AGRIS - 

Data provenance by Country

2023

Metlenkin, D.A. | Platova, R.A. | Platov, Yu.T. | Ezhova, M.V.

The studies aimed to assess the information value of vegetation indices calculated from hyperspectral images of avocado fruits for their sorting according to the physiological state during storage. The work was carried out in July 2021. Four vegetation indices were used: normalized difference vegetation index (NDVI), including its modification (NDVI679/757), harvest maturity index (CFI) and plant water index (PWI). Hyperspectral images were recorded using a portable camera, and spectral signatures of the avocado fruit were selected. The principal component method revealed the most informative spectral regions, 679-757 nm and 900-970 nm, which were used to calculate and modify vegetation indices. During the calculations, it was found that as the values of the PWI index increase, the NDVI and NDVI757/679 indices decrease. At the same time, the modified NDVI757/679 index has a higher inverse relationship with PWI (R2=0.99) than NDVI with PWI (R2=0.95). According to the values of two vegetation indices (PWI, NDVI679/757), using them as grayscale pseudo-colours, hyperspectral images were visualized. This made it possible to reveal the changes in the physiological state of avocado fruit, namely darkening and the moisture content increasing in the exocarp, which are not clearly determined by organoleptic evaluation. The proposed approach makes it possible to use hyperspectral information to determine consumer maturity and sort avocado fruits according to their physiological state during storage in commercial organizations. | Цель исследования - оценка информативности вегетационных индексов, рассчитанных по гиперспектральным изображениям плодов авокадо, для их сортировки по физиологическому состоянию в период хранения. Работу выполняли в июле 2021 г. Использовали 4 вегетационных индекса: индекс нормализованного различия произрастания (NDVI), в том числе его модификацию (NDVI679/757), индекс потребительской зрелости (CFI) и индекс растительной воды (PWI). Гиперспектральные изображения регистрировали с использованием портативной камеры и проводили отбор спектральных сигнатур плодов авокадо. Методом главных компонент выявлены наиболее информативные спектральные области – 679…757 нм и 900…970 нм, которые использовали для расчета и модификации вегетационных индексов. Обнаружено, что по мере роста величин индекса PWI уменьшаются индексы NDVI и NDVI757/679. При этом модифицированный индекс NDVI757/679 обладает более высокой обратной взаимосвязью с PWI (R2=0,99), чем NDVI с PWI (R2=0,95). По величинам двух вегетационных индексов (PWI, NDVI679/757) с использованием их как псевдоцветов в оттенках серого проводили процедуру визуализации гиперспектральных изображений. Это позволило выявить изменения физиологического состояния плодов авокадо, а именно потемнение и увеличение влажности экзокарпия, явно не определяемые при органолептической оценке. Предложенный подход дает возможность использовать гиперспектральную информацию для определения потребительской зрелости и сортировки плодов авокадо по их физиологическому состоянию в период хранения в коммерческих организациях.

Show more [+]

Less [-]

Central Scientific Agricultural Library - Russian Federation

2023

Kutyrev, A.I. | Filippov, R.A.

A method for improving the accuracy of calcium deficiency diagnosing in strawberry plants is developed. It suggests the use of machine learning algorithms, such as convolutional neural networks (CNN), which makes it possible to train a model on a data set for qualitative detection of calcium deficiency signs in the leaves. A dataset of images of healthy leaves and leaves with calcium deficiency signs was collected; the method of artificially increasing the volume of the training sample (image augmentation) was applied, by horizontal and vertical reflection of objects in the images, rotation by a given angle and random addition of "noise". To train CNN, an algorithm for obtaining RGB images using a robotic platform is proposed. A modern model of the YOLOv7 neural network was used as a means of detecting the calcium deficiency signs of the strawberry leaves in the images. The configuration of the YOLOv7 machine learning algorithm for recognizing damaged areas in strawberry leaves caused by calcium deficiency has been determined. To train the YOLOv7 model, the Transfer learning method was used. To assess the quality of the object recognition algorithms, both the metric mAP (mean average precision) equal 0.454, and the metric F1-score (F-measure), 0.53 were used; the average absolute error (Mean Absolute Percentage Error, MAPE) of the analyzed model was calculated. The YOLOv7 model recognized the "Calciuemdeficiency" class, with a MAPE index equal to 7.52%. The analysis of the research results showed that timely monitoring of garden strawberry industrial plantation carried out using a wheeled robotic platform with the use of the YOLOv7 CNN for processing the data obtained will allow determining calcium deficiency in the strawberry leaves with high accuracy up to 94.43% at the early stages of pathology development. | Предложен метод повышения точности диагностирования недостатка кальция в растениях земляники садовой. Это применение алгоритмов машинного обучения, таких как сверточные нейронные сети (CNN), которые позволяют обучить модель на наборе данных для качественного обнаружения признаков дефицита кальция на листьях. Собран набор данных (dataset) изображений листьев (здоровых и с признаками недостатка кальция), использован способ искусственного увеличения объема обучающей выборки (image augmentation) путем горизонтального и вертикального отражения объектов на изображениях, поворота на заданный угол и случайного добавления "шума". Для обучения CNN предложен алгоритм получения RGB-изображений с помощью роботизированной платформы. В качестве средства обнаружения признаков дефицита кальция на листьях земляники на изображениях использована современная модель нейронной сети YOLOv7. Определены гиперпараметры алгоритма машинного обучения модели YOLOv7 для распознавания областей поражения листьев земляники садовой, вызванных недостатком кальция. Для обучения модели YOLOv7 использован метод трансферного обучения (Transfer learning). Для оценки качества работы алгоритмов распознавания объектов использованы метрики mAP (mean average precision) и F1-score (F-мера), проведен расчет средней абсолютной ошибки (Mean Absolute Percentage Error, MAPE) рассматриваемой модели нейронной сети YOLOv7. Анализ полученных результатов показал, что модель YOLOv7 распознала класс "Calciuemdeficiency" с показателем MAPE, равным 7,52%. Расчетное значение метрики бинарной классификации mAP составило 0,454, метрики F1-score – 0,53. Результаты исследований показали, что своевременный мониторинг состояния земляники садовой на промышленной плантации, проведенный с использованием колесной роботизированной платформы с применением CNN YOLOv7 для обработки полученных данных, позволит на ранних этапах развития патологии с высокой точностью до 94,43% определить дефицит кальция в листьях растений земляники садовой.

Show more [+]

Less [-]

Central Scientific Agricultural Library - Russian Federation

2023

Alejnikov, A.F. | Osipenko, I.V.

A possibility of developing a non-invasive method for determining the sex of an embryo in an egg prior to incubation based on intelligent analysis of the proposed morphometric features of poultry eggs has been under study. For the first time, there has been developed a method for determining sexual dimorphism based on the analysis of parameter of egg asymmetry in 3 spatial coordinates determined by computer vision methods using machine learning. An experimental unit for viability assessment and establishment of the necessary conditions for incubation and hatching of chicks has been developed to validate the implementation of the proposed method. It includes a smart incubator "Smart brooder hen", a brooder, a thermal imaging micro-camera, an oil-filled radiator, an air humidifier, a bactericidal air irradiator-recirculator, a thermohygrometer and a laptop. For image acquisition, the unit utilized a digital camera with a state-of-the-art CMOS sensor (22.3 х 14.9 mm). The geometric spatial digital model of each egg was artificially divided into a set of elements by software, by which the asymmetry of the egg shape was determined. In doing so, their shape indices, area, volume, and perimeter were determined from the measured linear dimensions of each element. Incubation of 72 fertilized eggs of Dekalb White cross hens was carried out. Following the incubation, it was possible to reliably determine the sex of 38 chicks. Applying machine learning methods in solving binary classification problems for a small sample (38) with high dimensionality of the initial feature set yielded 3 models with accuracy metrics AUC = 73–72% and F1 = 69–72%: a Random Forest classifier with 4 evaluators and maximum depth of 3; a Random Forest classifier with 10 evaluators and maximum depth of 5 and an AdaBoost classifier with 4 decision tree evaluators and maximum depth of 3. Experimental confirmation of the interrelationship between the egg shape asymmetry and its sexual dimorphism will make it possible to approach the solution of the problem of determination of the egg sex before incubation. | Исследовали возможность разработки неинвазивного метода определения пола эмбриона в яйце до инкубации на основании интеллектуального анализа предложенных морфометрических признаков яйца птицы. Впервые разработан метод определения полового диморфизма, основанный на анализе параметров асимметрии яйца по 3 пространственным координатам, определяемым методами компьютерного зрения с применением машинного обучения. Разработана экспериментальная установка оценки жизнеспособности и создание необходимых условий для проведения инкубации и вывода цыплят для подтверждения осуществления предлагаемого метода. В состав ее входят smart инкубатор "Умная наседка", брудер, тепловизионная микрокамера, маслонаполненный радиатора, увлажнитель воздуха, бактерицидный облучатель-рециркулятор воздуха, термогигрометр и ноутбук. При получении изображений в установке использован цифровой фотоаппарат с современной CMOS-матрицей (22,3 х 14,9 мм). Геометрическую пространственную цифровую модель каждого яйца программным путем искусственно разбивали на множество элементов, по которым определяли асимметрию формы яйца. При этом по измеренным линейным размерам каждого элемента определяли их индексы формы, площадь, объем и периметр. Проведена инкубация 72 оплодотворенных яиц курицы кросса Dekalb White. После инкубации удалось достоверно определить пол 38 цыплят. Применение методов машинного обучения при решении задач бинарной классификации для малой выборки (38) с большой размерностью исходного набора признаков позволило получить 3 модели со значением точности метрик достоверности AUC = 73–72% и F1 = 69–72%: Random Forest классификатор с 4 оценщиками и максимальной глубиной 3; классификатор случайного леса с 10 оценщиками и максимальной глубиной 5 и классификатор AdaBoost с 4 оценщиками дерева решений и максимальной глубиной 3. Экспериментальное подтверждение взаимосвязи асимметрии формы яйца с его половым диморфизмом позволит приблизиться к решению проблемы определения пола яйца до инкубации.

Show more [+]

Less [-]

Central Scientific Agricultural Library - Russian Federation

2023

Khort, D.O. | Chilikin, A.D. | Shurygin, B.M.

One non-invasive method for detecting fruit damage involves monitoring of them using hyper-spectrometers. Hyperspectral images comprise a set of spatially resolved radiation spectra of a reflected object. By using these data, it is possible to identify the characteristics and parameters of fruits that may indicate damages of them. In this study, the spectral and spatial components of hyperspectral images of apple fruits (n=100) have been analyzed. The images were taken using a prototype optical system for recognizing micro- and macrodamage of plant tissue. The device simulates a conveyor sorting system and is able to rotate the subjects. 'Ligol' apples grown in the Tambov region, Russia, harvested no more than 3 days ago were sorted. Random forest classifiers were used to detect objects in the images, with reflection spectra, vegetation indices and spatial texture descriptors - local binary patterns - used as input data for classifiers. Classifiers based on spectral characteristics proved to be more reliable than those trained without spectral data. Using spectral information about fruits significantly improved the classification results under the conditions of uneven lighting interference. By combining spectral data with machine learning methods, fruit sorting efficiency can be improved. This approach offers advanced development of methods for processing data from hyperspectral sensors installed on sorting lines to detect apple damage reliably. | Одним из неинвазивных методов обнаружения повреждений плодов является их мониторинг с использованием гиперспектрометров. Гиперспектральные изображения представляют собой набор пространственно разрешенных спектров излучения отраженного объекта. Используя эту информацию, можно выделить характеристики и параметры плодов, которые могут указывать на их повреждения. Анализировали спектральные и пространственные компоненты гиперспектральных снимков плодов яблони (n=100). Снимки получали с помощью прототипа оптической системы распознавания микро- и макроповреждений тканей растений, которая имитирует конвейерную сортировку и позволяет поворачивать объект съемки. Сортировали выращенные в Тамбовской области яблоки сорта Лигол, снятые с дерева не более 3 дн. назад. Для классификации объектов на изображениях использовали классификаторы типа "случайный лес". В качестве входных данных для классификаторов использовались спектры отражения, вегетационные индексы и дескрипторы пространственной текстуры (локальные бинарные шаблоны). Классификаторы, основанные на спектральных признаках, работали надежнее тех, которые были обучены без использования спектральных данных. Использование спектральной информации о плодах значительно улучшало результаты классификации при наличии помех от неравномерности освещения. Комбинируя спектральные данные с методами машинного обучения, можно повысить эффективность сортировки плодов. Этот подход открывает новые возможности для разработки методов обработки данных от гиперспектральных сенсоров, установленных на сортировочных линиях с целью надежного обнаружения повреждений плодов яблони.

Show more [+]

Less [-]

Central Scientific Agricultural Library - Russian Federation

2023

Novikova, T.P. | Novikov, A.I. | Petrishchev, E.P.

Forest seeds spectral data in the visible and infrared regions of electromagnetic radiation lengths quite effectively differentiate the origin, viability, types of seeds, their infestation with pests and diseases, the ability to absorb and lose water. The search for a method of seed testing that is both experimentally simple, fast, and effective for predicting germination is necessary to increase the energy efficiency of forest nurseries in the production of planting material. The retrospective references systematization (N = 55, 1998-2023, terms [Scholar Query = seeds* AND (spectr* OR optic*) (properties OR features) AND analysis]) into clusters was carried out based on eight performance criteria represented by rank variables. The similarity level and difference between clusters is determined by the method of the most distant neighbors with the grouping of data by the square of the Euclidean distance. The most distant criterion from other criteria is the level of invasiveness of testing (the square of the Euclidean distance is 25, p less than 0.05). Correlation analysis of nonparametric criteria indicates a direct strong interaction between the level of financial and organizational costs (Spearman coefficient ro = 0.77; p = 0.0008), time costs and low machine learning capability (ro = 0.725; p = 0.0008). In the future, it is planned to periodically supplement the set of systematic data to obtain an objective assessment of seed testing methods, as well as using a seed passport to evaluate the relationship of RGB spectral data of more than 1 000 individual seeds with early growth of seedlings in a post-pyrogenic experimental site of the forest landscape in the Voronezh region by example Pinus sylvestris L. var. Negorelskaya. | Спектральные данные лесных семян в видимом и инфракрасном диапазонах длин электромагнитного излучения достаточно эффективно дифференцируют происхождение, жизнеспособность, виды семян, их зараженность вредителями и болезнями, способность впитывать и терять воду. Поиск одновременно инструментально простого, быстрого и эффективного для прогнозирования всхожести способа тестирования семян необходим для повышения энергоэффективности лесных питомников при производстве посадочного материала. Ретроспективная систематизация источников (N = 55, 1998-2023 годы, терм [Scholar Query = seeds* AND (spectr* OR optic*) (properties OR features) AND analysis] в кластеры проведена на основании восьми критериев эффективности, представленных ранговыми переменными. Уровень сходства и различия между кластерами определен методом наиболее отдаленных соседей с группировкой данных по квадрату евклидова расстояния. Наиболее отдаленный от других критерий – уровень инвазивности тестирования (квадрат Евклидова расстояния – 25, p меньше 0.05). Корреляционный анализ непараметрических критериев указывает на прямое сильное взаимодействие между уровнем финансовых и организационных затрат (коэффициент Спирмена ро = 0,77; p = 0.0008), временных затрат и малой возможности машинного обучения (ро = 0,725; p = 0.0008). В будущем планируется периодически дополнять набор систематических данных для получения объективной оценки способов тестирования семян, а также с помощью паспорта семени оценить взаимосвязь RGB-спектральных данных более 1000 отдельных семян c ранним ростом сеянцев на пост-пирогенном экспериментальном участке лесного ландшафта Воронежской области на примере Pinus sylvestris L. var. Negorelskaya.

Show more [+]

Less [-]

Central Scientific Agricultural Library - Russian Federation

2023

Smirnov, I.G. | Kutyrev, A.I. | Khort, D.О. | Tumaeva, T.A. | Burmenko, Yu.V.

The paper presents a software and hardware complex with a mobile application based on a neural network, designed to identify apple fruits (apples) on tree canopy, to count their number, to determine the quantity of fruits affected by diseases, as well as to estimate the growth rate of apples and, thus, to forecast the total yield during the growing season. The developed software and hardware complex consists of a photo (image) collection unit with client software (a mobile application, a digital camera), a unit for processing the obtained images, which includes a database and a neural network, and a unit for interpretation of the obtained data. A neural network based on VGG-16 and SSD architecture was developed to identify apples on the tree canopy for evaluating apples and distinguishing sound fruits and those affected by disease. Training of the neural network was based on the selected classes of sound red and green apples, and apples affected by diseases – scab, powdery mildew, fruit rot, as well as mechanical damage. The software runs and operates on Ubuntu operating system, a mobile application – on Android. The software package and mobile application are capable of processing incoming photos (images) online, as well as to use previously captured photos. The generated database collects structured information about all field measurements and calculations of the number of apples on the planting rows under study. The experiments conducted on an industrial apple plantation showed that the accuracy of estimating the total number of fruits on the tree canopy compared to the true value was 94.7%, the accuracy of calculating the number of affected fruits was 90.4%. When technical requirements for the server and requirements for images are met, the average recognition rate does not exceed 0.6 s per image, the average segmentation rate of the apples from the background does not exceed 0.8 s per image, the average speed of an image analyzing and obtaining the recognition result does not exceed 1.5 s. | Представлен разработанный программно-аппаратный комплекс с мобильным приложением на основе нейронной сети, который позволяет идентифицировать плоды яблони на кроне деревьев, вести их подсчёт, определять количество плодов, поражённых болезнями и темпы роста плодов для вычисления объёма урожая во время вегетационного периода. Программно-аппаратный комплекс состоит из блока сбора фото (изображений), который включает клиентское программное средство (мобильное приложение, цифровая камера), блока обработки полученных изображений, который включает базу данных и нейронную сеть, а также блока анализа полученных данных. Для идентификации плодов яблони на кроне дерева разработана нейронная сеть на основе архитектуры VGG-16 и SSD − для диагностики изображений здоровых и поражённых болезнями плодов яблони. Классами плодов яблони для обучения нейронной сети выбраны здоровые красные и зелёные плоды; поражённые болезнями – паршой, мучнистой росой, гнилью плодовой и имеющие механические повреждения. Программное обеспечение запускается и функционирует на операционной системе Ubuntu, мобильное приложение на Android. Программное обеспечение и мобильное приложение могут работать на основе входящих фотографий (изображений) в режиме онлайн и использованием ранее отснятого фотоматериала. Разработанная база данных содержит структурированную информацию о всех произведённых полевых измерениях, итогах расчётов количества плодов яблони на исследуемых рядах насаждений. Точность оценки общего количества плодов на кроне дерева по сравнению с истинным значением составила 94,7%, точность подсчёта количества поражённых плодов составила 90,4%. Средняя скорость распознавания образов не превышает 0,6 с на одно изображение, средняя скорость сегментации плода яблони от фона не превышает 0,8 с на одно изображение, средняя скорость анализа одного изображения и получения результата распознавания не превышает 1,5 с при соблюдении технических требований к серверу и требований к изображениям.

Show more [+]

Less [-]

Central Scientific Agricultural Library - Russian Federation

2023

Yudaev, I.V. | Rozhkov, E.A.

The most effective technology of grain separation into groups is optoelectronic sorting of seeds by color sorters. The purpose of the research is to perform a comparative analysis of the existing methods for the identification of selective criteria and defect detection in wheat seeds by image and to evaluate the use effectiveness of these methods in modern optoelectronic grain sorters (color sorters). The process of identifying defects by the analytical unit of the installation has been analyzed. It consists of several stages: image acquisition and processing; filtering; selection of the analyzed object; selection of significant areas of the object; determination of the set parameters. To define the accuracy of the existing methods for detecting seed defects in the Kuban State Agrarian University, relevant studies were conducted. Two grain batches of 100 pieces each were graded in groups using a specialized hardware and software complex. The features of image detecting defects in wheat seeds by the methods, which are used in modern color sorters: correlation and using Fourier transformation, were considered. According to the results obtained, the installation makes a decision on whether the analyzed object belongs to a particular group. As a result of the experiment, errors and accuracy were calculated when dividing seeds into groups using the methods described above. It has been found that each method has certain features, however, both methods are based on the principles of neural networks and artificial intelligence and allow judging with sufficient accuracy whether wheat seeds belong to a particular group. The average accuracy of the correlation method for identifying defects is 90.6%, and the Fourier transformation method is 89.27%. | Наиболее эффективной технологией сепарации зерна на отдельные группы является оптико-электронная сортировка семян фотосепараторами. Цель исследования – провести сравнительный анализ существующих методов выделения селективных критериев и обнаружения дефектов семян пшеницы по изображению и оценить эффективность применения данных методов в современных оптико-электронных сортировщиках зерна (фотосепараторах). Проанализирован процесс идентификации дефектов аналитическим блоком установки. Он состоит из нескольких этапов: получение и обработка изображения, фильтрация, выделение анализируемого объекта, выделение значимых областей объекта, определение заданных параметров. Для определения точности существующих методов обнаружения дефектов семян в Кубанском ГАУ провели соответствующие исследования. Две партии зерна по 100 штук в каждой сортировали на группы с помощью специализированного программно-аппаратного комплекса. Были рассмотрены особенности обнаружения дефектов семян пшеницы по изображению методами, которые используются в современных фотосепараторах: корреляции и с помощью преобразования Фурье. Согласно полученным результатам, установкой принимается решение о принадлежности анализируемого объекта к той или иной группе. В результате проведенного эксперимента были рассчитаны погрешности и точность при разделении семян на группы с использованием вышеописанных методов. Установлено, что у каждого метода есть определенные особенности, однако они оба основаны на принципах работы нейронных сетей и искусственного интеллекта и позволяют с достаточной точностью судить о принадлежности семян пшеницы к той или иной группе. Усредненная точность корреляционного метода выделения дефектов составляет 90,6%, а метода преобразования Фурье – 89,27%.

Show more [+]

Less [-]

Central Scientific Agricultural Library - Russian Federation

2022

Alejnikov, A.F.

The necessity of determining the sex in the poultry's egg by non-invasive methods before incubation and during the incubation period is shown. The use of non-destructive methods for assessing sexual dimorphism in practice will significantly reduce the cost of producing eggs and poultry meat. The introduction of such methods will reduce the moral problems associated with the physical destruction of hatched chickens, depending on the egg or broiler direction of the poultry farm profile. The main methods and technical means for determining sexual dimorphism, used in world practice, are considered, the main disadvantage of which is the complexity of implementation and the associated high cost of acquiring such tools. An analysis of current world trends in the determination of sexual dimorphism of embryos in the poultry egg was carried out. Lower cost methods of estimating their sex before and during incubation were identified. The main noninvasive methods for assessing the sexual dimorphism of the egg embryo are analyzed and the advantages and disadvantages of these methods are shown. For the first time it was proposed to use all shape parameters, including egg asymmetries in three spatial coordinates, determined by computer vision methods, when assessing sexual dimorphism. An experimental colorimetric apparatus for assessing the sexual dimorphism of egg embryos before and during the incubation process based on computer vision was proposed. The use of an experimental setup in research will allow evaluating the effectiveness of at least 3 methods for determining the sexual dimorphism of chicken eggs in terms of following parameters: spatial asymmetry of the egg, structural changes in the embryo development, and heart rate of the embryo. | Показана необходимость определения пола эмбрионов в яйце птицы неинвазивными методами до инкубации и в ее период. Применение неразрушающих методов оценки полового диморфизма на практике существенно уменьшит затраты на производство яиц и мяса с.-х. птицы. Внедрение таких методов также снизит нравственные проблемы, связанные с физическим уничтожением вылупившихся цыплят в зависимости от яичного или бройлерного направления профиля птицефабрик. Рассмотрены основные методы и технические средства определения полового диморфизма, применяемые в мировой практике, основным недостатком которых является сложность реализации и связанная с ней высокая цена приобретения таких средств. Проведен анализ существующих мировых тенденций по определению полового диморфизма эмбрионов в яйце птицы. Выявлены менее затратные методы оценки их пола до инкубации и во время ее проведения. Проанализированы основные неинвазивные методы оценки полового диморфизма эмбриона яйца и показаны преимущества и недостатки этих методов. Впервые предложено использовать при оценке полового диморфизма все параметры формы, включая асимметрию яйца по трем пространственным координатам, определяемым методами компьютерного зрения. Предложена экспериментальная колориметрическая установка для оценки полового диморфизма эмбрионов яиц до и во время инкубационного процесса на основе компьютерного зрения. Использование экспериментальной установки при исследованиях позволит оценить эффективность не менее трех методов определения полового диморфизма эмбрионов в яйце курицы по следующим параметрам: пространственной асимметрии яйца, структурным изменениям развития эмбриона и частоте его сердечных сокращений.

Show more [+]

Less [-]

Central Scientific Agricultural Library - Russian Federation

2022

Tret'yakov, M.Yu. | Tokhtar', V.K. | Zhuravleva, E.V. | Biryukov, D.V.

Systems based on 3D imaging technologies make it possible to obtain a plant model, as well as information on morphological parameters. The purpose of the study is a comparative assessment of the accuracy of determining the morphological characteristics of lilac plants by traditional methods and using machine vision technology, depending on the plant location on the scanned surface. Microclones of lilac (Syringa vulgaris L.) cv. Miloserdie were chosen to as a model for testing the phenoscreening technique. The records were carried out after the end of plant adaptation and cultivation for 1 month in greenhouse boxes. With traditional morphometry, in 10 microclones, the height was measured with a measuring ruler, and each leaf area was measured using the contour method. When scanning (PlantEye F500 3D scanner, Phenospex B.V., Netherlands), each of 10 selected plants was placed at 5 different positions of the scanned surface, and at least 5 repeated scans were performed in the same position. When using the machine vision technology, 3D leaf area, projected leaf area, digital biomass, height, maximum height, leaf tilt, leaf tilt angle, light penetration depth were determined. It has been established that in order to obtain objective and comparable results from using a 3D scanner, it is optimal to place plants in the center of the scanned surface in the same position. The following parameters can be recommended to identify varieties and assess plant growth rate: the leaf area, projected leaf area, height, and leaf inclination angle. For each plant species, it is necessary to preliminarily study particular morphological traits and to compare the obtained data with the scan results in order to introduce correction factors and to confirm the informative value of the use set of traits. | Системы на основе технологий 3D изображений позволяют получить модель растения, а также информацию о морфологических параметрах. Цель исследования - сравнительная оценка точности определения морфологических характеристик у растений сирени традиционными методами и с использованием технологии машинного зрения в зависимости от расположения объекта на сканируемой поверхности. В качестве модели для отработки методики феноскрининга выбрали микроклоны сирени (Syringa vulgaris L.) сорта Милосердие. Учеты выполняли после окончания адаптации растений и культивирования в течение 1 мес в тепличных боксах. При традиционной морфометрии выборка составляла 10 микроклонов, у которых измеряли высоту мерной линейкой, площадь поверхности каждого листа - контурным методом. При сканировании (3D-сканер PlantEye F500, Phenospex B.V., Нидерланды) каждое растение располагали в 5 разных точках сканируемой поверхности и в одном и том же положении проводили не менее 5 повторных сканирований. При применении технологии машинного зрения определяли 3D площадь листьев, проецируемую площадь листьев, цифровую биомассу, высоту, максимальную высоту, наклон листьев, угол наклона листьев, глубину проникновения света. Установлено, что для получения объективных и сопоставимых результатов при использовании 3D-сканера оптимально располагать растения в центре сканируемой поверхности в одном и том же положении, а в качестве морфологических параметров для идентификации сортов и фиксации приростов можно рекомендовать следующие параметры: площадь листа, проекционная площадь листа, высота, угол наклона листа. Для каждого вида растений необходимо проводить первичные морфологические исследования традиционными методами, а затем сравнивать полученные данные с результатами сканирования, чтобы внести поправочные коэффициенты и подтвердить информативность используемого набора признаков.

Show more [+]

Less [-]

Central Scientific Agricultural Library - Russian Federation

2022

Priyatkin, N.S. | Arkhipov, M.V. | Shchukina, P.A. | Mirskaya, G.V. | Chesnokov, Yu.V.

For quality control of seed material, there are a number of standard tests adopted by the ISTA (International Seed Testing Association, Switzerland) as well as promising instrumental methods evaluating the characteristics of seed surface, structural integrity and integral electrophysical parameters. The aim of the study is to evaluate the efficiency of instrumental physical methods in detection of latent defects of ecologically heterogeneous wheat seeds of various genetic origin. Diversity and latent defectiveness of wheat seeds (Triticum aestivum L.) were evaluated using optical imaging, microfocus radiography, and electrophotography. It has been found that the optical imaging method combined with automatic analysis of digital scanned images is statistically reliable to distinguish wheat seeds of different varieties and genetic lines by color characteristics of the RGB (red, green, blue) model, e.g., hue and saturation. Differences were found between the seeds of the same varieties and genetic lines grown under field and regulated conditions. The color characteristics of the seed surface, estimated by analyzing digital scanned images, statistically significantly differ both in wheat varieties and genetic lines, and in one sample grown under different environmental conditions (field or regulated). It has been found that an increase in the number of cracks in the X-ray projections of wheat grains decreases their sowing qualities. Microfocus radiography combined with automatic analysis of digital X-ray images successfully detects the damage to wheat seeds by the Sunn pest bug, and with the increase of the damage score the sowing quality of seeds decreases in general. | Для контроля качества семенного материала существует ряд стандартных тестов, регламентированных ISTA (International Seed Testing Association, Швейцария), а также перспективных инструментальных методов, оценивающих характеристики поверхности семян, их структурной целостности и интегральные электрофизические параметры. Цель исследования - оценка эффективности инструментальных физических методов при изучении скрытой дефектности у экологически разнокачественных семян пшеницы разного генетического происхождения. Разнокачественность и скрытую дефектность семян пшеницы (Triticum aestivum L.) оценивали с использованием оптической визуализации, микрофокусной рентгенографии и электрофотографии. Установлено, что метод оптической визуализации в сочетании с автоматическим анализом цифровых сканированных изображений позволяет статистически достоверно различать семена пшеницы разных сортов и генетических линий по цветовым характеристикам - составляющим цветовой модели RGB (red - красный, green - зеленый, blue - синий), а именно цветовому тону и насыщенности. Выявлены различия между семенами одних и тех же сортообразцов и генетических линий, полученных в полевых и регулируемых условиях. Цветовые характеристики поверхности семян, оцениваемые с помощью анализа цифровых сканированных изображений, статистически значимо различаются как у сортов и генетических линий пшеницы, так и у одного образца, выращенного в неодинаковых экологических условиях (полевых либо регулируемых). Установлено, что увеличение числа трещин на рентген-проекциях зерновок пшеницы снижает их посевные качества. Выявлено, что поврежденность семян пшеницы клопом вредной черепашкой можно успешно детектировать с помощью микрофокусной рентгенографии в сочетании с автоматическим анализом цифровых рентгеновских изображений, при этом с увеличением балла поврежденности посевные качества семян в целом снижаются.

Show more [+]

Less [-]

Central Scientific Agricultural Library - Russian Federation