基于激光散斑檢測玉米種子活力方法的研究_圖文

1、第卷第期年月應(yīng)用激光，基于激光散斑檢測玉米種子活力方法的研究王佩斯，畢昆（長春理工大學(xué)光電工程學(xué)院，吉林長春；北京農(nóng)業(yè)信息技術(shù)研究中心，北京）摘要激光散斑成像技術(shù)在醫(yī)學(xué)和生物等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用，照射對象內(nèi)部變化可以產(chǎn)生動(dòng)態(tài)變化的散斑圖像。利用待測對象內(nèi)部的散射粒子的動(dòng)態(tài)變化與激光散斑變化的對應(yīng)關(guān)系，結(jié)合激光散斑的統(tǒng)計(jì)學(xué)特性模擬相應(yīng)算法，通過圖像處理技術(shù)分辨出待測對象內(nèi)部的動(dòng)態(tài)變化程度。農(nóng)作物種子內(nèi)部粒子的活躍程度體現(xiàn)種子的活力，所以可以通過激光散斑技術(shù)的這個(gè)特點(diǎn)結(jié)合種子自身特性來分辨出作物種子的活力區(qū)域與非活力區(qū)域。關(guān)鍵詞激光散斑成像；中圖分類號：動(dòng)態(tài)散斑：圖像處理算法；種子活力：文獻(xiàn)標(biāo)識碼：

2、，（，），；引言自從上個(gè)世紀(jì)年代激光發(fā)明以來，激光散斑的應(yīng)用日益廣泛。以激光散斑干涉技術(shù)為主的激光散斑測試技術(shù)在檢測領(lǐng)域發(fā)揮著其巨大的作用，年代隨著微電子技術(shù)的發(fā)展，散斑技術(shù)進(jìn)入了與光電技術(shù)結(jié)合的精密計(jì)量階段，近些年來隨著散斑技術(shù)理論的進(jìn)一步成熟和相關(guān)設(shè)備的發(fā)展，逐漸把散斑測試技術(shù)應(yīng)用于生物體檢測上來，目前國內(nèi)外相關(guān)的激光散斑測試血液流速的技術(shù)和設(shè)備已經(jīng)比較成熟。近年來一些國外的專家和學(xué)者在植物散斑方面也做了初步的研究。年阿根廷科學(xué)家等人將散斑技術(shù)用于種子的檢測吲，利用動(dòng)態(tài)散斑研究種子的活力，提出了利用共生矩陣的轉(zhuǎn)動(dòng)慣量算法來定量的分析種子活力。和等人利用廣義差分的概念來研究種子活力。種子的活

3、力會(huì)在其激光散斑圖像中有所反應(yīng)，這是利用激光散斑圖像來判斷種子活力的重要依據(jù)。在成像散斑中，散斑圖像隨著散射顆粒的運(yùn)動(dòng)而變化，從而形成動(dòng)態(tài)的時(shí)變散斑圖像。雖然散斑的強(qiáng)度分布是隨機(jī)的無規(guī)律的，但是動(dòng)態(tài)散斑的運(yùn)動(dòng)與散射粒子的運(yùn)動(dòng)存在的某種對應(yīng)?；谶@個(gè)想法年代由等人又提出了激光散斑成像技術(shù)。目前，這種技術(shù)更多的應(yīng)用于血液流速的檢測方面。血液內(nèi)部的散射物質(zhì)為血紅細(xì)胞，所以探測血液的流速主要是通過檢測血液內(nèi)部血紅細(xì)胞的移動(dòng)來實(shí)現(xiàn)的。但是利用激光散斑檢測種子活力的技術(shù)還處在起步階段，種子內(nèi)部的活力主要由其內(nèi)部微小粒子的無規(guī)則移動(dòng)體現(xiàn)，被激活的種子其內(nèi)部的活動(dòng)明顯，利用激光動(dòng)態(tài)散斑來撲捉種子內(nèi)部的運(yùn)動(dòng)無疑

4、是一種非常合適的方法。收稿日期：卜；收到修改稿日期：卜基金項(xiàng)目：北京市自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目（項(xiàng)目編號：）散斑的原理和成因散斑的原理有活力的種子內(nèi)部粒子運(yùn)動(dòng)明顯，動(dòng)態(tài)的散射粒子產(chǎn)生動(dòng)態(tài)的散斑，動(dòng)態(tài)的散斑可以反映種子內(nèi)部粒子的活躍程度，從而可根據(jù)種子內(nèi)部粒子的活躍程度來判斷種子的活力程度，這就是激光散斑測量種子活力的基本思想。散斑的成因當(dāng)相干光從粗糙表面反射或者從含有散射物質(zhì)的物體向后透射時(shí)，會(huì)形成不規(guī)則的光強(qiáng)分布，出現(xiàn)隨機(jī)分布的斑點(diǎn)。此時(shí)反射或透射物體可以看成是由無數(shù)分布不規(guī)則的微小面元組成。相干光照射時(shí)，不同面元的反射或者透射會(huì)引起相干光的光程差。此時(shí)這些微小面元就相當(dāng)于新的光源，這些光源發(fā)出

5、的光線在空間相干疊加后，可以觀察到隨機(jī)分布的顆粒狀散斑圖案，這就是散斑的形成原理口。在激光發(fā)明的初期，激光散斑一直被當(dāng)做是影響成像質(zhì)量的有害因素來處理。隨著全息技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，人們逐漸認(rèn)識到散斑在工程測試領(lǐng)域的優(yōu)勢，它以其非接觸、無損等諸多優(yōu)點(diǎn)在各個(gè)領(lǐng)域受到青睞。人們常常按照散斑的傳播方式把散斑分成遠(yuǎn)場散斑，近場散斑和像面散斑。遠(yuǎn)場散斑和近場散斑是通過自由空間傳播形成，所以又稱之為客觀散斑，圖為客觀散斑形成的原理圖。把像面散斑又叫做主觀散斑，如圖所示。圖客觀散斑成因一茲聱專渺圖主觀散斑成因得到種子散斑活力分布圖像的相關(guān)算法對種子進(jìn)行散斑圖像取樣，主要對種子進(jìn)行主觀散斑圖像取樣。然后對所得的種

6、子散斑圖像進(jìn)一步進(jìn)行灰度處理得到相應(yīng)的種子散斑的灰度圖像。然后結(jié)合散斑圖像統(tǒng)計(jì)性的性質(zhì)進(jìn)一步對種子的散斑圖像進(jìn)行算法處理，得到可以分辨種子活力的最終結(jié)果圖。處理種子灰度散斑圖像主要有以下幾種算法，時(shí)間對比度算法、廣義差分算法、時(shí)程散斑算法和圖像頻譜分解分析法等。下面簡單介紹這幾種算法。（）時(shí)間對比度算法，是一種利用散斑圖像的時(shí)間上的統(tǒng)計(jì)特性，利用連續(xù)拍攝多幅圖像來計(jì)算像素點(diǎn)的對比度的方法。對比度為辛連續(xù)時(shí)間內(nèi)連續(xù)拍攝多幀散斑圖像，把這副圖像看成是一個(gè)維的矩陣×，根據(jù)對比度的定義計(jì)算出每個(gè)像素位置關(guān)于時(shí)間變化的對比度值。如圖所示把彼此對應(yīng)的個(gè)點(diǎn)作統(tǒng)計(jì)研究，得到一幅對比度值構(gòu)成的圖像明，

7、稱之為時(shí)間對比度散斑圖像。圖時(shí)間對比度算法原理（）廣義差分算法是年由等人提出，這個(gè)算法的是通過連續(xù)拍攝多幅圖像，然后對圖像的每個(gè)像素進(jìn)行變化量累計(jì)，得到像素的總體變化量。其定義為，（厶（一（）把每個(gè)像素在時(shí)間軸上的總體變化量，（，）按式（）求解，然后把每個(gè)像素的總體變化量構(gòu)成的圖片形成廣義差分的散斑圖像，其結(jié)果與厶的順序無關(guān)，得到的廣義差分的散斑圖像的亮區(qū)域即為光強(qiáng)變化活躍的區(qū)域（也就是種子內(nèi)部散射粒子活的活躍區(qū)）而圖像的暗區(qū)域就為光強(qiáng)變化平穩(wěn)的區(qū)域。這種算法得到的圖像和時(shí)間對比度算法所得到的圖像相似，但是其計(jì)算的數(shù)據(jù)量比時(shí)間對比度算法的計(jì)算量大很多。（）時(shí)程散斑算法是年由等研究者提出的口，它

8、有別于前兩種算法直接利用散斑圖像的明暗區(qū)域來區(qū)分生物體的活躍區(qū)域，而是利用一種更佳直觀的以直方圖的方式來比較種子的活性。它利用了共生矩陣的思想，共生矩陣是把圖像上保持某距離的兩個(gè)像素點(diǎn)分別具有的灰度狀況進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。以零度掃描生成的共生矩陣為例（即水平相鄰的兩個(gè)像素點(diǎn)為像素對）兩水平相鄰像素點(diǎn)，）與，）在整個(gè)圖像上移動(dòng)，如圖所示。得到很多組不重復(fù)像素值對，），）。統(tǒng)計(jì)出每一組廠，），廠，）出現(xiàn)的次數(shù)，把總次數(shù)歸一化后各組合出現(xiàn)次數(shù)所構(gòu)成的矩陣就是共生矩陣慨（）對于種子的時(shí)程散斑算法而言，是一組圖片組成的三維矩陣的高度和深度所構(gòu)成的二維矩陣的零度掃描生成的共生矩陣。圖共生矩陣求解原理為了從這個(gè)矩陣中

9、得到定量的測量結(jié)果，有必要進(jìn)一步對它進(jìn)行處理，用共生矩陣中的每個(gè)元素比上其所在行的行元素和構(gòu)成新的矩陣鴨長（）這個(gè)新矩陣稱作修改共生矩陣，它與直方圖的原理相近。更進(jìn)一步的度量方法可以用這個(gè)矩陣的總和乘上它與主對角線行距的平方值陋，得到蚴。尬構(gòu)成的直方圖可以清楚的反應(yīng)散斑的動(dòng)態(tài)變化（）（）（）圖像頻譜分解分析法是把變化的散斑圖像中的每一個(gè)像素看成是一個(gè)強(qiáng)度波動(dòng)的信號。由于種子中散射粒子移動(dòng)得快慢不同，所以活躍區(qū)域和穩(wěn)定區(qū)域形成的信號就會(huì)有差異。通過巴特沃斯濾波器來處理這些信號，最終獲得信號之間的差異乞（）（）為這些采樣像素點(diǎn)平方和。最后由每個(gè)像素點(diǎn)求得的既組成的矩陣既就為圖像譜分解算法得到的圖片

10、。如果利用巴特沃斯低通來實(shí)現(xiàn)信號的濾波處理的話，醐圖片的亮區(qū)域就為種子內(nèi)部的活力強(qiáng)的區(qū)域，相反的如果采用巴特沃斯高通濾波器的話，圖片的暗區(qū)域就為活力較強(qiáng)的區(qū)域。實(shí)驗(yàn)裝置實(shí)驗(yàn)的光源采用波長為，功率為的氦氖紅光激光器，其結(jié)構(gòu)簡單，價(jià)格低廉，可以輸出連續(xù)的可見光，諸多優(yōu)點(diǎn)考慮比較適合本實(shí)驗(yàn)的要求。擴(kuò)束準(zhǔn)直系統(tǒng)采用焦距為的顯微物鏡和焦距為的雙膠合透鏡組合擴(kuò)束倍率為大約為倍，在準(zhǔn)直擴(kuò)束系統(tǒng)的中心焦點(diǎn)上裝有大小為斗的針孔以起到空間濾波和提高空間相干度的作用。從系統(tǒng)出射的激光光斑的直徑大約為，能夠覆蓋一般作物種子。并且光斑直徑的進(jìn)行探測，被圖所示為玉米種子的原始散斑圖像。可以看到玉米的原始散斑圖只能分辨一個(gè)

11、玉米種子的輪的主觀散斑圖。實(shí)驗(yàn)的具體步驟是：調(diào)試激光出射的表面，利用相機(jī)垂直對準(zhǔn)種子的散斑圖像進(jìn)實(shí)驗(yàn)方法和裝置在此范圍時(shí)，光斑的能量和均勻程度很適合對種子散斑圖像的拍攝，采用檢測種子的光信息通過成像鏡頭成像于的光敏面上。實(shí)驗(yàn)裝置簡圖如圖所示。實(shí)驗(yàn)方法廓。原始散斑圖像是由激光直接照射種子表面得到系統(tǒng)使經(jīng)過擴(kuò)束后的激光光斑完全覆蓋玉米種子行拍攝。為了得到有對比效果的圖片結(jié)果，分別拍張圖片各區(qū)域的變化量累計(jì)的差異可以很清楚攝張經(jīng)激活和未被激活的玉米種子的散斑照的反應(yīng)出在拍攝的時(shí)間內(nèi)玉米種子內(nèi)部的變化差片，把這張種子的原始散斑圖像進(jìn)行灰度轉(zhuǎn)異。對于最終的結(jié)果圖像來說變化量累計(jì)的值越換，然后利用應(yīng)用程序

12、軟件編輯相應(yīng)的算高，灰度值越高的區(qū)域也就說明種子在這個(gè)區(qū)域內(nèi)法公式分別對這兩組圖片進(jìn)行算法處理。的內(nèi)部粒子運(yùn)動(dòng)越活躍。而圖（）中未被激活的玉米種子在進(jìn)行廣義差分算法處理后的圖像內(nèi)部沒有呈現(xiàn)出明顯灰度差異，整個(gè)圖像都表現(xiàn)為低灰度值且近似一致的狀態(tài)。證明其內(nèi)部沒有明顯的粒子移動(dòng)，沒有表現(xiàn)出活力。圖激光散斑成像系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)裝置對比圖圖玉米種子的原始散斑圖像（）為激活后的種子（）為未經(jīng)激活玉米（）（）圖是經(jīng)過水激活的玉米種子和未經(jīng)激活的玉米種子的兩組原始散斑圖像利用軟件進(jìn)通過以上對比實(shí)驗(yàn)說明了激光散斑在研究玉行廣義差分算法處理后的對比圖像。廣義差分算法米種子內(nèi)部活力方面還是行之有效的。為了進(jìn)一步是對散斑圖

13、像的每個(gè)像素在時(shí)間軸上進(jìn)行變化量驗(yàn)證分辨活力區(qū)域的結(jié)果的正確性，又更進(jìn)一步做累計(jì)的算法，其具體算法公式在上一章節(jié)已經(jīng)介紹這里不在累述。圖（）是經(jīng)過激活的種子經(jīng)過廣義化三苯基四氮唑，是脂溶性光敏感復(fù)合物，利用眥了玉米的溶液染色實(shí)驗(yàn)。名為，一氯差分算法處理的圖像，為了得到更直觀的結(jié)果把最染色是國際上檢測種子活力的通用方法。可以終圖像進(jìn)行偽彩化處理?？梢院苊黠@的看出圖（）有效的分辨出種子內(nèi)部的活力區(qū)域，在一定的溫度內(nèi)部灰度分布參差不齊。根據(jù)廣義差分算法的變量下經(jīng)過浸泡過的種子其內(nèi)部活力的部分會(huì)被累計(jì)的原理，可以知道圖像中灰度值高的區(qū)域?yàn)橛袢境杉t色。具體實(shí)驗(yàn)步驟為：取出選好的種子并且米種子圖像灰度變化

14、量累計(jì)大的區(qū)域。連續(xù)拍攝的對其進(jìn)行散斑拍照，同樣連續(xù)拍攝張散斑原始圖像。對這張種子散斑圖像進(jìn)行時(shí)間對比度算法處理，時(shí)間對比度算法是一種利用散斑圖像的時(shí)結(jié)論散斑檢測技術(shù)以其無損、高效、全場等優(yōu)點(diǎn)無間上的統(tǒng)計(jì)特性，其與廣義差分算法原理類似，相當(dāng)于是散斑圖像同一像素點(diǎn)的灰度值關(guān)于時(shí)間的變化量累計(jì)的平均，圖（）為這個(gè)玉米種子經(jīng)時(shí)間對比度算法處理后的效果圖。由圖中可見玉米種疑將在生物測試領(lǐng)域產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。本文闡述了激光散斑的成因和分類，并以激光散斑的統(tǒng)計(jì)學(xué)特性為基礎(chǔ)，研究了待測物體的動(dòng)態(tài)信息和其產(chǎn)生的動(dòng)態(tài)散斑之間的對應(yīng)關(guān)系。其中以玉米種子的活力測試為實(shí)例，闡述了測試玉米種子動(dòng)態(tài)散斑的方法和設(shè)備，并且闡明

15、了后期處理種子散斑圖像的四種算法。在利用激光散斑測試種子活力方向的研究做了初步的探視。子內(nèi)部灰度值高低分布明顯，灰度值大的呈現(xiàn)亮一些的區(qū)域說明內(nèi)部變化活躍，即表現(xiàn)出較強(qiáng)的活力。在拍攝完圖像后把這個(gè)玉米種子浸泡在溶液中并且在恒溫的水浴鍋中進(jìn)行保溫，后取出被染色的玉米種子。圖（）為這個(gè)玉米種子經(jīng)過溶液染色后的效果圖。參考文獻(xiàn)，從圖中兩個(gè)圖片的對比，明顯可以看出激光散斑的測試結(jié)果和染色后的結(jié)果完全吻合，玉米種子的散斑圖像在胚的區(qū)域內(nèi)部散射粒子表現(xiàn)活躍，其胚部分活力明顯。經(jīng)過染色后，也正好驗(yàn)證了玉米種子的胚的部分是活力較強(qiáng)的區(qū)域。通明，（）：，田過這兩個(gè)實(shí)驗(yàn)可以得出結(jié)論通過處理種子的散斑圖像來分辨種子

16、活力的這方法是可行的。，（）：【】：，劉培森散斑統(tǒng)計(jì)學(xué)光學(xué)基礎(chǔ)【】北京：北京科學(xué)出版社?！浚?，（）：，（，（）：】，（）：田，（）：圖（）時(shí)間對比度算法得到的玉米散斑圖（）相同種子被染色（）（）基于激光散斑檢測玉米種子活力方法的研究 作者： 作者單位： 刊名： 英文刊名： 年，卷(期： 被引用次數(shù)： 王佩斯， 畢昆， Wang Peisi， Bi Kun 王佩斯,Wang Peisi(長春理工大學(xué)光電工程學(xué)院,吉林長春,130022， 畢昆,Bi Kun(北京農(nóng)業(yè)信息技術(shù)研 究中心,北京,100011 應(yīng)用激光 Applied Laser 2011,31(6 2次 參考文獻(xiàn)(8條 1.ARI

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