玉米自动考种仪在玉米果穗考种中的应用

　　玉米新品的发布必须有测试，果穗考种特征的测量主要采用手工测量的方法。手工测量方法易出现主观误差、标准不统一和考种效率低等问题。玉米自动考种仪基于机器视觉技术实现玉米果穗考种性状的自动计算将大大提高新品种培育效率，为新品种的筛选提供精细化数据。基于机器视觉的自动果穗考种系统中，图像标定算法是关键环节，直接影响着自动考种数据的准确性。特别是玉米果穗考种多在户外操作，光线环境对图像标定算法有一定影响。
　　
　　目前，图像标定算法主要包括传统图像标定方法、图像自标定方法和基于主动视觉的图像标定方法。传统图像标定方法的标定精度高，适用于要求精度高且摄像机内外参数不经常变化的条件标定;两步法是典型的传统图像标定方法。
　　
　　一种对光线环境不敏感的图像标定算法，首先基于伯努利大数定理去除采集图像数据中的误差数据(噪声、断线等)，然后通过获取数据的平均值以减少随机误差，提高算法精度。玉米自动考种仪实验测试结果表明，该算法对光线环境不敏感，能够满足户外自动果穗考种系统的需要。

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