3图像增强
图像增强是指根据一定的要求,突出图像中的某些信息,去除或者削弱某些不需要的信息

的方法。图像增强的目的是突出图像中的某些“有用”信息,扩大图像中不同物体特征之间的
差别,为信息提取和其它图像分析技术奠定良好的基础。由于具体应用的目的和要求不同,因

48

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而“有用”的含义和标准也不尽相同。一般情况下,经过增强处理后,图像的视觉效果会发生 变化,这种变换意味着图像的视觉效果得到了改善,某些特定信息得到了增强。 图像增强是数字图像处理中的基本内容之一,也是日常工作生活中应用最广泛的一类图像 处理方法。图像增强的主要算法包括直方图增强、空域滤波增强、频域滤波增强和彩色增强。 直方图的横坐标是灰度级,纵坐标是该灰度级出现的频率(像素的个数)。一幅图像的直方 图基本上可以描述一幅图像的概貌。如图像的明暗状况和对比度等特征都可以通过直方图反映 出来。直方图反映的是一个图像的灰度值的概率统计特征,所以基于直方图的图像增强技术是

以概率统计学理论为基础的,常用的方法有直方图均衡化技术和直方图规定化(匹配)技术。
直方图均衡化的目的是将原始图像的直方图变为均衡分布的形式,即将已知灰度概率密度分布

的俄图像,经过某种变换,变成一幅具有均匀灰度概率密度分布的新图像。直方图均衡化的优
点是能增强整个图像的对比度,提升图像的亮度,所得到的直方图是在整个灰度级动态范围内 近似均匀分布的直方图。在实际应用中,有时并不需要图像具有整体的均匀分布直方图,而是 希望能够有目的地增强某个灰度级分布范围内的图像。直方图规定化是针对这个要求提出的一 种增强技术,它可以按照预先设定的某个形状来调整图像的直方图。 图像的空间域增强是直接在图像所在的二维空间中进行处理,即直接对每一像素的灰度值

惊醒处理。频率域增强则是首先将图像从空间域按照某种变换模型(如傅里叶变换)变换到频
率域,然后在频率域空间对图像进行处理,再将其反变换到空间域。
?

图像的空间纹理信息可以反映图像中物体的位置、形状、大小等特征,而这些特征可以通

过一定的物理模式来描述。根据需要,可以增强图像的高频和低频特征。对于图像的高频增强 成为高通滤波,它可以突出物体的边缘轮廓,从而起到锐化图像的作用,因此也称为锐化滤波,

获颏率域的角度讲,它能削弱甚至消除图像的低频分量,保留高频分量。相应的低通滤波则是
指对图像进行平滑处理,一般用于图像的噪声消除,因此也可以称为平滑滤波。从频率域角度 讲,它可以减弱甚至消除图像的高频分量,而保留低频分量,因此称为低通滤波。滤波按所在 的图像空间的不同,分为空间域滤波和频率域滤波,锐化滤波和平滑滤波一般在空间域进行, 高通滤波和低通滤波则一般在频率域进行。 彩色增强技术处理的对象是灰度图像,但生成的结果是彩色图像。众所周知,人的视觉系 统对色彩非常敏感,人的眼睛可以分辨几千种不同的颜色,但却只能分辨几十种不同的灰度级, 因此如果能将一幅灰度图像变成彩色图像,就可以达到图像增强的视觉效果。常用的彩色增强 方法有真彩色增强技术、假彩色增强技术和伪彩色增强技术三种,前两种方法着眼于对多夫灰 度图像的合成处理。在计算机中,任何一种颜色都可以用红、绿、蓝三基色通过合成得到,因 此这两种技术一般是将三副图像分别作为用红、绿、蓝三个通道进行合成。伪彩色增强技术是 对一幅灰度图像的处理,经过一定的方法,将一幅灰度图像变换生成~幅彩色图像,从而将人 眼难以区分的灰度差异变换为极易区分的色彩差异。因为原始图像没有颜色,将其变为彩色的 过程实际上是一种认为控制的着色过程,所以称之为伪彩色增强。常用的方法有密度分割、伪 彩色变换和频域滤波法三种。

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5.3.4图像分割
图像分割是图像处理中的基本问题,高层的图像分析理解的基础。图像分割是一种重要的图 像分析技术.在对图像的研究和应用中,人们往往仅对图像中的某些部分感兴趣,这些部分通

常称为目标或前景,其它部分成为背景。前景通常是对应于图像中的特定的、具有独特性质的
区域。为了辨识和分析图像中的目标,需要将它们从图像中分离提取出来,在此基础上才有可 能进一步对目标进行测量和对图像迸行利用。图像分割就是把图像分成各具特性的区域并提取 出感兴趣的目标的技术和过程。对于彩色图像,图像分割的方法主要是两种:既可以通过在颜 色空间内划分像素来完成分割,也可以通过在空间上划分像素来完成。前者称为基于图像的颜 色信息的方法,后者称为基于图像的空间信息的方法。 基于图像的颜色信息的方法一般使用K-Mean或者模糊C-Mean等聚类方法(即将图像内 的像素划分到指定数目的类别之中,然后将属于同一类别并且相互连通的像素分割到同一个区 域中去)。但是在这种方法中,聚类数目需要通过指定的方法或者手工设定才能得到。并且由于 没有考虑空间上的边缘信息和邻接信息,经常会得出不符合人的视觉的分割结果。 基于图像的空间信息的方法可以分成两种:一种是利用图像区域(像素)之间的边缘进行 图像分割。这种方法的关键是边缘信息的获取,即要首先使用¥ob01、Laplace、Cmmy等算子

对图像进行边缘检测。但如果图像中存在噪声时,使用算子得到的边缘往往是孤立的或者是非
连续的,即使采用了边缘闭合的方法来进行处理,也很难得到各个区域的精确边缘,从而影响 图像分割的质量。另一种方法是用图像区域(像素)之间的邻接和相似性进行区域生长和区域 合并(其中区域生长可以看作是区域合并的特例)。区域合并的关键问题是要制定合理的合并规

则和停止合并的规则,Jseq法是该类中比较典型的方法,它在确定了初始分割区域(种子区域)
后,采用全局最优化的规则进行区域生长,然后使用基于阈值的区域合并完成图像分割。

5.3.5图像识别
在图像识别中,既要有当时进入感官的信息,也要有记忆中存储的信息。只有通过存储的 信息与当前的信息进行比较的加工过程,才能实现对图像的识别。 人的图像识别能力是很强的。图像距离的改变或图像在感觉器官上作用位置的改变,都会 造成图像在视网膜上的大小和形状的改变。即使在这种情况下,人们仍然可以认出他们过去知 觉过的图像。甚至图像识别可以不受感觉通道的限制。 图像识别是以图像的主要特征为基础的。每个图像都有它的特征,对图像识别时眼动的研 究表明,视线总是集中在图像的主要特征上,也就是集中在图像轮廓曲度最大或轮廓方向突然 改变的地方,这些地方的信息量最大。而且眼睛的扫描路线也总是依次从一个特征转到另一个 特征上。由此可见,在图像识别过程中,知觉机制必须排除输入的多余信息,抽出关键的信息。

同时,在大脑里必定有一个负责整合信息的机制,它能把分阶段获得的信息整理成一个完整的
知觉映象。

图像识别是人工智能的一个重要领域。为了编制模拟人类图像识别活动的计算机程序,人
们提出了不同的图像识别模型。例如模板匹配模型。这种模型认为,识别某个图像,必须在过

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去的经验中有这个图像的记忆模式,又叫模板。当前的刺激如果能与大脑中的模板相匹配,这 个图像也就被识别了。例如有一个字母A,如果在脑中有个A模板,字母A的大小,方位、形
状都与这个A模板完全一致,字母A就被识别了。这个模型简单明了,也容易得到实际应用。 但这种模型强调图像必须与脑中的模板完全符合才能加以识别,而事实上人不仅能识别与脑中 的模板完全一致的图像,也能识别与模板不完全一致的图像。例如,人们不仅能识别某一个具体

的字母A,也能识别印刷体的、手写体的,方向不正、大小不同的各种字母A。同时,人能识 别的图像是大量的,如果所识别的每一个图像在脑中都有一个相应的模板,也是不可能的。

5.4本章小结
1.简要介绍了计算机视觉系统主要组成部分的基础知识与数字图像处理中常用的技术。 2.介绍本研究系统的硬件组成部分,包括Matrox Meter II/MC标准图像采集卡、ANB847的镜

头,ANB845系列的延长管、PULNIX公司的TMC-7DSP彩色CCD以及光源和PC机。
3.概要介绍了图像处理技术的主要处理方法,包括图像的采集,图像的变换,图像的增强,图 像的分割和图像的识别等。

5l

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第六章利用计算机视觉技术处理四唑染色测试结果
6.1图像的采集
6.1.1图像采集系统参数调整
在上一章5.2中介绍了本研究所采用的计算机视觉系统硬件组成。本研究采用的硬件系统 是在实验室前辈搭建的系统上进行参数调整后进行具体目标的图像采集的。 CCD的视场要求是能够容纳观察样品的大小。根据实际采集图像目标的要求,只要能够采 集到染色的胚部分的范围即可。本系统采用的彩色CCD相机(PULNIX TMC-7DSP)的图像分 辨率是768(水平)X494(垂直),光敏面积是6.4nun×4.8mm,系统采用的镜头焦距是50ram。

在装有镜头延长管的情况下,视场(FOV)大小的计算公式如下所示l,,J;
FOV=(镜头焦距XCCD尺寸)/镜头延长管长度 视场(FOV)与CCD相机的图像像素比称为实际的测量精度。由上面的公式可以计算出 不同的延长管下的视场大小和系统分辨率。

表6.1不同的镜头延长管的系统分辨率

Treble丘lThe.y岫raol_tion ofdiffⅢt蛔“岫iⅢ

在更换不同的延长管的长度情况下,我们选择了70mm的镜头延长管,其视场大小为4.6ram ×3.4mm。观察稻种的胚的实际大小,可以发现4.6ram×3.4mm足够容纳一个水稻种子的胚. 并且实际的分辨率为0。0069 ram/pixel。

卤索灯通过光纤导光后适合小视场的照明,本研究采用的环形光纤环套在镜头上对目标进
行正面照明,并且在100minxl00mm的黑色光照箱中,对光照箱内的视场范围可以提供良好

的照明。镜头的延长管确定后,镜头焦距设在无穷远处补偿使用延长管带来的景深减小。本研
究所采用的冷光源的最高色温为3300K,可以产生黄色可见光。为了使光源具有辐射强度,将

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其功率调到最大,可以得到3300K的色温。相机的状态调整倒室内模式,固定在色温3300K。
调整光圈为1l时稻种的亮度足够,即能获得所需的像面照度又不发生饱和现象。旋动滑块调节 相机与试验样品台问的距离,获得清晰图像时将相机固定,以后的试验都在这种状态下进行适 当的微调。’ 相机在使用前。应进行白平衡调整。白平衡功能仅限于彩色的CCD相机,其主要功能是 实现相机图像对实际观察对象的精确反映。使用彩色CCD相机(PULNIX TMC-7DSP)上方的 按钮可以实现自动白平衡调节。具体调节过程如下p”,开启相机预热30分钟以上,然后将相 机对准白色目标,设置相机自动方式开关,并保留在该位置几秒钟或者等待图像呈现白色为止。 在执行白平衡调节后,重新设置自动方式开关以锁定白平衡设置,此时的白平衡设置将存储于 相机的存储器中。以按钮方式设置白平衡最为精确和可靠,适用于大部分应用场合。 在相机和光源部分设定之后,就要选用背景了,考虑到水稻种子去皮切胚后的纵切面部分 颜色,我们选用了接近于水稻纵切面的白色背景。

6.1.2四唑染色图像的采集

圈6.1采集翔的水稻种子胚部染色圈 lr粤u-e6.1 nembryodyed pi‘:tⅡnofrice seed 图中(a)、(b)、Co)、(d)分别为金早47水稻种子的完全染色,主要构造染色,完全不染
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色和其它情况四种染色状态。 在图像采集前,先开启光源预热半个小时以上,待光源稳定后再开始采集图像。 由于采集图像的目标是经过染色的水稻种子,为了防止染色部分的退色以及保证胚的新鲜 活力,染色后的种子必须保存在清水中,或者是湿润的滤纸上。而本研究由于做四唑染色试验 和图像采集不在同一个实验室,为了方便带走试验样品,均将染色后的水稻种子保存在盛有清 水的培养皿中,并贴好标签,防止样品弄混。 由于水的反射率和吸光性和种子的反射率和吸光性都不同,因此水的存在会严重影响采集 图像的质量。所以在采集图像的时候,必须将每一粒试验样品表面的水用滤纸吸去水份,再将 试验样品置于采集视场中进行采集图像。 每组试验样品的一个重复为50粒水稻种子,每个试验样品均做四个重复,一个品种有三 组试验样品,分别于2004年、2005年、2006年收获。试验样品总共选用了三个时期收获的浙

江省主栽水稻品种的代表,因此本研究中总共采集的图像为3X3X4X50=1800幅图像。由CCD
相机采集的彩色图像是二维连续图像,为了便于后续利用计算机进行处理图像,需要将图像变 成离散图像,即需要通过图像采集卡对图像进行采样和量化处理。 采集到的图像如图6.1 Ca)、(b),(c)、(d)所示。

6.2

Matlab语言简介
虽然图像一词在日常生活交流中的使用频率很高。“图”是物体透射光或发射光的分布,

。像”是人的视觉系统对图在大脑中形成的印象或认识。图像是两者的结合,图像是客观景观

通过某种系统的一种映射。根据形式或产生方法,图像可以分为三类。第一类是可见图像。即
人眼看见的图像。这类图像通常是由照相、手工绘制等传统方法得到的模拟图像,一般不能直

接被计算机处理,但经过数字化处理后可变为数字图像。第二类称之为物理图像,反映的是物
体的电磁波辐射能,包括可见光和不可见光。一般通过某种广电技术获得。对大多数的物理图

像也是数字图像。第三类称之为数字图像,是由连续函数或离散函数生成的抽象图像.
将模拟图像转换成离散图像的过程称之为图像的数字化,其工作包括两个方面:取样和量 化1551。计算机能够直接处理的是数字图像。 本研究采集到的图像如上一节所述,是经过图像采集卡数字化后的彩色数字图像。 本研究中由于考虑到对水稻种子胚的染色状况判断是在单粒种子采集图像,并且单幅图像

处理,没有实现在线实时检测的要求,因此用Matlab实现对图像的处理即可满足要求。本研究
中采用的图像处理分析软件是Mmlab6.5。

6.2.1

Matlab语言特点㈨…

Manab语言有早期专门用于矩阵运算的计算机语言发展而来,这正如其名称~一“矩阵实 验室”(Matrix Laboratory)的含义一样。它最基本晟重要的功能时进行实数矩阵或复数矩阵的

运算。即便在图形图像处理模块中,它最根本的运算也还是矩阵的运算,离开了矩阵,Matlab
就失去了它强大的功能。

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Matlab语言有不同于其它高级语言的特点.被称为第四代计算机语言。Matlab语言使人们
从烦琐的程序代码中解放出来。它的丰富的函数使开发者无需重复编程,只要简单地调用和使

用即可。Matl曲语言最大的特点是简单和直接。Matlab语言的主要特点有:
编程效率高。Matlab是一种面向科学与工程计算的高级语言,允许用数学形式的语言编写 程序,并且接近数学计算公式的思维方式,因此,用它编写程序由中在演算纸上排列公式与求 解问题的感觉。由于其编写简单,所以编写效率高,简单易学且易懂。 用户使用方便。Matlab是一种解释执行的语言,它灵活、方便,其程序调试手段丰富,调

试速度快,需要学习的时间少。任何一种语言编写程序和调试程序一般都要经过编辑、编译、 连接和执行四个步骤。Matlab把这四个步骤融为了一体,即它能在同一画面上进行灵活操作,
快速排除输入程序中的书写错误、语法错误甚至语意错误,从而加快了用户编写、修改和调试 程序的速度。 扩充能力强,交互性好。高版本的Matlab语言有丰富的库函数,在进行复杂的数学运算

时可以直接调用,而且库函数和用户文件在形式上一样,所以用户文件也可以直接作为库函数
进行调用。因此,用户可以根据自己的需要方便地建立和扩充新地库函数,提高Matlab地使用

效率和扩充它她功能。通过建立M文件,它还可以方便地调用有关的Fortran、C语言子程序,
也可以在Fortran、C语言中方便地使用M鲥ab的数值计算功能。良好的交互性减少了很多重 复性工作。 移植性、开放性好。M蒯曲可以很方便地移植到能运行C语言地操作平台上。除了内部函 数外,Mallab所有地核心文件和工具箱文件都是公开的,都是可读可写的源文件,用户可以通 过对源文件的修改对源文件的修改自己编程构成新的工具箱。 语句简单,内涵丰富。Matlab语言中最基本最重要的成分时函数。同一函数名,不同的数 目的输入变量和输出变量代表着不同的含义。这就使其库函数功能丰富,大大减少了磁盘空间, 使得其M文件简单、短小而高效。

高效方便的矩阵和数组运算。Matlab语言规定了矩阵的算术运算符、关系运算符、逻辑运 算符、条件运算符及赋值运算符。这些运算符大部分可以毫无改变地照搬到数组间的运算中,
有些如算术运算符只要增加。.”就可用于数组问的运算。 方便的绘图功能。Matlab有一系列的绘图函数,例如线性坐标、对数坐标、半对数坐标及 极坐标。只需要调用不同的绘图函数,即可在图上标出图题、XY轴标注等。在调用绘图函数 时调整自变量可以绘出不变颜色的点、线、复线或多重线。

6.2.2

Matlab6.5的GUll设计‘”

图形用户界面(GUI,Graphical User Interface)是提供人机交互的工具和方法。GUI是用图 形对象一一GUI控件,如:按钮、文本、滑块和菜单等组成的用户界面。一个设计优秀的GUI 能够非常直观地让用户如何操作M越1曲界面。Matlab的GUI为开发者提供了一个不脱离Matlab 的开发环境,更有益于M砒lab程序的GUI集成。通过用户与底层的程序代码创建的界面,用

户可以不了解具体程序命令行而去操作应用程序。因此,用用程序比直接运行命令行更容易学 习和使用。本研究中开发的是一个基于图形用户界面的水稻种子胚染色图像的处理系统。因此,

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在这里有必要了解一下GUI的环境。

图6.2GIJl设计步囊

npn6.2mdesign‘k芦otGUI

瞳6.3系统界面

Fipn6.3Theimecfa∞oftke竹加
在Matlab工作问键入gIlide命令,便可迸)、Guide模板设计界面。通过此可以创建一个GUI, 包含了四种设计模板界面:BlankGUI(Default)创建一个空白的GUI;GUlw汕Uicontrols创
建一个带有控件组件的GUI;GUlwithAxes andMenu创建一个带有轴对象和菜单的GUI;Model

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Question Dialog创建一个对话框。打开任意一个GUI,便可进行GUI版面设计界面,用户就可 以根据需要创建菜单、轴、对话框等,并通过编辑相应的M文件实现各个控件的功能。 为了能够高效率地开发出一个用户指定的GUI,必须按照一定的开发步骤进行开发,而不 能。需要即添加”,这样会使程序设计能够即符合开发要求。又能节省开发时间。图6.2给出了 一个开发GUI的一般步骤。 GUl的设计编程实现主要分为三大模块:组件的布局、属性的编辑和回调函数的编辑。在

Guide的版面设计区中添加组件只需要用鼠标从组件面板里点击并拖拉相应得组件到指定的版
面设计区域即可。菜单的添加则用菜单编辑器来实现,可以添加多级菜单。完成组件的添加后, 就可以调整组件的位置和次序,使整个GUI布局达到最优化。然后根据实际项目需要,通过修 改属性编辑器中的相关属性值达到要求。最后就是回调函数的编辑了。在Matlab6.5中,回调

函数的编辑直接在M文件中实现,这样以一种事件的管理模式,可以方便用户的编辑和理解。
具体方法是选择需要添加回调函数的组件,鼠标右键菜单中选择Figure Callbacks或Component

Callbacks即可进入M文件编辑器环境。通过以上三个步骤可以实现GUI程序设计。图6-3是
本研究中设计的GuI用户界面。

6.3图像处理
图6.4所示的是本研究中的系统流程图。

圈6.4系统蠢程圈

lClgttre6.4m脚dmrtoftlk竹灿

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6.3.1图像的打开与保存 在MatLab中打开文件和保存文件有相关的函数来实现,打开文件通过imread函数来实现, 而保存文件则是由imwfite函数来实现。本研究中采用的是菜单方式实现各个功能,因此,在 菜单编辑器中设计好菜单之后,进入回调函数M文件编辑环境编辑相应的函数来实现功能。 6.3.2图像预处理
图像预处理模块包括了对图像最原初信息的获取,以便对之后的图像处理方法的选取准备 相应的信息。

该功能模块主要包括了RGB图、HSV图、灰度图、二值图、直方图五个功能模块,其中 RGB图中包含显示RGB图(原始图)、R(红色)分量图、G(绿色)分量图和B(蓝色)分量
图。对于处理的后的RGB图、R分量图、G分量图和B分量图分别如图6.5(a)、(b)、(c)和 (d)所示。

圈6-5采集刭的图像和图像的R’c、B分量目(-)原始图尊,(b)R分量田, Cc)G分量圈,(d)B分量图

Figure6.5ne聪Blr?gure删It,EBm咿咖婚n

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HSV图模块中包含了HSV颜色模型下显示的HSV图(原始图)、H(色调)分量图、S(饱

和度)分量图和V(亮度)分量图。在HSV彩色空间中,V表示亮度,是人眼所感觉到的颜色
明暗程度的物理量。在数字图象处理中,为了便于两种颜色空间的转换,一般将V定义为RGB 三个分量的平均值,即:

矿=;(R+G+B)


(6-1)

V确定了像素的整体亮度,而不考虑本具体的色彩。表征像素彩色信息的是H(色调)和

S(饱和度)。色调表明颜色的种类,饱和度表示颜色的浓淡程度。两者和RGB空间之问的转
换公式如式6-2和6.3定义。

洲一面南【milI(脚固】

(∞)

肌一81瓦雨画赫}
~~.。f队坷)+(肛咣1
如图6.6(a)、(b)、(c)和(d)所示。

(6-3)

对于RGB图进行颜色空间变换处理后转换成的HSV图、H分量图、S分量图和V分量图图

图“llSV圈像和圈像的El、s,v分量图(-)BSV图像,(b)H分量圈,(t)s分量圈,“)V分量圈
确F卿6正neⅡS’,Irtgtnr*md噩S,Vtonmpumnt矗扣件
59

塑垩奎兰堡主兰垡堡奎

壁旦笪竺垫垫篷垫查竺堡婴些墨垒型蔓箜墨

(a)

(b)

圈6.7灰度圈和二值圈(?)灰度圈,(h)二值圈

Ir壤,mre6.7伽G啊sadBiury咖

圈‘工R、G、B直方圈和H、s,v直方圈

确弘悖‘工1'e硒咄嚏"瞳ofR,G、暑ud且,S,V
60

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圈6.9灰度直方蛋
lrlgure 6.9 The l']ist02llllla

ofGray fi掣n

灰度图和二值图模块显示对原始图处理后的灰度图和二值图。其中为了后续处理图像的方 便,将系统函数im2bw(gray,graythresh(gray))生成的二值图中的目标通过函数imcomplemem 将目标由黑色(O)转换为白色(1)。灰度图和二值图如图6.7所示。 直方图模块将原始的彩色图像中的各个特征以直方图的形式显示出来,图6.8所示的是各

个特征的直方图。图6.9所示的是灰度直方图。 从预处理后的图中,尤其是各个特征的直方图中可以看出,要对图像目标和背景进行很好 的分离,其直方图中必须有明显的双峰出现。观察各个直方图,没有明显双峰的直方图.但是 从阈值分割上还是可以考虑。由直方图对照变化可以看出,R、G、B和灰度直方I虱的形状类似.
通过选用合适的阈值将图的主要信息量提取出来。对于图像处理,之所以选用二值图进行处理, 其中很大的一个原因就是彩色图像的信息量太大,为了提高图像处理的速度,都将图像目标区 域信息选用各种方法转变成二值图后进行图像分析处理。

6.3.3区域分割 图像分割的方法很多,相应分类方式也很多,可以有阈值分割方法,边缘检测方法、区域 提取方法、结合特定的理论工具的分割方法等…1。 6.3.3.1背景分割 阈值分割方法的历史可追溯到近40年前,现已提出了大量算法。对灰度图像的取阈值分割 就是先确定一个处于图像灰度取值范围之中的灰度阌值,然后将图像中各个象素的灰度值都与
这个阈值相比较,并根据比较结果将对应的象素分为两类.这两类象素一般分属图像的两类区 域,从而达到分割的目的。阈值分割方法根据图像本身的特点,可分为单阈值分割方法和多阈

值分割方法…。本研究中主要是要提取水稻种子胚部的染色面积,因此采用的是单阈值的方法,
而干扰区域主要是水稻种子沿胚纵切以外的水稻种皮,在单阈值分割中也会被分到目标区域中 去。对R、G、B和灰度的阈值分割比较之后,我们最终选择了对灰度图像进行分割。对灰度图

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像的取阈值分割就是先确定一个处于图像灰度取值范围之中的灰度阂值,然后将图像中各个象 素的灰度值都与这个阈值相比较,并根据比较结果将对应的象素分为两类区域,这两类象素一 般分属图像的两类区域,从而达到分割的目的””。在本研究中是将图像转化为目标区域为白色 (1)和背景为黑色(0)的二值图像。 从灰度直方图看,峰谷处的灰度值在175左右,因此选用不同的阈值比,利用函数rgb29ray、 int2bw(I。Level),分别取不同的Level值,可以看出各个值对应的背景分割图。在比较之后. 发现在Level值取0.7时,图像和背景的分割效果比较好。由于利用上述函数得到的背景和目标 分割的二值图是目标为黑色(O),背景为白色(1),为了便于后续处理,利用函数imcomplcment 将目标和背景值互换,即将目标区域定义为白色(1)。这样就成功地将目标从背景中分割出来 了。

6.3.3.2目标提取
由于图像经过背景去除后,目标中仍有一些干扰区域或者干扰的点存在,如图6.10(a)所

示,因此还需在分为目标的图像中提取本研究中真正感兴趣的目标区域一水稻种子胚部的染
色区域。现将目标区域经过腐蚀之后可以去除图像中的一些干扰点,而且还可以将连通在最终

的目标区域中干扰区域分离。因此需要对二值图进行去噪,观察所得到的二值图,可以发现我 们豹目标区域是染色区域,基本上是呈现单连通区域,所以只需要将周围的噪声点去除,因此
选用了腐蚀的方法对二值图像进行去噪处理。图6.10(b)、(c)、(d)是分别是图像经过1 次、2次,3次腐蚀之后的图像。从图中可以发现,腐蚀可以去除图像中的小区域以及连通区域 的分割。 由于本研究中在进行图像二值化过程中选用的是阈值分割法,而实际中由于种子胚乳部分 在转换成二值图时,有些可能因为灰度较深而被误判为目标,因此在对图像进行腐蚀之后,仍 然有其它但连通区域的存在,而我们的目标是将胚的染色区域提取出来。观察图像可以发现,

染色区域的圆度(R=p2/4疗S,P为单连通区域周长,s为单连通区域面积)和其它区域相比值
比较低,所以考虑用圆度作为分割其它但连通区域的特征值。但是在实际图像分析中发现,在

染色情况为其它和不染色两种情况时,其染色区域的圆度值也很大,因此在这两种情况下,目 标提取就会发生错误。所以在最后的图像目标提取中,我们发现,目标区域在整个图像区域的
中心位置附近,因此,选择单连通区域的质心位置作为我们的目标提取特征在本研究中是比较 适合的。 经过对二值图像去噪,单连通区域提取,我们就把染色区域提取出来了,得到了最终我们 进行图像分析识别的二值图像。

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圈6.10闷值分割后田像(?)和分捌经过1次,2次、3次腐蚀后的图像(h),(c)、(d)
IrJture6.10PartKiouimage‘I)udfbeerodedllime(bh2times‘c'’Led36-一(d)image

6.3,4结果处理

6.3.4.1染色面积计算
本研究中在提取目标之前通过将图像进行腐蚀的方法迸行其它背景噪声去噪及区域分割、 目标提取,因此,在计算图像面积时,必须将图像进行恢复。本研究中采用的是和腐蚀相对应 的膨胀方法,将目标区域恢复。然后通过函数bw口ea计算图像的像素值,再通过像素分辨率转 换为实际面积,并将像素值和实际面积值均显示在检测结果栏中。但由于在腐蚀和膨胀的过程

中,对于目标区域的像素点有所影响,因此这也是造成最终图像分析处理中的一个误差存在的
原因.

63.4.2种子胚面积计算
种子胚的大小随着种子品种及生长条件的不同而呈现不同的状态,具体的形状、大小均有 所不同。因此本研究中,在计算种子胚的面积时,采用取平均值的方法。具体方法是将各个品 种的种子胚面积分别计算,并且在考虑到生长条件对胚面积的影响,对每一年收获的种子的胚

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面积取平均值。为方便计算,取每一年收获的种子中完全染色的种子5粒,因为是完全染色的, 所以只要计算其染色面积即可,方法同6.3.4l小节计算染色面积,然后将三年收获的完全染色 种子作为代表,计算的面积取平均值即作为该品种种子的胚面积值。

6.3.4.3分类
对于种子活力、生活力的分类,由于在本研究中采用的是将种子胚面积针对各个品种而计 算的,因此分类也应由各个品种分别分类。
分类方法是对种子的染色面积和胚面积进行比较,根据人工检测的判断方法,将染色面积 值超过整个胚面积的2/3的种子判断为有生活力的种子,因此,在分类中,只需将染色面积和 胚面积的比值进行判断,超过2/3的就判断该种子有生活力,否则就判断该种子没有生活力。

由于采用的胚面积计算不是实时的,各个种子的胚面积各晃,因此,将种子完全染色这一类别 时,根据实际情况,将面积比超过0.95以上的分为完全染色,小于0.95,超过2,3的分为主要
构造染色。

6.4结果与比较
6.4.1结果
本研究中将水稻种子分为完全染色、主要构造染色和没有生活力三类,具体的判断方法结 果界面如图6.1l所示。在选择判断时需要注意的是品种的选择,对于不同的品种的结果会因为 胚面积的不同而不一致。 按照6.3.4r3中所描述的分类方法,对三个品种三年收获的种子的图像处理判断分析结果如 表6.2所示。 其中表中图像处理得到的活力和生活力指标的定义同第四章。

浙江大学硕士学位论文 表6.2图像处理分析结果

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Table6.2mresultsofthe seedimageanalym

完全染色 04年金早47
26
23 27

主要部位染色
14 13

种子数
10
14

10 13 30 6


13 13 3 2 6


24

50.0

75.0

05年金早47

37 42 37 36

12


760

93,5

嘶年金早47

4l 43 42 4l




5 8 5 15 12 lI
2l




83.5

96.0

04年Ⅱ优084

22
25

13 13 13 3 3 4 8
5 49.5

26 26

79.0

05年lI优084

35 35
3l

12 ll ll 12 12
10

33

67.o

90.0

06年Ⅱ优084

36 39 38 40





8 22 21 15

3 2 6 6 9 6 19 8 16 13 l l O


76.5

96.0

04年秀承09

22
23

26

乃 05年秀水09
15 22
22 17

19 16 20 12 20 lO IO
ll

48,0

86.5

38.0

72.0

06年秀水09

39
39

39 40



78.5

97.0

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(c)

圉6.11判断结果界面 Figure 6.11"Jibe

i-州■∞ofdie●_timation r_H№

6.4.2比较和分析
将表6.2中活力指标和图2.1中发芽势、图4.3中活力指标比较,计算他们之间的误差。计 算公式如下:

活力指标(图像)与标准发芽势的误差=I活力指标(图像)一发芽势I/发芽势×100%
(6-5)

活力指标(图像)与活力指标(四唑)的误差=1活力指标(图像)一活力指标(四唑)}
活力(四唑)×100%
(6-6)

将表6.2中生活力指标和图2.1中发芽率、图43中生活力指标比较,计算他们之间的误差。 计算公式如下:

生活力指标(图像)与发芽率的误差=l生活力指标(图像)一发芽率l/发芽率X100%
(6-7)

生活力指标(图像)与生活力指标(四唑)的误差=f生活力指标(图像)一生活力指标(四 唑)I/生活力(四唑)×100%
(6-8)

根据式∞和6-6计算得到的误差结果见由表6.3所示.从表中可噬看出,活力(图像)和
67

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标准发芽势之同的误差比较参差不齐,最大为10.0%,最小为I.9%。活力(图像)和活力(四 唑)之间的误差最大为6.8%,最小为1.9%。图6.12和6.13所示的是各种子批标准发芽率10,6 误差线和生活力指标(图像)的比较及生活力指标(四唑)5%误差线和生活力指标(图像)之 问的比较,比较直观地显示了他们之间的误差关系。 根据式6-7和6.8计算得到的误差结果见由表6.4所示。从表中可以看出,生活力(图像) 和标准发芽率之间的误差比较参差不齐,最大为8.7%,最小为0.O%,生活力(图像)和生活 力(四唑)之同的误差在5%以内。最大为4.2%,最小为O.O%。图6.14和6.15所示的是各种 子批标准发芽率lO%误差线和生活力指标(图像)的比较及生活力指标(四唑)5%误差线和生 活力指标(图像)之间的比较,比较直观地显示了他们之间的误差关系,

表6.3图像判断结果与标准发芽势、四睦鞫定结果同的误差
"r-ble 6.3

TIN咖kI嗍image diBpmal怕脚h ud口竹_i--伽-pem晌L 1。I℃rmfltJ
发芽势 (标准) 活力 (四唑)
51.5 77.5
85j

品种

活力 (图像)
50.0 76.0 83.5 49.5 67.0 76,5 48,0 38.0 78.5

括力(图像)与 标准发芽势误差
5.7%

活力(图像)与 活力(四唑)误差
29% 19%

04年金早47 05年金早47 06年金早47 04年II优Os4 05年II优0s4 06年lI优084 04年秀水09 05年秀水09 06年秀水09

53


87
55

5.∞‘
40%

2.3% 3钟‘
2.2%

51.5
68.5

10∞;
8.2%

73 甜 毒9
40

79.5 51.5 40.5

B,辨‘ 2.0%
5.O%

3,辨0
6-s% 6.2% 2.5%

77

∞.5

l辨‘

表6r|图像爿断结果与标准发芽率、四睦潮定结果问的误差
Table6.4The

eflt'mrh“r嘲imlqgtd缸P训咖№midgerminatioap廿ctmage,Trc幛_l缸

(标准) 04年金早47 05年金早47 06年金早47 04年n侥084 05年Ⅱ优084 06年II优0科 04年秀水眇 05年秀水09 06年秀水09
69

(四唑)
72.0 92.O 95.0 77.5

(图像)
75.0

标准发芽率误差 3.7%
5.1% 5,5% 13% ll% 3.2% 81% 0.0% 3.2%

生活力(四唑)误差
t2% 1.矗% 11% 1.9% 2,3%


9l 78 91 93

93.5 96.0 79.0

髓.O
96.0

帅.O
96.0

0.啷
l 24,/. 3


72 94

跖.5 ∞.5
96.5

新.5
72.0
97.o

8%

0.5%

68

塑坚奎兰堡圭兰竺堡兰

窒旦生苎垫望堂垄查竺墨婴些壅鱼塑垦堕墨

Figure6.12Thegerminationpoiemli-landvigorindex(b啡d印。酬)

圈6.12各个品种的发芽势和活力指标(图像)

图6.1.3各个品种的话力指标(四睦)和话力指标(BI像)

枷t13ThevigorindexbyTTcandbyimagedisposal

圈6.14各个品种的发芽奉和生活力指标(圈像)

Figure6.14ThegerminslIioa—嗍罅埘dviI硝脚i-蛔(姆t蛐肾曲p∞m)
69

塑垩查兰堡主兰垡丝苎

壁旦茎兰垫堡塞茎查竺墨些些銎鱼塑苎生生

圈6.15各十品种的生活力指标(四哇)和生活力指标(图像)

F电哦‘.15ne妇榭.衄i?d旺byll℃udbyim垮disposal

圈6.16各个品种的活力指标(图像)和发芽势的回归曲线
Figure6.16The

regressioncurveofvJprindex(畸imtge)tad阴-minsfiou potential

瑰nn丘”1k玛即曩i蛆an唯.f蛳酬hb岫-伊曲po瑚明d
70

蛋6.17各个品种生活力指标(图像)和生活力指标(四畦)的I目归曲线
3"rc

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圈6.18各个品种的生活力指标(图像)和发芽率的回归曲线

脚n

6.15 The

n臼嘲io-tIII'Ve efviabfl时index(bY

image)mid germiutin permm唔e



驻 函




?R

蜒 刊

∞∞鲫加∞∞们∞加m
O 0 10 20 30 40 50 60 70 80
?

90

100

生活力指标(四唑)

图6.19各个品种生活力指标(图像)和生活力指标(四哇)的回归曲线
Figure 6.19 The regremina口r"elfvinbmty index by image dlpe“tl and

by 1-l℃

图6.16和图6.17对各种子批活力指标(图像)和发芽势及活力指标(图像)和活力指标(四 唑)作了线性回归分析,图像处理结果和发芽势之问的线性回归方程分别为:

YoI=0.9791Xo】?1.9643,&j。0.9996;
Y02=0.9351Xe2?1.7449,RC=O.999:

Y03=l胂33)(03?5.6643,酗‘=1。
其中Yoi,)(ol对应金早47活力指标(图像)和发芽势;Y∞,x02对应Il优084活力指标
(图像)和发芽势;Y∞,X03对应秀水09活力指标(图像)和发芽势。 图像处理结果和四唑试验结果之间的线性回归方程为:
Y04=0.9889

X¨-0.8747,‰‘=0.9999;

Yes=0.9698 Xes-0.1616,lt05‘=0.9979;

Y*=!.0205X06—3.8449,咏=0.9991。

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其中Y“,x¨对应金早47活力指标(图像)和活力指标(四哇):Y∞,X05对应Il优084 活力指标(图像)和活力指标(四唑);Y∞,x∞对应秀水09活力指标(图像)和活力指标(四 唑)。确定系数R2均在O.99以上。可见图像处理结果和标准发芽试验及四唑人工判定之间的相 关性很高。 图6.18和图6.19对各种子批生活力指标(图像)和发芽率及生活力指标(图像)和生活力 指标(四唑)作了线性回归分析,图像处理结果和发芽率之间的线性回归方程分别为:
Y11=0.9426 Xn+9.9336,R11‘=0.9993;
Y12=1.0302 X12.1.6332,R12‘=0.947;

Y13=1.0927 X13—4.4382,R13‘=O.9396。

其中Y11,xll对应金早47生活力指标(图像)和发芽率;Y12’X12对应Ⅱ优084生活力 指标(图像)和发芽率:Y13’X13对应秀水09生活力指标(图像)和发芽率。 图像处理结果和四唑试验结果之间的线性回归方程为:
Y14=0.9174 X14+8.9664,R)4‘=0.9999: Y15=1.167 X15?13.556,R15z=0.8909; Y“=0.9245 X16+7.6625,RI/=0.9998。

其中Y14’X】4对应金早47生活力指标(图像)和生活力指标(四唑);Y1,’X15对应n 优084生活力指标(图像)和生活力指标(四唑);Y16,X16对应秀水09生活力指标(巨I像)

和生活力指标(四唑)。确定系数群除x15和xl,在0.9以下,其余均比较高。
从上述分析可以看出,利用图像处理的方法对水稻种子染色图像进行处理是可行的。虽然

在样品量不是很大的时候显示不出图像处理方法的优势,因为图像处理中多了一步比较费时的 步骤,那就是图像采集.但是如果能够做到实时采集图像.在样品量加大的条件下,图像处理 以其处理速度快,精确度较高,不需要专业人员对结果进行处理,完全由图像分析软件进行批 处理并且记录处理结果等特点,和发芽试验需时较长,人工检测需要专家判断分析,并且有视
觉疲劳的缺点相比较,结果是显而易见的。 因此,在本研究的基础上实现对图像采集系统的完善和图像处理系统满足实时性要求下, 对水稻种子活力、生活力进行检测,此项意义重大,将推动种子质量检测的实时化进程。

6.5本章小结
1.利用Madab6.5编写用于水稻种子染色图像分析的GUI。

2.通过程序对染色图像进行图像预处理、特征提取、背景分割、目标提取及分析判断,得到了
对染色图像的计算机视觉分析结果. 3.对图像处理所得的结果和第二章、第四章的结果进行分析比较,发现计算机视觉分析结果和 四唑人工判定和标准发芽测试的结果之间具有很好的相关性。

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结论与展望

第七章结论与展望
7.1结论
本文主要研究了水稻种子活力、生活力检测的方法:标准发芽测试、微弱发光测试。四唑 染色测试。并在四唑染色测试的基础上,将计算机图像处理技术和四唑染色方法相结合,对浙 江省主栽水稻代表品种的活力、生活力进行了检测。 主要的研究内容总结如下:

1.利用微弱发光检测技术对不同储存年限的水稻种子不同生活力的微弱发光特性进行了
探测,记录了不同水稻种子受激发的光子数。发现受紫外光激发后,种子增加的发光

值随着储藏时间的增加而有所下降,而对于同一年同一品种,经过激发后发光值随着
光照时间的加强而有不同程度的增加。因此根据微弱发光特性可以定性判定种子的新 陈度。 2.采用四唑染色方法对不同储存年限的水稻种子的活力和生活力进行了检测.将水稻种 子染色情况分成完全染色、胚的主要构造染色、完全不染色和其它四种情况,定义了 四唑染色情况下的活力和生括力指标,并对相应的活力指标和发芽势,生活力指标和

发芽率之间进行了比较。计算各个品种的活力指标和发芽势之间的回归方程为:YJ=
0.9897X,一1.075,Rl。=0.9991;Y2=0.9635X2一l,584,R2。=0.9998:。Y3=1.0703X3-

1.722,R32;0.9988。其中Y】,xl;Y2,x2;Y3,x3分别对应金早47、Il优084、秀
水09的活力指标和发芽势。计算生活力指标和发芽率之间的回归方程为:Y4=1.027X4

+1.0901,凰一0.9986)Y5=1.0804X5-7.1884,联=0.8995;Y6=1.1774K一12。715,

赠=0.9326。其中Yl,xl;Y2,x2;Y3,x3分别对应金早47、ll优084,秀水09的
生活力指标和发芽率。表明四唑染色铡定的种子活力和生活力指标能较好地反映标准 发芽势和发芽率水平。 3.采用计算机图像分析系统对四唑染色后的水稻种子胚进行数字图像采集,利用 Matlab6.5对采集的图像进行处理,经过图像预处理后,选定闽值进行图像分割,特征

提取,区域标记和图像识别。对于染色区域二值图像去噪后的区域面积进行计算,根
据得到的实际面积和水稻种子胚面积之间的比例,将水稻种子分成完全染色(大于 0.95)、主要构造染色(大于2/3小于0.95)和无生活力(小于2/3)三类,其中完全染 色种子为高活力种子,完全染色和主要构造染色种子为有生活力种子.

4.将图像处理结果和标准发芽测试结果及人工判定结果问进行比较,计算图像处理结果
和标准发芽试验之间的线性回归方程分别为:Yol=0.9791x01.1.9643,Rel2=0.9996;
Y02=0.9351X02?1.7449,R昵2=0.999;Y03=1.0933X03—5.6643,R03。=l;Y1l=0.9426 Xn+9.9336,Rn2=0.9993:Y12=1.0302 Xi2-1.6332,R12z=0.947:Y13=1.0927 X13?

4.4382,R132=0.9396。其中Yol,)(ol;Y02,X02;Yo,,)(03分别对应金早47、Ⅱ优084、

秀水09的活力指标(图像)和发芽势,Yll,X11.Y12,X12:Y13,x”对应相应的生
活力指标(图像)和发芽率。图像处理结果和四唑试验结果之间的线性回归方程为:

Y“=0.9889】(o.-0.8747,鼬。0.9999;Y05=0.9698‰?0.1616,时=0.9979;Y∞=

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结论与展望

1.0205X06—3.8449,R%2=0.9991;Y14=0.9174X¨+8.9664,Rt4‘=0.9999:Y15=1.167 X15.13.556,R152=O.8909;Y16=0.9245 X16+7.6625,R162=0.9998。其中Y“,X04:

Y05,)(05;Y%。X*分别对应金早47、ll优084、秀水09的活力指标(图像)和活力 指标(四唑),Y…X14;Yl,,Xl,;Y16,x16分别对应相应的生活力指标(图像)和 生活力指标(四唑)。 本文的主要创新点有以下两个方面: 1.将多种种子活力、生活力检测方法分别应用到水稻种子上,比较判别各种方法检测结 果间的相关性。 2.将计算机图像处理技术与四唑染色方法相结合,并比较图像处理结果和专家判定结果 之间的相关性。

7.2展望
本文研究的对象为三种浙江省的主栽水稻代表品种,分别是金早47,Ⅱ优084和秀水09,

对各种种.子活力、生活力检测方法的结果分析和比较。对未来研究的主要设想有以下几个方面:
1.试验研究的样品种类有待于补充。对于水稻种子的代表品种各个收获季节的品种均只

研究了一种,这样不便于水稻品种之间的横向比较,在今后的研究中,对于不同品种
之间的研究应增加品种数。 2.微弱发光测试中的结果受外界干扰较强,因此在今后的研究中,考虑采用抗干扰能力 较强的仪器,并加以软件抗干扰处理,这对结果的准确性的增强有很大的作用.因为 微弱发光本身的发光是十分微弱的。 3.研究图像预处理方面的问题,以便消除图像噪声处理和图像模糊等造成对结果处理的 干扰。 4.在分辨率允许的情况下,研究多粒种子染色图像处理,以便提高图像处理的速度。

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参考文献

参考文献
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