Automatic Phenotyping Test of Sunflower Seeds

Abstract

The development of automated precision technologies for the phenotyping test of seeds by a complex of functional features in the selection process of sunflower is relevant and promising. The task of developing a device for the automatic phenotyping test of seeds and the algorithm for finding and isolating seeds based on color information was set. Research was conducted on a stand, which consisted of the following elements: Video Microscope Camera 1080P 16MP HDMI USB manufactured by Eakins, a set of LEDs of three types (red, green, blue) and a personal computer. The results of experimental studies of the process of automatic phenotyping test of seeds of different sunflower varieties allowed us to establish an average error of determining the geometric dimensions of sunflower seeds (length L and width B) –0.06 mm. The histograms of the color distribution of sunflower seeds in the RGB color space with different illumination are established. As a result of the analysis of the obtained histograms of the color distribution of sunflower seeds in the RGB color space it is established that in the case of color homogeneity, the discreteness of the channels with red illumination is most clearly seen. A device for automatic phenotyping test of seeds has been developed, which preserves the accuracy of individual measurement of the geometric dimensions of sunflower seeds, determining their shape and color, which corresponds to modern measuring tools, and provides low complexity and high technological implementation of the phenotyping test procedure (determination, ascertaining and identification) material, according to its morphological and marker features. Розробка автоматизованих прецизійних технологій фенотипування насіння за комплексом функціональних ознак у селекційному процесі соняшнику є актуальною і перспективною. Поставлено завдання розробки пристрою для автоматичного фенотипування насіння і алгоритму пошуку і виділення насіння на основі інформації про забарвлення. Дослідження були проведені на стенді, який складався з наступних елементів: відеокамери Video Microscope Camera 1080P 16MP HDMI USB виробництва Eakins, набору світлодіодів трьох типів (червоний, зелений, синій) і персональний комп’ютер. Результати експериментальних досліджень процесу автоматичного фенотипування насіння різних сортозразків соняшнику дали змогу встановити середню похибку визначення геометричних розмірів насіння соняшнику (довжини L і ширини B) – 0,06 мм. Встановлені гістограми розподілу кольорів областей насіння соняшнику в колірному просторі RGB при різному освітлені. В результаті аналізу отриманих гістограм розподілу кольорів областей насіння соняшнику в колірному просторі RGB встановлено, що у випадку однорідності кольору найбільш виразно видно дискретність каналів при червоному освітлені. Розроблено пристрій для автоматичного фенотипування насіння, які зберігають точність індивідуального вимірювання геометричних розмірів насіння соняшнику, визначення їх форми і забарвлення, що відповідає сучасним вимірювальним засобам, та забезпечує низьку трудомісткість і високу технологічність реалізації процедури фенотипування (визначення, ідентифікації і сепарації) насіння, як селекційного матеріалу, за його морфологічними і маркерними ознаками.