向日葵为头状花序,生长类率为85%。在茎的顶端,俗称花盘。花盘上有2种花,即舌状花鉴于国内外基于图像处理技术,以向日葵为对和管状花。舌状花为无性花,着生在花盘边缘1~3象的相关研究较少,且向日葵花盘等的尺寸与对传层,呈橙黄或淡黄色,具有引诱昆虫前来采蜜授粉的粉者的吸引力、产量估计密切相关,本研究设计了背作用。管状花为两性花,位于舌状花内侧,主要生长景板、遮挡板以及三脚架用于图像采集,通过自动化[2]在圆盘区域,呈黄褐色编程进行向日葵花盘等参数的准确、快速测量,统计。向日葵是典型的异花授粉作物,必须在传粉昆[3]虫或其他生物媒介的作用下才能授粉分析花盘多个径向的直径,随之获取向日葵花盘、圆。向日葵盘等的面积、周长等几何参数。所提出的方法具有自花授粉结实率极低,仅为3%左右,而异花授粉结快速无损、工作量小、精度高等优点,为向日葵产量实率较高。适时施肥浇水、防治病虫害,以及采取放估计、育种相关的表型研究、传粉媒介的相互作用研[4]蜂或人工辅助授粉等措施可提高结实率。已有的研究表明,向日葵花粉、花色、花香、花蜜量和花盘上舌状小花的大小等是吸引蜜蜂等传粉者的重要植[5]物性状。向日葵产量与花盘的大小密切相关,花[6-7]究等提供技术支持。11.1材料和方法试验材料。同时,向本研究选择不同品种的向日葵,直径(水平和日葵的产量还在一定程度上受蜜蜂及人工辅助授粉竖直方向上直径的平均值)介于90~221mm。共盘尺寸是估测产量的一个重要指标[8-9]的影响25个向日葵品种,每个品种5株,共计125株。。将机器视觉和图像处理技术应用于农业研究与生产,具有广泛的应用前景和实用价值。例如,根据[10]植物的视觉差异进行水果与蔬菜的识别[11-12][14]禽生长进行监测试验装置在农业领域中获取数字图像容易出现失真、阴影、背景干扰、对比度低、缺乏用于尺寸校正的参照,对畜物等问题,从而影响图像处理的效果。针对以上问等。在向日葵花盘和圆盘等组题,本研究设计了用于向日葵花盘图像采集的背景,对药用植物叶片进行分类分级蔬菜、检查和[13]1.2件的参数测量方面,常用人工方法获取向日葵花盘[15-16]和圆盘的直径、面积等参数板及遮挡板,如图1所示。;而基于图像处理的向日葵植株、叶片及花盘等参数测量的研究较少。[17]郭丽娟根据向日葵种子内部含油率不同,采用近红外技术和计算机视觉技术设计了种子自动分选系统,将种子准确地区分为2个级别,提高了经济效[18]益。狄鹏慧等以向日葵叶部锈病为主要研究对象,以Matlab为平台,将自然光照条件下采集到的向日葵叶部病害图像进行预处理,再分别利用病斑的颜色及纹理特征,对向日葵叶部病害进行了较准[19]确地识别诊断。