Розробка пристрою для автоматичного фенотипування насіннєвого матеріалу соняшнику

Автор(и)

DOI:

https://doi.org/10.31548/machenergy2019.01.011

Ключові слова:

соняшник, насіннєвий матеріал, фенотипування, сепарація, ідентифікація, автоматизація.

Анотація

Фенотипування насіння – процес типування, визначення, ідентифікації і розділення насіння, як селекційного матеріалу, за його морфологічними і маркерними ознаками. Техніко-технологічне забезпечення процесу автоматичного фенотипування насіння повинно основане на алгоритмах і методах обробки зображень насіння. Метою досліджень є підвищення ефективності селекційно-насінницького процесу соняшника шляхом розробки і застосування пристрою для автоматичного фенотипування насіннєвого матеріалу. Розроблено і експериментально перевірено алгоритм ідентифікації і розрахунку геометричних розмірів і забарвлення насіння, на якому оснований пристрій для автоматичного фенотипування насіннєвого матеріалу соняшника. Зазначений алгоритм реалізовано у програмному забезпечені, яке застосовує бібліотеки OpenCV. Програмне забезпечення дозволяє ідентифікувати насіння соняшнику за його геометричними розмірами (довжина L, ширина B та їх відношення) в колірному просторі HSV і гістограмами розподілу кольорів RGB області насіння. Розроблено пристрій для автоматичного фенотипування насіння, який зберігає точність індивідуального вимірювання геометричних розмірів насіння соняшника, визначення їх форми і забарвлення, що відповідає сучасним вимірювальним засобам, та забезпечує низьку трудомісткість і високу технологічність реалізації процедури фенотипування насіння, як селекційного матеріалу, за його морфологічними і маркерними ознаками.

Посилання

State register of plant varieties, suitable for distribution in Ukraine in 2018. (2018). Kyiv: Ministry of Agrarian Policy and Food of Ukraine. 28.

State target program for the agrarian sector of the economy for the period up to 2020. (2016). Official Bulletin of Ukraine. № 24. Kyiv: Cabinet of Ministers of Ukraine. 11.

Jahnke S., Roussel J., Hombach T., Kochs J., Fischbach A., Huber G., Scharr H. (2016). PhenoSeeder - A robot system for automated handling and phenotyping of individual seeds. Plant Physiology 172. 1358-1370. https://doi.org/10.1104/pp.16.01122

Usatikov S. V., Goronkov K. A., Rudenko O. (2011). The database of the training sample for the high-precision recognition of flat images of varieties of cereals and oil crops. Magazine "Fundamental research". Moscow. Issue 8 Part 2. 342-346.

Mira Park, Jesse S. Jin, Sherlock L. Au, Suhuai Luo, Yue Cui. (2009). Automated Defect Inspection Systems by Pattern. Recognition International Journal of Signal Processing, Image Processing and Pattern Recognition. Vol. 2. No 2. 31-41.

Domasev M. V., Gnatyuk S. P. (2009). Color management, color calculations and measurements. St. Petersburg: Peter. 224.

Gonzalez S., Woods R. (2005). Digital Image Processing. M.: Technosphere. 1072.

Tishchenko L. M., Kharchenko S. A., Kharchenko F. M., Bakum M. V., Abduyev M. M., Borsch Yu. P., Korshunov K. S. (2015). Patent for utility model UA 101069 U, IPC (2015.01) G01B 11/00 G01B 11/02 (2006.01). Method of determining the size of the seed. No. 2015 01890. Declared. 03.03.2015. Published by August 25, bulletin No. 16.

Bakum M. V., Manchinsky Yu. O., Gorbatovsky O. M., Leonov V. P., Putovtsev A. A., Prize K. L. (2006). Declarative Patent for Utility Model UA 13868 U, IPC (2006) B07B 01 / 00 Method of determining the dimensional characteristics of seeds. No. u200510506. Declared 07.11.2005. Published by April 17, Bul. No 4.

Ringenbach A., Loyenberger J. A. (2006). Patent RU 2388203, IPC A01C1 / 00 (2006.01). A device for determining the homogeneity of a seed lot. No. 2007130533/13. Declared Jan 09, Published by 10/05/2010.

Shevchenko I. A., Aliiev E. B. (2018). Research of the photoelectronic process of determining the coloration of seeds of oilseeds. Machinery and technology of agroindustrial complex. UkrNDIPVT them L. Burned. No 4 (103). 40-43.

Завантаження

Опубліковано

2019-12-14

Номер

№ 10(1) (2019)

Розділ

Статті

Ліцензія

Стосунки між правовласниками і користувачами регулюються на умовах ліцензії Creative Commons Із Зазначенням Авторства – Некомерційна – Поширення На Тих Самих Умовах 4.0 Міжнародна (CC BY-NC-SA 4.0):https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/deed.uk

Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:

  • Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
  • Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.
  • Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи, як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див.The Effect of Open Access).