基本信息
- 项目名称：
- 植物根系图像监测分析系统
- 来源：
- 第十二届“挑战杯”省赛作品
- 小类：
- 信息技术
- 大类：
- 科技发明制作B类
- 简介：
- 基于计算机视觉、技术、机电一体化技术和计算机图像处理技术，研究开发了植物根系图像监测分析系统。本系统由 CCD 摄像机、图像采集卡、计算机、三自由度根系图像采集运动系统以及根系形态参数分析软件为主体构建而成，适于植物根系形态监测及其采集分析，实现了对根系大视场观测和形态参数的快速准确测量与分析，为研究植物根系提供一种全新、直观、高效、可靠的研究手段。
- 详细介绍：
- 根系是植物的重要组成部分，是植物生长发育、新陈代谢的主要营养器官。根系形态参数是反映根系生长状况的主要因素，通过定期测量和分析植物根系形态参数对于了解、研究植物的生长发育状况以及防治病虫灾害均具有重要意义。但由于根系生长在地下，准确取样、测定、观察存在一定困难，而目前现有的挖掘法、整段标本法、剖面法等采样方法，都有采样破坏性和工作量大等缺点，因而阻碍了根系研究的深入开展。本系统运用数字图像处理技术对所采集的根系数字图像进行了研究，包括根系图像几何畸变校正、根系图像拼接、根系图像边缘检测及根系图像形态参数计算等方面。为我国农林业相关领域的科研提供了一种全新的研究手段 ，推进我国植物根系研究进行了一次有益的尝试。
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作品专业信息
设计、发明的目的和基本思路、创新点、技术关键和主要技术指标
- 根系是植物的重要组成部分，是植物生长发育、新陈代谢的主要营养器官。根系形态参数是反映根系生长状况的主要因素，通过定期测量和分析植物根系形态参数对于了解、研究植物的生长发育状况以及防治病虫灾害均具有重要意义。但由于根系生长在地下，准确取样、测定、观察存在一定困难，而目前现有的挖掘法、整段标本法、剖面法等采样方法，都有采样破坏性和工作量大等缺点，因而阻碍了根系研究的深入开展。本系统运用数字图像处理技术对所采集的根系数字图像进行了研究，包括根系图像几何畸变校正、根系图像拼接、根系图像边缘检测及根系图像形态参数计算等方面。为我国农林业相关领域的科研提供了一种全新的研究手段 ，推进我国植物根系研究进行了一次有益的尝试。
科学性、先进性
- 基于计算机视觉、技术、机电一体化技术和计算机图像处理技术，研究开发了植物根系图像监测分析系统。本系统由 CCD 摄像机、图像采集卡、计算机、三自由度根系图像采集运动系统以及根系形态参数分析软件为主体构建而成，适于植物根系形态监测及其采集分析，实现了对根系大视场观测和形态参数的快速准确测量与分析，为研究植物根系提供一种全新、直观、高效、可靠的研究手段。本团队对 CCD 摄像机标定、图像几何畸变校正、图像拼接、图像边缘检测等方面进行了细致深入的研究，提出了一种基于分形理论 H参数计算的改进方法——增容矩阵算法，用以弥补传统算法图像边缘缺损的缺陷进而提取植物根系轮廓，在后续的根系图像分析实验中取得了很好的效果。
获奖情况及鉴定结果
- 无
作品所处阶段
- 中试阶段
技术转让方式
- 计划许可
作品可展示的形式
- 实物、产品
使用说明,技术特点和优势,适应范围,推广前景的技术性说明,市场分析,经济效益预测
- 实现了对根系大视场观测和形态参数的快速准确测量与分析，为研究植物根系提供一种全新、直观、高效、可靠的研究手段。基于计算机视觉技术全自动/手动双功能植物根系全景图像采集处理分析系统的研究突破了国内在植物根系无损在线监测多项瓶颈。在根系图像摄取范围、操作的灵活性、自动化程度等方面均取得了突破。特别是首次将分形理论应用于植物根系图像轮廓提取。在此基础上开发的软件系统实现了植物根系形态参数自动分析计算。为我国农林业相关领域的科研提供了一种全新的研究手段，为推进我国植物根系研究进行了一次有益的尝试。
同类课题研究水平概述
- 根作为植物三大器官之一，在植物的生长发育过程中起着极为重要的作用。目前，国际上也将根系研究作为进一步提高农林植物生产力的一个极具潜力的基础性科研课题。与此同时，促使人们对根系领域进行详尽研究的另一个重要原因是近代测试技术和研究方法有了长足的进步。 鉴于根系在植被系统中的重要作用，人类很早以前就开始了对根系的研究，有文献记载的首次提到对根系的研究是 Hales 于1727 年发表的对不同植物品种根系在土壤中分布的描述。随着对根系研究的深入，研究方法和水平也在不断改进和发展，从用水冲洗土壤剖面到用透明管壁观察根系生长，再至正规的根系取样，经历了漫长的发展历程。20 世纪 50 年代开展了的示踪技术为评价根系的功能提供了强有力的手段。这些技术包括放射性同位素、稳定性同位素 和稳定性示踪物等。最近 发展起来的数字图像处理技术使在田间观测根系的生长和形态 成为可能，计算机技术的 发展使分析根系更快、更详细 。Bohm 对根系研究方法分为８类：挖掘法、整段标本法、土钻法、剖面法、玻璃壁法、间接方法、容器法。这些方法可以归结为：田间直接方法 ，如挖掘法、整段标本法、土钻法、剖面法；直接观察方法，如透明管法包括微型根系 观测管、根系研究室等；间接观察方法，如同位素示踪、稳定示踪物等其它方法，用不同的方法进行实验得到的结果会存在差异。 在国外对植物根系生长特征进行计算机识别研究非常重视，并都已有了不同程度的进展，有些技术已经逐渐成熟并开始应用。如：美国Bartz Technology Corporation公司近年来开发的BTC I-CAP系统可利用I-CAP图像捕捉子系统，选择、捕捉和存储BTC摄像系统看到的根系图像。将每个图形存储在计算机中，系统能存储20000个图像。经过一天的野外工作之后，图像可下载到实验室的计算机中并进行图像的处理、分析、识别特征等工作。美国的Regent Instruments公司建于1991年，一直从事关于植物根系图像分析系统的研究。今年又推出了根系测量系统WinRHIZO，可以在几厘米的区域内利用几秒的时间测出根系的长度，将数码照相机采集到的数字图片直接输入计算机，根据图像处理和分析得到相关数据后，经过反馈将适量化学肥料送往根部，使植物保持良好的生长状态，同时可以定量的研究植物根系随栽培与环境变化的生长比率,目前可以说在世界上处于领先地位。
