專利名稱：確定一批種子一致性的裝置的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種確定一批植物種子的顏色、大小和形狀特征的一 致性的方法和裝置。
背景技術(shù)：
種子通常經(jīng)過農(nóng)藥(按配方的形式)處理以防止有害物(如，真 菌和昆蟲)的侵害。處理后的植物種子的大小、顏色分布和形狀可能 影響其質(zhì)量。處理工作好壞的評價常通過視覺或化學分析來完成。
化學分析是一種有損方法(包括手工采樣、經(jīng)處理的種子中化學 物的提取)，且需要一天至多天， 一般在現(xiàn)場外的實驗室中進行。
視覺分析經(jīng)過主觀解釋，常導(dǎo)致矛盾。
現(xiàn)有技術(shù)講到了一些方法和設(shè)備，它們公開可為種子檢測其顏 色、大小和形狀，但這些方法和設(shè)備都用到了分光計，這些儀器往往 較貴。
現(xiàn)在可采用一種方法和裝置，其克服了視覺分析的難點。實際上， 該方法和設(shè)備允許在不同的處理方法，不同的殺蟲劑配方類型和處理 過程中的不同的設(shè)備參數(shù)設(shè)置之間的比較，例如，稀釋度和連續(xù)流式 種子處理機的容量、種子處理產(chǎn)品加入批處理器中的參數(shù)設(shè)置、轉(zhuǎn)動 底部的旋轉(zhuǎn)速度、霧化程度、每批種子質(zhì)量、產(chǎn)品加入和混合的時間 選擇。
本發(fā)明的一個獨特優(yōu)點是它在處理工廠不需要光譜測定就可以 實施，并可快速獲得結(jié)果，而不用發(fā)送樣本到現(xiàn)場外進行分析。另夕卜， 逐個種子地進行分析，分析后種子沒有被破壞。此外，分析工具一旦 設(shè)定就是一個便攜式工具且提供自動分析，僅需要簡單的操作技巧來 操作它。

發(fā)明內(nèi)容
因此，在一方面，本發(fā)明提供了一種確定一批種子的顏色、大小
和形狀特征的一致性的方法，其包括
(a)將各種子(1)放在規(guī)定區(qū)域(2)中，規(guī)定區(qū)域具有相對 于種子顏色不同波長的顏色；
(b )將每個規(guī)定區(qū)域帶到可拍攝該規(guī)定區(qū)域的彩色數(shù)字圖像的
位置；
(c) 在拍攝數(shù)字圖像期間用可見光照射規(guī)定區(qū)域；
(d) 用照相機(5)拍攝規(guī)定區(qū)域的彩色數(shù)字圖像；
(e) 將所拍攝的圖像處理成HSI (色調(diào)、飽和度和亮度)色彩 模型的色調(diào)和可選的飽和度，以通過分割識別規(guī)定區(qū)域內(nèi)的對象，優(yōu) 選地是在每個規(guī)定區(qū)域中的離散對象；
(f) 通過特征提取基于HSI色彩模型的色調(diào)和可選的飽和度來 確定每個對象的大小、形狀和顏色；
(g) 確定每個對象是否滿足種子大小范圍或種子大小顏色范圍 或種子形狀范圍；
(h) 基于色調(diào)和可選的飽和度確定滿足(g)中要求的每個對象 的實際大小、形狀、顏色分布和顏色；
(i) 報告該批種子的顏色、顏色分布、實際大小和形狀以提供 該批種子一致性的指示。
在第二方面，本發(fā)明提供了一種確定一批種子的顏色、大小和形 狀特征的一致性的設(shè)備，其包括
(i) 用于將有色的規(guī)定區(qū)域帶到拍攝數(shù)字圖像的位置的裝置
(3)，
(ii) 用于照射規(guī)定區(qū)域的可見光源(4),
(iii) 用于拍攝彩色數(shù)字圖像(4)的照相機(5),
(iv) 處理器(6)，可用于將拍攝的圖像轉(zhuǎn)換為HSI (色調(diào)、 飽和度和亮度)色彩模型的色調(diào)和可選的飽和度，以通過分割識別規(guī)定區(qū)域內(nèi)的對象，優(yōu)選地是在每個規(guī)定區(qū)域中的離散對象；優(yōu)選地基 于HSI色彩模型的色調(diào)和可選的飽和度通過特征提取來確定每個對 象的大小、形狀和顏色；確定每個對象是否滿足種子大小范圍或種子 大小顏色范圍或種子形狀范圍；優(yōu)選地基于色調(diào)和可選的飽和度確定 每個符合條件的對象的實際大小、形狀、顏色分布和顏色；以及報告 該批種子的顏色、顏色分布、實際大小和形狀以提供該批種子一致性 的指示。


圖1:根據(jù)本發(fā)明的設(shè)備的圖示。
圖2:本發(fā)明一個實施例的圖像分析和計算步驟的流程圖。 圖3:可見光源的圖示。
圖4:根據(jù)本發(fā)明檢測(自動檢測)規(guī)定區(qū)域的圖像分析的示意圖。 圖5:用于處理的由照相機拍攝的種子圖像。 圖6: —批種子關(guān)于顏色(A)、大小(B)和形狀(C)的一致 性的報告。
圖7:小麥種子經(jīng)過不同處理的顏色(基于色調(diào))對比報告。
具體實施方式
本發(fā)明詳述如下。
配方包含農(nóng)藥(如，殺蟲劑和殺真菌劑)、表面活性劑、增稠劑、 防凍劑和染料。染料(或著色劑)的采用使得處理后的種子被著色。 因此，處理后的種子的顏色及其一致性可作為處理好壞的指示。更進 一步，粘附在種子上的著色劑總量是粘附在種子上的農(nóng)藥量(農(nóng)藥裝 栽)的指示，并且本發(fā)明也可作為其指示。
更進一步，某些種子的處理包括用一些用具篩選種子的形狀，例 如漏斗，以確保每個種子的標準形狀和大小，本發(fā)明也適用于確定這 類處理的一致性和有效性。
任何種子均可用于本發(fā)明中。在一個優(yōu)選的實施例中，種子從以
下一組中選出紫花苜蓿種子、蘋果種子、香蕉種子、大麥種子、豆 類種子、椰菜種子、蓖麻種子、柑桔種子、苜蓿種子、椰子種子、咖 啡豆種子、玉米種子、棉花種子、黃瓜種子、綠樅種子、桉樹種子、 火炬松種子、亞麻種子、西瓜種子、燕麥種子、橄欖樹種子、棕櫚種 子、豌豆種子、花生種子、胡椒種子、白楊種子、松木種子、油菜種 子、稻種、黑麥種子、高粱種子、南方松種子、大豆種子、草莓種子、 甜菜種子、甘蔗種子、向日葵種子、楓香樹種子、茶樹種子、煙草種 子、西紅柿種子、黑小麥種子、草皮、小麥種子和擬南芥種子。
在一個更優(yōu)選的實施例中，種子從以下一組中選出棉花種子、 玉米種子、大豆種子、油菜種子、稻種、大麥種子、黑麥種子、燕麥 種子、黑小麥種子和小麥種子。
在一個更優(yōu)選的實施例中，種子是玉米種子或小麥種子。
技術(shù)人員可理解某些校準步驟如光度校準和幾何校準應(yīng)該在執(zhí) 行本發(fā)明之前完成，以確保不同的測量間可進行比較，特別是由于本 發(fā)明是基于顏色度量分析的。具體地，光度校準需要白平衡且設(shè)置亮 度范圍在傳感器靈敏度最大值的80%左右以確保標準化顏色測量。此 外，象素間的距離應(yīng)與毫米級的實際距離相關(guān)，以使得，例如，所報 告的大小測量值是絕對的。
另外，照相機應(yīng)進行配置使得照相機不對圖像進行任何處理，從 而處理器進行的圖像分析是對照相機拍攝(或捕獲)的實際數(shù)據(jù)進行 的。
本發(fā)明在人眼可見(可見光)的電磁輻射波長下實現(xiàn)，即380~ 780nm，優(yōu)選地是400 ~ 700nm。
重要的是種子的顏色和規(guī)定區(qū)域的顏色出現(xiàn)在HSI色彩模型的 不同段，從而處理器進行的圖像分析可識別出種子。
采用HSI色彩模型處理種子圖像的一個優(yōu)點是可獲得更好的分 割。例如，采用將紅色種子放在綠色規(guī)定區(qū)域上被發(fā)現(xiàn)在HSI模型中 非常有效。
規(guī)定區(qū)域是已著色的種子被放置的區(qū)域，它給圖像分析提供了一
個合適的背景以識別種子。規(guī)定區(qū)域的尺寸應(yīng)使得種子可在其內(nèi)。
一批種子可由一個數(shù)字定義，該數(shù)字足以指示這個處理的一致性
分析是否有代表性。 一般而言，至少需要30個種子，在這種情況下 操作員在本發(fā)明的開始將此數(shù)字輸入處理器使得處理器知道一旦30
個種子被檢測到，則不需要進行更進一步的分析。
將種子帶到圖像拍攝位置的方法可通過任意適當?shù)姆椒▽崿F(xiàn)，相 對于固定的規(guī)定區(qū)域中的種子移動照相機，或移動規(guī)定區(qū)域中的種子 至固定的照相機。該移動可通過手動或自動操作。不管怎樣，重要的 是種子在移動過程中不被破壞。在一個優(yōu)選的實施例中，照相機是固 定的，種子被帶至照相機。
只要種子處在照相機的拍攝范圍內(nèi)，就可以手動或自動完成數(shù)字 圖像的拍攝，例如，通過電子傳感器或使用圖像分析來觸發(fā)。
優(yōu)選地，光源一直打開，并且亮度和方向可使照相機拍攝種子的 平面圖像。此外，光源的放置應(yīng)使得來自光源的光不直接進入照相機， 而僅是在種子反射(輻射光)之后(如圖3)。為了避免任何問題， 照相機不接收任何發(fā)射光，即，直接來自光源的光。
可提供照明寬廣范圍在波長為380 ~ 780nm，優(yōu)選地400 ~ 700nm 的任意光源均可被采用。例如，發(fā)光二級管和熱光源。這些光源都是 很容易獲得的，例如來自Volpi AG， Wiesenstrasse 33， 8952 Schlieren， 瑞士，和RVSI/NER，15 Twin Bridge RoadWeare，NH，03281，美國。優(yōu) 選地，光源放置在規(guī)定區(qū)域附近使得規(guī)定區(qū)域有一個持續(xù)的照明且任 何環(huán)境光的影響被消除。
適當?shù)恼障鄼C的例子是帶有l(wèi)-CCD (電荷耦合器)傳感器的一 維或二維彩色CCD照相機。也可采用3-CCD傳感器照相機或有三色 (紅、綠和藍)濾鏡的B/W CCD照相機。這些CCD相機都4艮容易 獲得，例如來自本地圖像處理產(chǎn)品銷售商的Sony、 Jai、 Basler照相 機。圖5示出了一個二維CCD相機拍攝圖像的代表圖。
在一個實施例中，遠心光學鏡被用于獲取種子更好的清晰度。
本發(fā)明所用的實現(xiàn)圖像分析的處理器可以是任何適當?shù)奶幚砥?br> 裝置，如計算機，該處理器裝置例如可通過電線(Fire-Wire)或PCI 總線連接至照相機。另一個處理器可被用來顯示結(jié)果，但優(yōu)選地采用 同一處理器執(zhí)行圖像分析和報告。在本發(fā)明中，來自種子的輻射光沒有被散射。根據(jù)本發(fā)明的一個優(yōu)選實施例，在圖像的拍攝采用圖像分析自動 完成的情況下，CCD相機每1/30秒拍攝或捕獲一幅圖像，發(fā)送圖像 數(shù)據(jù)至處理器在其中進行圖像分析以確定該圖像是否含有整個規(guī)定 區(qū)域。本發(fā)明的這部分被稱為自動檢測(見圖4)。如果被分析的圖 像不是規(guī)定區(qū)域或僅是規(guī)定區(qū)域的一部分，那么該圖像不進行進一步 圖像分析。自動檢測一般采用RGB色彩模型實現(xiàn)，基于操作員在本 發(fā)明開始前識別規(guī)定區(qū)域的顏色和所分析的種子的顏色，然后由處理 器分析一個感興趣區(qū)(ROI)(基于對應(yīng)于規(guī)定區(qū)域尺寸的象素個數(shù)) 以檢查是否滿足關(guān)于規(guī)定區(qū)域和種子的色彩參數(shù)。 一般而言，規(guī)定區(qū) 域的顏色與用于將每個規(guī)定區(qū)域帶到圖像拍攝位置的裝置的背景色 進行對比，例如， 一個合適的顏色可能是白色背景伴隨著綠色規(guī)定區(qū) 域。一旦手動或自動拍攝的圖像包括整個規(guī)定區(qū)域，則圖像的RGB 模型被轉(zhuǎn)換為HSI色彩模型的色調(diào)和可選的飽和度(色彩轉(zhuǎn)換步驟)。 這些轉(zhuǎn)換的算法大家都知道。(例如，這些分析的背景知識可在 Prentice Hall于1989年出版的Anil K Jain所寫的《Fundamentals of Digital Image Processing》；A.Bovik和J.Gibson中Alan C Bovik和 Mita D Desai所寫的《Basic Binary Image Processing》；由Academic Press于San Diego在2000年出版的M. Sonka， V. Hlavac和R. Boyle 所寫的《Handbook of Image & Video Proceeding》；International Thomson Publishing, Pacific Grave CA 1998， R.C. Gonzales和R.E. Woods的《Image Processing, Analysis and Machine Vision》；Digital Image Processing; Addison Wesley, 1993; 和 B. J鈺hne; Digitale Bildverarbeitung; Springer Verlag， Berlin Heidelberg 1997中找到。 此外，還可從一些公司那里獲得庫來實現(xiàn)這些轉(zhuǎn)換，這些公司例如Matrox Electronics Systems Ltd, 1055 boul. St-R6gis, Dorval Qu6bec， Canada H9P 2T4及Cognex Corporation, One Vision Drive, Natick MA 01760-2059, USA。在此之后，采用色調(diào)層(包括門限化和BLOB分析)進行圖像 分割。門限化的門限值取決于規(guī)定區(qū)域的顏色。接著，二進制圖像通 過BLOB分析進行處理。BLOB分析優(yōu)選地采用4鄰域拓樸實現(xiàn)。技 術(shù)人員知道這些分析應(yīng)采用哪些算法。作為BLOB分析的一部分被識別的不是種子的對象被排除，例 如，如果在例如對象中兩個最寬點之間的象素距離或?qū)ο蟮拿娣e等方 面對象不滿足種子的大小范圍或形狀范圍；以及如果對象觸及規(guī)定區(qū) 域的邊界。在BLOB分析中，處理器基于操作員指示該批種子的大小和/或 形狀范圍來識別種子。如果圖像中識別出的對象比已指示的種子范圍 大或小，那么對象就不被視為種子進行特征提取。反之，對象被特征 提取并且在這一步可確認對象是否為種子。在此之后，留下來的對象被當作種子。如果本發(fā)明識別了每個規(guī)定區(qū)域中一個以上滿足種子大小或形 狀特征的對象(種子)，這些對象被認為是最終報告中的相應(yīng)種子數(shù) 目。然而，優(yōu)選地，如果每個規(guī)定區(qū)域放一個種子。更進一步，如果一個以上的種子出現(xiàn)在同一規(guī)定區(qū)域中且挨著彼 此，則這些種子可以被BLOB分析排除；或者由專門的算法分離出來 并包含在這批種子中，象BLOB分離算法，如Watershed,在一個優(yōu)選的實施例中，為確保種子從規(guī)定區(qū)域(或背景)中識 別和區(qū)分出來，應(yīng)把種子放在規(guī)定區(qū)域中且不接觸規(guī)定區(qū)域的邊界， 使得這些離散對象可在步驟(e)中被識別。一旦在圖像中識別出對象，對象(種子)的大小和形狀可通過分 析確定。大小可被確定，例如，基于對象的面積或?qū)ο笾袃牲c間最長 距離，分別轉(zhuǎn)換成實際的平方毫米或?qū)嶋H的毫米(基于開始的幾何校 準)；并且形狀評級可被確定(例如，根據(jù)包圍著種子區(qū)域中兩點間
最大距離的圓周的半徑與包圍著種子區(qū)域中兩點間最短距離的圓周 的半徑之比)。例如可通過計算色調(diào)(可選地飽和度)層的均值和標準偏差值來 確定對象(種子)的顏色和顏色分布。在一個實施例中，為得到更好的顏色測量， 一般對象邊界上的一至五個象素被排除這取決于分辨 率。在更高的統(tǒng)計動差下，如斜度(3階)，峰度(4階)，也可獲 得進一步的顏色分布。如果種子的顏色是紅的，則在移動每個象素各自的色調(diào)值以避免 色調(diào)空間的模性質(zhì)之后，計算均值和顏色分布。在發(fā)明的開始規(guī)定區(qū)域的數(shù)目被輸入處理器中，使得一旦對應(yīng)數(shù) 字的圖像分析完成后，處理器就告知操作員，使得圖像分析不在同一 規(guī)定區(qū)域(和種子)上重復(fù)進行。如果還有種子要被分析，則操作員 改變規(guī)定區(qū)域中的種子并繼續(xù)測量。一旦所需數(shù)目的種子和規(guī)定區(qū)域被拍攝且分析，則處理器停止圖 像采集并計算統(tǒng)計量，例如，這批種子的顏色、顏色分布、大小和形 狀的均值、標準偏差值、最小最大值?？捎?維柱狀圖(見圖6)或 2維曲線圖(顏色和顏色分布)的形式表示出來。同樣地，可得到每 個種子的特征。柱狀圖提供了 一批種子一致性的直接指示，圖越窄，處理越一致。 本發(fā)明的 一個優(yōu)點是可定性比較一批種子與另 一批種子。例如，圖7示出了不同小麥處理和不同配方類型的顏色等級。還可用其他允許技術(shù)人員鑒別這批種子一致性的任何方式表示數(shù)據(jù)。本發(fā)明還使用RGB色彩模型的2維彩色子空間(與亮度無關(guān))。 在該子空間中，種子顏色分布的重心和標準偏差被計算作為定量顏色值。本發(fā)明的一個獨特優(yōu)點是操作員可選擇一批種子來進行圖像分 析，確保本發(fā)明被正確地校準，輸入種子類型(如，種子大小范圍和 /或顏色)，輸入這批種子的數(shù)目，啟動本發(fā)明，操作員可離開它繼續(xù) 完成其它工作，不久后回來研究結(jié)果。
權(quán)利要求
1.一種確定一批種子的顏色、大小和形狀特征的一致性的方法，其包括(a)將每個種子(1)放在規(guī)定區(qū)域(2)中，規(guī)定區(qū)域具有相對于種子顏色不同波長的顏色；(b)將每個規(guī)定區(qū)域帶到可拍攝該規(guī)定區(qū)域的彩色數(shù)字圖像的位置；(c)在拍攝數(shù)字圖像期間用可見光照射規(guī)定區(qū)域；(d)用照相機(5)拍攝規(guī)定區(qū)域的數(shù)字圖像；(e)將所拍攝的圖像處理成HSI(色調(diào)、飽和度和亮度)色彩模型的色調(diào)和可選的飽和度，以通過分割識別規(guī)定區(qū)域內(nèi)的對象，優(yōu)選地是在每個規(guī)定區(qū)域中的離散對象；(f)通過特征提取，基于HSI色彩模型的色調(diào)和可選的飽和度來確定每個對象的大小、形狀和顏色；(g)確定每個對象是否滿足種子大小范圍或種子大小顏色范圍或種子形狀范圍；(h)基于色調(diào)和可選的飽和度確定滿足(g)中要求的每個對象的實際大小、形狀、顏色分布和顏色；(i)報告該批種子的顏色、顏色分布、實際大小和形狀以提供該批種子一致性的指示。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1中所述的方法，其中，規(guī)定區(qū)域處在用于使 每個種子相對于照相機(5)移動到在步驟(d)中的數(shù)字圖像被拍攝 的位置的裝置(3)上。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1或權(quán)利要求2中所述的方法，其中照相機是 CCD。
4. 根據(jù)權(quán)利要求1至3中任何一個所述的方法，其中整個規(guī)定 區(qū)域的數(shù)字圖像的拍攝由圖像分析觸發(fā)。
5. —種確定一批種子的顏色、大小和形狀特征的一致性的設(shè)備，包括(i) 用于將有色的規(guī)定區(qū)域帶到拍攝數(shù)字圖像的位置的裝置(3)，(ii) 用于照射規(guī)定區(qū)域的可見光源(4)，(Hi)用于拍攝彩色數(shù)字圖像(4)的照相機(5)，和 (iv)處理器(6)，可用于將拍攝的圖像轉(zhuǎn)換為HSI (色調(diào)、 飽和度和亮度)色彩模型的色調(diào)和可選的飽和度，以通過分割識別規(guī) 定區(qū)域內(nèi)的對象，優(yōu)選地是在每個規(guī)定區(qū)域中的離散對象；優(yōu)選地基 于HSI色彩模型的色調(diào)和可選的飽和度通過特征提取來確定每個對 象的大小、形狀和顏色；確定每個對象是否滿足種子大小范圍或種子 大小顏色范圍或種子形狀范圍；優(yōu)選地基于色調(diào)和可選的飽和度確定 每個符合條件的對象的實際大小、形狀、顏色分布和顏色；以及報告 該批種子的顏色、顏色分布、實際大小和形狀以提供該批種子一致性 的指示。
6. 根據(jù)權(quán)利要求5所述的設(shè)備，其中照相機(5)是固定的。
7. 根據(jù)權(quán)利要求5或權(quán)利要求6所述的設(shè)備，其中照相機是CCD相機。
8. 根據(jù)權(quán)利要求5至7中任一項所述的設(shè)備，其中處理器(6) 還可用于識別整個規(guī)定區(qū)域。
全文摘要
本發(fā)明涉及一種通過HSI(色調(diào)，尺寸和亮度)色彩模型的色調(diào)和可選的飽和度經(jīng)無破壞性分析來確定一批植物種子的顏色、大小和形狀特征的一致性的方法和裝置。
文檔編號A01C1/00GK101102664SQ200680002046
公開日2008年1月9日 申請日期2006年1月9日 優(yōu)先權(quán)日2005年1月10日
發(fā)明者亞力克斯·林格恩巴赫, 雅格部·安德烈亞斯·勒恩比格 申請人:辛根塔參與股份公司