Способ определения анатомо-морфологических дефектов зерна и семян в партиях зерновых культур Российский патент 2017 года по МПК G01N23/83 G01N33/02 

Описание патента на изобретение RU2624705C1

Изобретение относится к определению в зерновых культурах и семенах анатомо-морфологических дефектов, таких как наличие трещин (трещиноватость), прорастание и повреждения зародыша, щуплость, количество зерен или семян с энзимо-микозным истощением (ЭМИС) с помощью рентгенографии. Изобретение может быть использовано при исследовании качества партий продовольственного зерна или семян, предназначенных для товарных операций: купля-продажа качественного зерна в зерноперерабатывающей промышленности и семеноводстве. Под зерновыми культурами, в данном случае, понимаются пшеница, рожь, ячмень, рис, овес.

Наличие в зерновой массе зерен или семян с анатомо-морфологическими дефектами может снижать стойкость зерна при хранении, особенно при длительном хранении. Зерна с анатомо-морфологическими дефектами являются носителями микробиологических очагов, увеличивают количество зерновых и сорных примесей, производственных потерь и снижают выход качественной продукции.

Следует отметить, что внутренние трещины возникают не только от механических ударов, но и от резких смен температуры при сохранении или сушке зерна или семян. Например, трещины могут быть крупными, пересекающими весь эндосперм зерна или его большую часть, выходящими наружу, видимыми невооруженным глазом и мелкими, внутренними, не различимыми при осмотре. Обнаружение микроповреждений зерен или семян сильно затруднено. Признак скрытой трещиноватости является характерным для семян ячменя, пшеницы, риса. Так, например, мелкая трещиноватость при числе трещин 4 и более оказывает негативное влияние на посевные качества семян. Зерна с внутренним прорастанием трудно определяются визуально, т.к. росток обламывается при сушке. Щуплые зерна, имеющие малую массу и плотность, при загрузке вагонов, силосов, складов создают очаги самосогревания. Энзимо-микозное истощение зерновки (зерна) - это потери плотности тканями зерновки по ее периферии под действием собственных энзимов в условиях повышенной влажности в поле с последующей энзимной атакой грибной инфекции. Этот признак хозяйственно очень важный, приводящий к снижению качества как семян, так и продовольственного зерна.

Известен способ рентгенодиагностических исследований зерна и семян, заключающийся, в том, что исследуемые образцы помещаются в потоке рентгеновского излучения с последующей регистрацией визуализации рентгеновского изображения просвечиваемого образца (RU 2352922, G01N 23/083, А01С 1/02, 2007 г.).

К общим недостаткам этого способа следует отнести - длительность исследования, невысокую точность и достоверность исследований.

Наиболее близким техническим решением является способ, реализованный в устройстве для рентгенодиагностических исследований зерна и семян, в котором исследуемые образцы помещаются в потоке рентгеновского излучения, проводят экспозицию рентгеновским излучением, регистрируют визуализацию рентгеновского изображения просвечиваемого образца на носителе с последующим считыванием информации и ее компьютерной обработкой (RU 85292 А01С 1/02, 2009 г.).

Однако недостатком описанного способа является низкая точность и надежность результатов исследований даже для незначительных партий. Способ не обеспечивает точностных характеристик при исследованиях партий зерна и семян при их контроле.

Технический результат изобретения заключается в повышении точности и надежности определения анатомо-морфологических дефектов зерна и семян в партиях зерновых культур.

Для достижения указанного технического результата способ определения анатомо-морфологических дефектов зерна и семян в партиях зерновых культур, характеризующийся тем, что исследуемые образцы зерен или семян помещаются в потоке рентгеновского излучения, проводят экспозицию рентгеновским излучением, регистрируют визуализацию рентгенообраза на носителе с последующим считыванием информации и ее компьютерной обработкой, отличается тем, что из партии предварительно отбирают пробы образцов зерен или семян, фиксируют в один слой на не менее чем 10 прободержателях не менее чем по 100 штук на каждом прободержателе с расстоянием не менее 1 мм между зернами или семенами, поочередно помещают прободержатели между источником рентгеновского излучения и приемником рентгеновского излучения, выполняют обработку каждого рентгенообраза на сканере с одновременным переносом на компьютер, получают десять электронных изображений, которые одновременно обрабатывают с использованием программного продукта, проводят пространственное дифференцирование функции яркости рентгенообразов зерен или семян, устраняют оптическое искажение ренгенообраза и вычисляют среднюю ширину, среднюю длину, среднюю площадь, среднюю оптическую площадь зерен, среднюю площадь и среднюю оптическую плотность дефекта, распознают геометрический образ дефекта путем сравнения с имеющимся математическим описанием дефекта, выявляют дефект, определяют количество и процентное содержание зерен или семян с дефектом.

Окончательную количественную характеристику анатомо-морфологического дефекта вычисляют как

где S(A) - площадь всей зерновки (зерна или семени);

D(A) - площадь области дефекта

Способ поясняется изображениями:

±Фиг. 1 - изображение зерен на прободержателе;

Фиг. 2 - пример изображения трещиноватости эндосперма зерна;

Фиг. 3 - пример изображения энзимо-микозного истощения зерновки (зерна);

Фиг. 4 - пример изображения поврежденности зародыша зерновки (зерна);

Фиг. 5 - пример изображения щуплости зерновки (зерна);

Фиг. 6 - изображение нормального зерна.

Сущность способа заключается в следующем и поясняется примером.

Пример

Проводят отбор из партии зерна или семян из средней пробы не менее 1000 зерен (количество менее 1000 приводит к снижению точности и соответствует точности ±2% при программной обработке данных). Далее отобранные зерна устанавливают в один слой бороздкой вниз с ориентацией зародыша в одну сторону на 10 рамок не менее чем по 100 штук или более на каждую рамку. Пробу зерна устанавливают на плоской поверхности внутри рамки прободержателя, создающей необходимую жесткость, так, чтобы расстояния между зернами составляло не менее 1 мм. Расстояние менее 1 мм снижает точность за счет накладки проекций изображений.

Затем поочередно помещают прободержатель в рентгенодиагностическую установку на предметную полку, закрепленную на четырех опорах, соответствующих трехкратному увеличению, между источником и приемником рентгеновского излучения (светочувствительной пластиной). При рентгенографии зерна (один снимок около 100 зерен) используют тройное прямое рентгеновское увеличение, для чего прободержатель с зерном располагают на 1/3 расстояния от фокуса трубки до пластины, проводят экспозицию рентгеновским излучением. Дефекты зерновки (зерна) определяют по общему анализу десяти фотографий (не менее 1000 зерновок), что повышает надежность метода.

По окончании экспонирования пластину переносят в сканер, предварительно выбрав на сканере формат пластины. Процесс сканирования начинается автоматически и переносится в компьютер в течение 2-3 минут. Оцифровка изображения происходит в сканере типа Digora РСТ с получением электронной фотографии с разрешением 2400×3000 точек. Полученное изображение передают пакетом электронных изображений в количестве 10 штук на компьютер и обрабатывают с помощью программного продукта.

Для рентгенографического анализа зерна используют рентгендиагностическую установку типа ПРДУ-02 или другой модификации, имеющую максимальную плотность контролируемых предметов не менее 3 мм (по Al), разрешающую способность не более 0,05 мм, мощность эквивалентной дозы на поверхности измерительной камеры над фоном не более 1 мкЗв/ч.

Для получения изображений прободержателей с зерном используют многоразовую фоточувствительную пластину типа Digora РСТ Imaging Plat с размером сторон 24×30 см, а также цифровое устройство для обработки панорамных и цефолометрических рентгеновских снимков с помощью датчиков типа Digora РСТ, позволяющие получать электронные фотографии с разрешением 2400×3000 точек, и компьютер для совместной работы с цифровым устройством.

При этом рентгенодиагностический комплекс должен обеспечивать увеличение размера объекта в 3 раза при одновременной съемке около 100 зерен, непосредственное дистанционное наблюдение высококачественного рентгенообраза на мониторе компьютера, получение цифровых фотографий изображения, обработку изображений на компьютере, автоматического обнаружения дефектов, получения объемного изображения, создания базы данных рентгенообразов.

При анализе дефекта с помощью программного продукта на первом этапе производится обнаружение зерна на электронном изображении и вычисляются общие характеристики на основе геометрических параметров и оптической плотности их рентгенообразов (рис. 1). Общие характеристики включают: среднюю ширину зерна (зерновки) или семени, среднюю длину зерна (зерновки) или семени; среднюю площадь зерна (зерновки), форм-фактор контура изображения зерновки (характеристика контура, позволяющая, в частности, различать зерна (зерновки) или семена различных сортов, и отличать их от примесей.

После выявления зерна на электронном изображении и на основании вычисления их общих геометрических характеристик производится отделение бездефектных зерен, классификация и определение количественных характеристик дефектов. Задача этого этапа обработки - отличить нормальное зерно (зерновку) от дефектного. Основой разработанного критерия нормальности зерновок являются определенные ограничения на распределения яркостей в общей гистограмме внутренности зерна на электронном изображении. Полученный алгоритм выявления, например, трещиноватости и ее количественной оценки, имеет определенный практический смысл - это суммарная ширина трещин на электронном изображении зерна (рис. 2). При этом геометрическим признаком трещиноватости является наличие темных полос разной длины, ширины и степени потемнения, которые пересекают проекцию зерновки перпендикулярно продольной оси (рис. 2).

С целью определения анатомо-морфологических дефектов (трещиноватости) на основании геометрических характеристик и результатов дифференцирования функции яркости рентгенообразов зерновок (зерна) вычисляют среднюю площадь зерна, среднюю оптическую плотность зерновки (зерна), среднюю площадь дефекта, среднюю оптическую плотность дефекта;

- распознают геометрический образ дефекта путем сравнения с имеющимся математическим описанием дефекта;

- определяют количество и процентное содержание зерновок без дефектов, количество и процентное содержание зерновок (зерна) с анатомо-морфологическим дефектом. При этом опытным путем установлено, что зерно имеет дефект (трещиноватость), если площадь суммарных дефектов варьируется в диапазоне 3-10% от общей площади зерна (зерновки).

Затем распознают геометрический образ дефекта путем сравнения с имеющимся математическим описанием дефекта.

Окончательная количественная характеристика дефекта вычисляется как:

где S(A) - площадь всей зерновки (зерна или семени);

D(A) - площадь области дефекта

Общая количественная характеристика дефекта зерновки вычисляется как сумма количественных характеристик областей, соответствующих данному дефекту.

В примере описан способ определения трещиноватости зерна для партий зерновых культур.

Аналогично определяются такие дефекты зерна, как прорастание и повреждение зародыша, щуплость зерен, количество зерен с ЭМИС (энзимо-микозное истощение зерна).

Аналогично определяются анатомо-морфологические дефекты и для семян.

Таким образом, технический результат наглядно достигнут заявленным изобретением.

Похожие патенты RU2624705C1

название год авторы номер документа
Способ определения скрытой зараженности насекомыми партий семян и зерновых культур 2016
  • Гурьева Ксения Борисовна
  • Иванова Елена Викторовна
  • Белецкий Сергей Леонидович
  • Уланин Сергей Евгеньевич
  • Шалыгина Екатерина Викторовна
  • Архипов Михаил Вадимович
RU2624322C1
Способ оперативного контроля зараженности насекомыми-вредителями зерновой массы 2016
  • Белецкий Сергей Леонидович
  • Гаврилов Андрей Владимирович
  • Лоозе Валерий Владимирович
  • Рассоха Сергей Николаевич
  • Уланин Сергей Евгеньевич
  • Шалыгина Екатерина Викторовна
RU2627405C1
Способ определения качества зерна 1983
  • Наремский Николай Константинович
  • Малашевич Сергей Андреевич
  • Морозов Владимир Георгиевич
SU1185235A1
УСТРОЙСТВО ДЛЯ РАЗДЕЛЕНИЯ ЗЕРНА ПШЕНИЦЫ И РИСА ПО ПОКАЗАТЕЛЮ СТЕКЛОВИДНОСТИ 2018
  • Зайцев Владимир Борисович
  • Зверев Сергей Васильевич
RU2734496C2
УСТРОЙСТВО ДЛЯ РАЗДЕЛЕНИЯ ЗЕРНА ТРИТИКАЛЕ И РЖИ ПО ПОКАЗАТЕЛЮ СТЕКЛОВИДНОСТИ 2018
  • Зайцев Владимир Борисович
  • Зверев Сергей Васильевич
RU2734498C2
СПОСОБ ПОВЫШЕНИЯ СТЕКЛОВИДНОСТИ ЗЕРНА ОЗИМОЙ ПШЕНИЦЫ 2007
  • Ненько Наталия Ивановна
  • Суркова Елена Викторовна
  • Яблонская Елена Карленовна
  • Гаража Валентина Владимировна
RU2370019C2
СПОСОБ КЛАССИФИКАЦИИ ПРЕДМЕТОВ, НАЙДЕННЫХ В ПАРТИИ СЕМЯН, И ЕГО СООТВЕТСТВУЮЩЕЕ ПРИМЕНЕНИЕ ДЛЯ ПРОИЗВОДСТВА СЕМЯН 2011
  • Вольф Антье
RU2564599C2
СПОСОБ РАЗДЕЛЕНИЯ ЗЕРНА МУКОМОЛЬНО-КРУПЯНЫХ КУЛЬТУР ПО ПОКАЗАТЕЛЮ СТЕКЛОВИДНОСТИ 2018
  • Зайцев Владимир Борисович
  • Зверев Сергей Васильевич
RU2708159C1
Комплекс для послеуборочной обработки и хранения зернового материала 2019
  • Баскаков Иван Васильевич
  • Оробинский Владимир Иванович
  • Гиевский Алексей Михайлович
  • Гулевский Вячеслав Анатольевич
  • Чернышов Алексей Викторович
RU2730185C1
Способ сушки семян и зерна и устройство для его осуществления 2017
  • Голубкович Александр Викторович
  • Павлов Сергей Анатольевич
  • Лукин Иван Дмитриевич
  • Чулков Андрей Сергеевич
  • Жалнин Эдуард Петрович
RU2645764C1

Иллюстрации к изобретению RU 2 624 705 C1

Реферат патента 2017 года Способ определения анатомо-морфологических дефектов зерна и семян в партиях зерновых культур

Изобретение относится к пищевой промышленности, а именно, к определению анатомо-морфологических дефектов зерна или семян зерновых культур с помощью рентгенографии. Исследуемые образцы зерен или семян помещают в потоке рентгеновского излучения. Проводят экспозицию рентгеновским излучением. Регистрируют визуализацию рентгенообраза на носителе с последующим считыванием информации и ее компьютерной обработкой. При этом из партии предварительно отбирают пробы образцов зерен и/или семян и фиксируют в один слой на 10 прободержателях не менее чем по 100 штук на каждом прободержателе с расстоянием не менее 1 мм между зернами или семенами. Поочередно помещают прободержатели между источником рентгеновского излучения и приемником рентгеновского излучения. Выполняют обработку каждого рентгенообраза на сканере с одновременным переносом на компьютер. Получают десять электронных изображений, которые одновременно обрабатывают с использованием программного продукта. Проводят пространственное дифференцирование функции яркости рентгенообразов зерен, устраняют оптическое искажение ренгенообраза. Вычисляют среднюю ширину, среднюю длину, среднюю площадь, среднюю оптическую площадь зерен, среднюю площадь и среднюю оптическую плотность дефекта. Распознают геометрический образ дефекта путем сравнения с имеющимся математическим описанием дефекта. Выявляют дефект и определяют количество и процентное содержание зерна с анатомо-морфологическим дефектом. Окончательную количественную характеристику дефекта вычисляют как

где S(A) - площадь всей зерновки (зерна или семени); D(A) - площадь области дефекта. Обеспечивается повышение точности и надежности определения анатомо-морфологических дефектов зерна и семян в партиях зерновых культур. 1 з.п. ф-лы, 6 ил.

Формула изобретения RU 2 624 705 C1

1. Способ определения анатомо-морфологических дефектов зерна и семян в партиях зерновых культур, характеризующийся тем, что исследуемые образцы зерен или семян помещаются в потоке рентгеновского излучения, проводят экспозицию рентгеновским излучением, регистрируют визуализацию рентгенообраза на носителе с последующим считыванием информации и ее компьютерной обработкой, отличается тем, что из партии предварительно отбирают пробы образцов зерен или семян, фиксируют в один слой на 10 прободержателях не менее чем по 100 штук на каждом прободержателе с расстоянием не менее 1 мм между зернами или семенами, поочередно помещают прободержатели между источником рентгеновского излучения и приемником рентгеновского излучения, выполняют обработку каждого рентгенообраза на сканере с одновременным переносом на компьютер, получают десять электронных изображений, которые одновременно обрабатывают с использованием программного продукта, проводят пространственное дифференцирование функции яркости рентгенообразов зерен или семян, устраняют оптическое искажение ренгенообраза и вычисляют среднюю ширину, среднюю длину, среднюю площадь, среднюю оптическую площадь зерен, среднюю площадь и среднюю оптическую плотность дефекта, распознают геометрический образ дефекта путем сравнения с имеющимся математическим описанием дефекта, выявляют дефект, определяют количество и процентное содержание зерна с анатомо-морфологическим дефектом.

2. Способ по п. 1, отличающийся тем, что окончательную количественную характеристику анатомо-морфологического дефекта вычисляют как

,

где S(A) - площадь всей зерновки (зерна или семени);

D(А) - площадь области дефекта.

Документы, цитированные в отчете о поиске Патент 2017 года RU2624705C1

СПОСОБ ПОЛУЧЕНИЯ РЕНТГЕНОГРАФИЧЕСКОГО ИЗОБРАЖЕНИЯ СЕМЯН РАСТЕНИЙ 2007
  • Архипов Михаил Вадимович
  • Грязнов Артем Юрьевич
  • Потрахов Николай Николаевич
RU2352922C1
УНИВЕРСАЛЬНАЯ ИЗЛОЖНИЦА 1949
  • Захарин Ю.Ф.
  • Абрамов И.Н.
SU85292A1
Способ оценки посевных качеств семян 1988
  • Богданов Игорь Анатольевич
  • Исаков Владимир Николаевич
  • Тарушкин Владимир Иванович
  • Богданова Татьяна Львовна
  • Бурлаков Вячеслав Гаврилович
  • Солодова Елена Александровна
  • Лейшовник Янис Янисович
SU1667667A1
Способ определения потенциальной продуктивности семян 1985
  • Савин Валентин Николаевич
  • Архипов Михаил Вадимович
  • Баденко Александр Львович
SU1389701A1
СПОСОБЫ И УСТРОЙСТВА ДЛЯ АНАЛИЗА ОБРАЗЦОВ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННОЙ ПРОДУКЦИИ 2001
  • Модиано Стивен Х.
  • Депперманн Кевин Л.
RU2288461C2
СПОСОБ ОПРЕДЕЛЕНИЯ БИОЛОГИЧЕСКИ ЦЕННЫХ СЕМЯН КУКУРУЗЫ 2012
  • Кузьминов Владимир Ильич
  • Гребенник Владимир Иванович
RU2506734C1
US 2013000194 A1, 03.01.2013.

RU 2 624 705 C1

Авторы

Немоляев Евгений Александрович

Кавунова Елена Викторовна

Урлапова Ирина Борисовна

Гурьева Ксения Борисовна

Иванова Елена Викторовна

Белецкий Сергей Леонидович

Архипов Михаил Вадимович

Желудков Александр Геннадиевич

Великанов Леонид Петрович

Даты

2017-07-05Публикация

2016-01-12Подача