vetpressАграрная наукаAgrarian science0869-81552686-701XРедакция журнала "Аграрная наука"10.32634/0869-8155-2020-338-5-87-90vetpress-1157Research ArticleАГРОНОМИЯ. МЕХАНИЗАЦИЯ СЕЛЬСКОГО ХОЗЯЙСТВАAGRICULTURE. AGRICULTURAL MECHANIZATIONВозможности автоматической оценки стекловидности пшеницы и линейных характеристик зерна (семян) методом анализа цифрового изображенияPossibilities of automatic assessment of the vitreous nature of wheat and linear characteristics of grain (seeds) by digital image analysisРутковскаяТ. С.RutkovskayaT. S.

Рутковская Татьяна Сергеевна, соискатель уч. степени канд. биол. наук

Санкт-Петербург, Гражданский просп., д. 14

Tatyana S. Rutkovskaya, applicant

14, Grazhdansky prospekt, St. Petersburg

office@agrophys.ruАнтоновР. Ю.AntonovR. Yu.

Антонов Роман Юрьевич, инженер-исследователь 

г. Санкт-Петербург, ул. Политехническая, д. 22

Roman Yu. Antonov, Research Engineer

22, Polytechnicheskaya str., St. Petersburg

info@ekan.spb.ruПетровГ. П.PetrovG. P.

Петров Геннадий Петрович, доктор техн. наук, профессор, ген. директор

г. Санкт-Петербург, ул. Политехническая, д. 22

Gennady P. Petrov, doctor of technical sciences, professor, Director

22, Polytechnicheskaya str., St. Petersburg

info@ekan.spb.ruФГБНУ АФИРоссияFSBSI AFIRussian FederationООО «ЭКАН»РоссияEKAN LLCRussian Federation202017072020058790Copyright © Рутковская Т.С., Антонов Р.Ю., Петров Г.П., 20202020Рутковская Т.С., Антонов Р.Ю., Петров Г.П.Rutkovskaya T.S., Antonov R.Y., Petrov G.P.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.vetpress.ru/jour/article/view/1157Актуальность

Актуальность. В статье рассмотрена возможность использования анализа цифровых изображений для комплексной оценки физических характеристик зерна: стекловидность и линейные размеры.

Результаты

Результаты. Дана сравнительная характеристика инструментального и органолептического методов определения данных показателей по следующим критериям: стабильность результатов, скорость измерений и обработки данных. Разработан алгоритм, сочетающий возможность программного определения стекловидности и линейных размеров зерна пшеницы на основании их цифровых изображений. Выявлена зависимость между увеличением стекловидности пробы и увеличением стабильности результатов.

Relevance and methods

Relevance and methods. The article considers the possibility of using the analysis of digital images for a comprehensive assessment of the physical characteristics of grain: vitreous and linear dimensions.

Results

Results. A comparative characteristic of instrumental and organoleptic methods for determining these indicators by the following criteria is given: stability of results, speed of measurements and data processing. An algorithm has been developed that combines the ability to programmatically determine glassiness and linear dimensions of wheat grains based on their digital images. A relationship was found between an increase in the vitreous nature of the sample and an increase in the stability of the results.

зерносеменапшеницастекловидностьавтоматизация измеренийцифровые изображения семянанализ изображений семянgrainseedswheatvitreousautomation of measurementsdigital images of seedsimage analysis of seedsReferencesГОСТ 9353-2016. Пшеница. Технические условия. М.: Стандартинформ, 2019State Standard 9353-2016. Wheat. Specifications. Moscow: Standartinform Publ., 2019. (In Russ.)ГОСТ 10987-76. Зерно. Методы определения стекловидности. М.: Изд-во стандартов, 1976. 5 с.State Standard 10987-76. Grain. Methods for determination of vitreousness. Moscow: IPC Publ., 2001. (In Russ.)Штейнберг, Т.С., Морозова О.В., Семикина Л.И., Аматуни А.Л. Метод анализа цифрового изображения зерна для оценки его качества. Хранение и переработка сельхозсырья. 2014;310:47-51.Steinberg, T.S., Morozova O.V., Semikina L.I., Amatuni A.L. A method of analyzing a digital image of grain to its quality determination. Storage and processing of agricultural materials. 2014;(310):47-51. (In Russ.)Макрушин Н.М., Бабицкий Л.Ф., Клиценко О.А., Макрушина Е.М., Еськова О.В., Клиценко Г.Г., Шабанов Р.Ю., Мищук С.А. Инновационные принципы оценки и отбора биологически ценного посевного материала. Труды Кубанского государственного аграрного университета. 2015;(54):371-376.Makrushin N.M., Babitsky L.F., Klitsenko O.A., Makrushina E.M., Eskova O.V., Klitsenko G.G., Shabanov R.Yu., Mishchuk S.A. Innovative principles of assessment and selection of biologically valuable seed. Transactions of the Kuban State Agrarian University. 2015;(54):371-376. (In Russ.)

The authors declare that there are no conflicts of interest present.