本发明公开了一种花生发芽智能培育装置及培育方法，培育装置包括挑选装置，挑选装置内设置有挑选腔，挑选腔的一侧开口，挑选腔内设置有挑选装置，挑选装置的上方设置有高光谱CCD相机，挑选腔的一侧开口处与种子培育装置连接，种子培育装置与筛分花生发芽情况的筛分装置连接，筛分装置的下方设置有若干盛装不同发芽情况的收纳盘，筛分装置上安装有Basler视觉相机，Basler视觉相机和高光谱CCD相机均与Raspberry Pi 3B+控制器电连接。培育方法包括步骤S1‑S15。本发明运用荧光光谱成像技术对花生种子活力进行预测，能够提前预测花生种子能否发芽，筛选种子，提高花生种子发芽率，同时由于此技术为无损检测技术，不会对花生种子外观及内在物质含量产生影响。
1.一种花生发芽智能培育装置，其特征在于，包括挑选装置，所述挑选装置内设置有挑选腔，所述挑选腔的一侧开口，所述挑选腔内设置有挑选装置，所述挑选装置的上方设置有高光谱CCD相机，所述挑选腔的一侧开口处与种子培育装置连接，所述种子培育装置与筛分花生发芽情况的筛分装置连接，所述筛分装置的下方设置有若干盛装不同发芽情况的收纳盘，所述筛分装置上安装有Basler视觉相机，所述Basler视觉相机和高光谱CCD相机均与Raspberry Pi 3B+控制器电连接；
所述筛分装置包括负压箱，所述负压箱上安装有鼓风机，所述负压箱通过若干输送管与培育箱的底部连接，且输送管与培育箱的连接位置高于输送管与负压箱的连接位置，所述输送管与负压箱的连接位置处设置有三通阀，所述鼓风机和三通阀均与Raspberry Pi
所述三通阀的下方设置有水平放置的六叶架，所述六叶架包括六块成圆周分布的六叶板，所述六叶架的中心与筛分电机的转轴连接，所述六叶架的下方设置有筛分板，所述筛分板固定在移动机构上，所述筛分板的下方设置有若干收纳盘，所述筛分板的上方设置Basler视觉相机，且Basler视觉相机安装在负压箱的底部，所述六叶架上通过若干分割板分割成与若干三通阀对应的储料隔间，所述筛分电机与Raspberry Pi 3B+控制器电连接；
所述筛分板上开始有若干筛分孔，每个所述筛分孔的下方均设置有相互叠加的第一挡板和第二挡板，所述第二挡板设置在第一挡板的下方，若干所述筛分孔均匀分布，位于同竖列的第一挡板固定在同一根伸缩管上，所述伸缩管套在驱动杆上，且伸缩管与驱动杆螺纹配合连接，所述驱动杆安装在驱动电机的转轴上；位于同一横排的所述第二挡板固定在同一根旋转杆上，所述旋转杆的端部固定在旋转电机的转轴上，所述旋转电机和驱动电机均与Raspberry Pi 3B+ 控制器电连接。
2.根据权利要求1所述的花生发芽智能培育装置，其特征在于，所述挑选装置包括圆形的挑选盘，所述挑选盘上设置有若干圆周分布的通孔，每个所述通孔的下端均设置有第一阀门，所述挑选盘的中部固定在挑选电机的转轴上，所述挑选腔的上端设置有加料管，所述加料管设置在通孔的上方，且加料管延伸到挑选装置的上端，所述加料管的上端设置有加料斗，所述加料管的下端设置有第二阀门，所述挑选盘的一侧伸出挑选腔的开口处，且挑选盘的伸出部分位于培育装置的上方，所述挑选电机、第一阀门和第二阀门均与Raspberry Pi 3B+控制器电连接。
3.根据权利要求2所述的花生发芽智能培育装置，其特征在于，所述挑选腔的底部设置有隔板，所述隔板设置在挑选盘的下方，所述高光谱CCD相机的两侧均设置有漫反射灯，所述漫反射灯与Raspberry Pi 3B+控制器电连接。
4.根据权利要求1所述的花生发芽智能培育装置，其特征在于，所述种子培育装置包括培育箱，所述培育箱的上端开口，所述培育箱位于开口的下方，所述培育箱的底部设置有半导体制冷片，所述培育箱的侧面设置有热风机和雾化水箱，所述培育箱内设置有温湿度传感器，所述半导体制冷片、热风机、雾化水箱和温湿度传感器均与Raspberry Pi 3B+控制器电连接。
5.根据权利要求4所述的花生发芽智能培育装置，其特征在于，所述培育箱的上端设置有可折叠打开和关闭的折叠盖。
6.一种采用权利要求1‑5任一项所述的花生发芽智能培育装置对花生种子进行培育的方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：将花生种子从加料斗上方加入，打开第二阀门，挑选盘转动，待花生种子落入挑选盘上的通孔内，第二阀门关闭；
S2：漫反射灯打开提供漫反射光源，高光谱CCD相机拍摄花生种子的图片，提取花生种子轮廓特征，作为感兴趣的ROI区域；
S3：提取感兴趣的ROI区域的波长及对应光谱特性条件下反射率的ASCII数据信息；
S4：设定能发芽的花生种子为标签1，不能发芽的花生种子为标签0；
S5：将花生种子的ASCII数据信息的荧光光谱数据拆分并转化为矩阵X和Y：X1×n＝[a11 a12…a1n]
其中，X1×n为荧光光谱波段矩阵，其范围为400～1000，a11～a1n为荧光光谱波段的数值；
Ym×(n+1)为花生种子的反射率及标签矩阵，b1×(n+1)～bm×(n+1)为花生种子的标签类型，包括0和
1两个数；b11～bmn为花生种子的荧光光谱反射率值，m为花生种子的序号，n为特征波段值的序号；
S6：将花生种子的标签平均值将作为节点分裂的标准，建立节点分裂标准模型：
其中，b i为第j个花生种子的第i个特征波段值，m为花生种子的序号，xm为花生种子的节点分裂标准；
其中， 为第j个花生种子的第r个特征波段值， 为花生种子的节点分裂标准， 为是否发芽的结果， 为第j个花生种子的第r个特征波段反射率值；
S8：若该种子预测为可以发芽，第一阀门转动到培育箱上的上端时打开，花生种子落入培育箱内；否则挑选盘多旋转半圈时，第一阀门打开，不可以发芽的种子落在挑选腔内侧；
S9：通过折叠盖将培育箱的上端关闭，将培育箱内调至花生种子适合发芽的环境，使花生种子在培育箱内进行发芽；
S10：花生种子发芽成功后，打开鼓风机，将发芽的花生种子吸至三通阀处；
S11：发芽的花生种子通过三通阀落入六叶架上，再通过六叶架的旋转落入筛分盘的筛分孔内；
S12：Basler视觉相机拍摄发芽的花生种子图像，对芽长进行检测；
S13：将发芽的花生种子图像转换为灰度图，利用RGB颜色空间转化为HSL颜色空间，并取其H通道颜色；H通道转化公式如下：其中，max为RGB的最大值，min为RGB的最小值；R为三原色红色亮度值；G为三原色绿色亮度值；B为三原色蓝色亮度值；H为HSL颜色空间H通道值；
S14：提取灰度图中花生种子及芽长信息，运用边缘检测分割图像：
细化图像：去除灰度图中的噪声点，遍历灰度图中的所有像素，若遍历的点是黑色点，且该黑色点的左右邻点至少有一点为白点，则对该黑色点进行细化处理，消除该点；
计算长度及比例信息：细化处理后，形成花生种子发芽长度的骨架，统计骨架的所有像素数量，处理比例尺，得到长度；长度公式如下：其中，Z为测量的长度信息，T为像素点个数，Q为比例尺数值；
S15：根据发芽的花生种子的发芽长度，移动机构带动筛分板移动到对应的收纳盘上方，打开第一挡板和第二挡板，发芽的花生种子落入对应的收纳盘内，实现不同发芽长度的分类。
一种花生发芽智能培育装置及培育方法
技术领域
[0001] 本发明涉及花生种子培育技术领域，具体涉及一种花生发芽智能培育装置及培育方法。
背景技术
[0002] 种子是种子作物的繁殖体，种子的萌发与否对其繁衍及引种栽培起到至关重要的作用。种子萌发是植物生长最为重要的阶段，其受到自身生长特性、生物学特征以及环境因素等诸多因素综合影响，其中环境的温度和湿度是影响种子发芽的主要原因。
[0003] 花生由于其作为油脂和蛋白等营养物质的重要来源，在科研及生产领域存在广泛应用。花生种子在储存过程中其种子活力会不断下降，活力过低的花生种子难以发芽，播种前及时并准确地对种子活力进行检测筛选对花生种子在其科研及生产领域具有重大意义。荧光光谱技术具有速度快、无损、高效等特点，现已开始用于农业加工及生产领域，此技术可对花生种子活力进行快速无损检测，用于花生种子发芽科学研究。研究表明，温度和湿度是影响花生发芽生长的主要指标。在花生种子发芽培育时改变其环境的温度和湿度，可求得其发芽率及发芽势最高的一组环境参数。如今，计算机视觉技术在农业工程领域现已展开了广泛的运用。准确地测定种子发芽率、幼苗长度及形态特征，有助于精确地评估种子质量。通常发芽长度影响其根芽茁壮程度，同时也将影响其后续出苗，花生种子发芽后，利用图像处理技术对发芽长度进行判别，检测发芽质量。
发明内容
[0004] 针对现有技术的上述不足，本发明提供了一种花生发芽智能培育装置及培育方法。
[0005] 为达到上述发明目的，本发明所采用的技术方案为：
[0006] 提供一种花生发芽智能培育装置及培育方法，其包括挑选装置，挑选装置内设置有挑选腔，挑选腔的一侧开口，挑选腔内设置有挑选装置，挑选装置的上方设置有高光谱CCD相机，挑选腔的一侧开口处与种子培育装置连接，种子培育装置与筛分花生发芽情况的筛分装置连接，筛分装置的下方设置有若干盛装不同发芽情况的收纳盘，筛分装置上安装有Basler视觉相机，Basler视觉相机和高光谱CCD相机均与Raspberry Pi 3B+控制器电连接。
[0007] 进一步地，挑选装置包括圆形的挑选盘，挑选盘上设置有若干圆周分布的通孔，每个通孔的下端均设置有第一阀门，挑选盘的中部固定在挑选电机的转轴上，挑选腔的上端设置有加料管，加料管设置在通孔的上方，且加料管延伸到挑选装置的上端，加料管的上端设置有加料斗，加料管的下端设置有第二阀门，挑选盘的一侧伸出挑选腔的开口处，且挑选盘的伸出部分位于培育装置的上方，挑选电机、第一阀门和第二阀门均与Raspberry Pi 3B+控制器电连接。
[0008] 进一步地，挑选腔的底部设置有隔板，隔板设置在挑选盘的下方，高光谱CCD相机的两侧均设置有漫反射灯，漫反射灯与Raspberry Pi 3B+控制器电连接。
[0009] 进一步地，种子培育装置包括培育箱，培育箱的上端开口，培育箱位于开口的下方，培育箱的底部设置有半导体制冷片，培育箱的侧面设置有热风机和雾化水箱，培育箱内设置有温湿度传感器，半导体制冷片、热风机、雾化水箱和温湿度传感器均与Raspberry Pi 3B+控制器电连接。
[0010] 进一步地，培育箱的上端设置有可折叠打开和关闭的折叠盖。
[0011] 进一步地，筛分装置包括负压箱，负压箱上安装有鼓风机，负压箱通过若干输送管与培育箱的底部连接，且输送管与培育箱的连接位置高于输送管与负压箱的连接位置，输送管与负压箱的连接位置处设置有三通阀，鼓风机和三通阀均与Raspberry Pi 3B+控制器电连接。
[0012] 进一步地，三通阀的下方设置有水平放置的六叶架，六叶架包括六块成圆周分布的六叶板，六叶架的中心与筛分电机的转轴连接，六叶架的下方设置有筛分板，筛分板固定在移动机构上，筛分板的下方设置有若干收纳盘，筛分板的上方设置Basler视觉相机，且Basler视觉相机安装在负压箱的底部，六叶架上通过若干分割板分割成与若干三通阀对应的储料隔间，筛分电机与Raspberry Pi 3B+控制器电连接。
[0013] 进一步地，筛分板上开始有若干筛分孔，每个筛分孔的下方均设置有相互叠加的第一挡板和第二挡板，第二挡板设置在第一挡板的下方，若干筛分孔均匀分布，位于同竖列的第一挡板固定在同一根伸缩管上，伸缩管套在驱动杆上，且伸缩管与驱动杆螺纹配合连接，驱动杆安装在驱动电机的转轴上；位于同一横排的第二挡板固定在同一根旋转杆上，旋转杆的端部固定在旋转电机的转轴上，旋转电机和驱动电机均与Raspberry Pi 3B+控制器电连接。
[0014] 提供一种采用上述花生发芽智能培育装置及培育方法对花生种子进行培育的方法，其包括以下步骤：
[0015] S1：将花生种子从加料斗上方加入，打开第二阀门，挑选盘转动，待花生种子落入挑选盘上的通孔内，第二阀门关闭；
[0016] S2：漫反射灯打开提供漫反射光源，高光谱CCD相机拍摄花生种子的图片，提取花生种子轮廓特征，作为感兴趣的ROI区域；
[0017] S3：提取感兴趣的ROI区域的波长及对应光谱特性条件下反射率的ASCII数据信息；
[0018] S4：设定能发芽的花生种子为标签1，不能发芽的的花生种子为标签0；
[0019] S5：将花生种子的ASCII数据信息的荧光光谱数据拆分并转化为矩阵X和Y：
[0020] X1×n＝[a11 a12 …a1n]
[0021]
[0022] 其中，X1×n为荧光光谱波段矩阵，其范围为400～1000，a11～a1n为荧光光谱波段的数值。Ym×(n+1)为花生种子的反射率及标签矩阵，b1×(n+1)～bm×(n+1)为花生种子的标签类型，包括0和1两个数。b11～bmn为花生种子的荧光光谱反射率值，m为花生种子的序号，n为特征波段值的序号；
[0023] S6：将花生种子的标签平均值将作为节点分裂的标准，建立节点分裂标准模型：
[0024]
[0025] 其中，bji为第j个花生种子的第i个特征波段值，m为花生种子的序号，xjm为花生种子的节点分裂标准；
[0026] S7：计算花生种子是否发芽的结果：
[0027]
[0028]
[0029] 其中， 为第j个花生种子的第r个特征波段值， 为花生种子的节点分裂标准，为是否发芽的结果， 为第j个花生种子的第r个特征波段反射率值；
[0030] S8：若该种子预测为可以发芽，第一阀门转动到培育箱上的上端时打开，花生种子落入培育箱内；否则挑选盘多旋转半圈时，第一阀门打开，不可以发芽的种子落在挑选腔内侧；
[0031] S9：通过折叠盖将培育箱的上端关闭，将培育箱内调至花生种子适合发芽的环境，使花生种子在培育箱内进行发芽；
[0032] S10：花生种子发芽成功后，打开鼓风机，将发芽的花生种子吸至三通阀处；
[0033] S11：发芽的花生种子通过三通阀落入六叶架上，再通过六叶架的旋转落入筛分盘的筛分孔内；
[0034] S12：Basler视觉相机拍摄发芽的花生种子图像，对芽长进行检测；
[0035] S13：将发芽的花生种子图像转换为灰度图，利用RGB颜色空间转化为HSL颜色空间，并取其H通道颜色；H通道转化公式如下：
[0036]
[0037] 其中，max为RGB的最大值，min为RGB的最小值；R为三原色红色亮度值；G为三原色绿色亮度值；B为三原色蓝色亮度值；H为HSL颜色空间H通道值；
[0038] S14：提取灰度图中花生种子及芽长信息，运用边缘检测分割图像：
[0039] 细化图像：去除灰度图中的噪声点，遍历灰度图中的所有像素，若遍历的点是黑色点，且该黑色点的左右邻点至少有一点为白点，则对该黑色点进行细化处理，消除该点；
[0040] 计算长度及比例信息：细化处理后，形成花生种子发芽长度的骨架，统计骨架的所有像素数量，处理比例尺，得到长度；长度公式如下：
[0041]
[0042] 其中，Z为测量的长度信息，T为像素点个数，Q为比例尺数值；
[0043] S15：根据发芽的花生种子的发芽长度，移动机构带动筛分板移动到对应的收纳盘上方，打开第一挡板和第二挡板，发芽的花生种子落入对应的收纳盘内，实现不同发芽长度的分类。
[0044] 本发明的有益效果为：本发明运用荧光光谱成像技术对花生种子活力进行预测，能够提前预测花生种子能否发芽，筛选种子，提高花生种子发芽率，同时由于此技术为无损检测技术，不会对花生种子外观及内在物质含量产生影响；种子在发育的过程中，可实时调整发育的温度和湿度等环境因素，对于难以发芽的花生种子也能顺利实现培养，减少时间的浪费和降低成本。
[0045] 花生种子在发芽后，其发芽长度及形态特征具有个体性差异，通常发芽长度影响其根芽茁壮程度，本发明还可对花生种子的发芽长度进行自动测量，测量的精度好，可重复使用。统一测定指标，实现种子发芽质量测定的自动化。
附图说明
[0046] 图1为花生发芽智能培育装置及培育方法的立体图。
[0047] 图2为花生发芽智能培育装置及培育方法的俯视立体图。
[0048] 图3为花生发芽智能培育装置及培育方法的侧视立体图。
[0049] 图4为筛分板底部的结构图。
[0050] 其中，1、加料斗，2、挑选装置，3、雾化水箱，4、高光谱CCD相机，5、漫反射灯，6、隔板，7、挑选盘，8、折叠盖，9、培育箱，10、输送管，11、负压箱，12、六叶板，13、分割板，14、移动机构，15、筛分板，16、Basler视觉相机，17、收纳盘，18、半导体制冷片，19、驱动电机，20、第一挡板，21、第二挡板，22、伸缩管，23、驱动杆。
具体实施方式
[0051] 下面对本发明的具体实施方式进行描述，以便于本技术领域的技术人员理解本发明，但应该清楚，本发明不限于具体实施方式的范围，对本技术领域的普通技术人员来讲，只要各种变化在所附的权利要求限定和确定的本发明的精神和范围内，这些变化是显而易见的，一切利用本发明构思的发明创造均在保护之列。
[0052] 如图1至图4所示，本方案的花生发芽智能培育装置及培育方法包括挑选装置2，挑选装置2内设置有挑选腔，挑选腔的一侧开口，挑选腔内设置有挑选装置2，挑选装置2的上方设置有高光谱CCD相机4，挑选腔的一侧开口处与种子培育装置连接，种子培育装置与筛分花生发芽情况的筛分装置连接，筛分装置的下方设置有若干盛装不同发芽情况的收纳盘17，筛分装置上安装有Basler视觉相机16，Basler视觉相机16和高光谱CCD相机4均与Raspberry Pi 3B+控制器电连接。
[0053] 挑选装置2包括圆形的挑选盘7，挑选盘7上设置有若干圆周分布的通孔，每个通孔的下端均设置有第一阀门，挑选盘7的中部固定在挑选电机的转轴上，挑选腔的上端设置有加料管，加料管设置在通孔的上方，且加料管延伸到挑选装置2的上端，加料管的上端设置有加料斗1，加料管的下端设置有第二阀门，挑选盘7的一侧伸出挑选腔的开口处，且挑选盘7的伸出部分位于培育装置的上方，挑选电机、第一阀门和第二阀门均与Raspberry Pi 3B+控制器电连接。
[0054] 挑选腔的底部设置有隔板6，隔板6设置在挑选盘7的下方，高光谱CCD相机4的两侧均设置有漫反射灯5，漫反射灯5与Raspberry Pi 3B+控制器电连接。
[0055] 种子培育装置包括培育箱9，培育箱9的上端开口，培育箱9位于开口的下方，培育箱9的底部设置有半导体制冷片18，培育箱9的侧面设置有热风机和雾化水箱3，培育箱9内设置有温湿度传感器，半导体制冷片18、热风机、雾化水箱3和温湿度传感器均与Raspberry Pi 3B+控制器电连接。
[0056] 培育箱9的上端设置有可折叠打开和关闭的折叠盖8，可对培育箱9进行封闭和打开。
[0057] 筛分装置包括负压箱11，负压箱11上安装有鼓风机，负压箱11通过若干输送管10与培育箱9的底部连接，且输送管10与培育箱9的连接位置高于输送管10与负压箱11的连接位置，输送管10与负压箱11的连接位置处设置有三通阀，鼓风机和三通阀均与Raspberry Pi 3B+控制器电连接。培育好的花生种子通过鼓风机吸风产生负压，将花生种子吸入输送管10内，在通过三通阀流入六叶架。
[0058] 三通阀的下方设置有水平放置的六叶架，六叶架包括六块成圆周分布的六叶板12，六叶架的中心与筛分电机的转轴连接，六叶架的下方设置有筛分板15，筛分板15固定在移动机构14上，筛分板15的下方设置有若干收纳盘17，筛分板15的上方设置Basler视觉相机16，且Basler视觉相机16安装在负压箱11的底部，六叶架上通过若干分割板13分割成与若干三通阀对应的储料隔间，筛分电机与Raspberry Pi 3B+控制器电连接。
[0059] 筛分板15上开始有若干筛分孔，每个筛分孔的下方均设置有相互叠加的第一挡板20和第二挡板21，第二挡板21设置在第一挡板20的下方，若干筛分孔均匀分布，位于同竖列的第一挡板20固定在同一根伸缩管22上，伸缩管22套在驱动杆23上，且伸缩管22与驱动杆
23螺纹配合连接，驱动杆23安装在驱动电机19的转轴上；位于同一横排的第二挡板21固定在同一根旋转杆上，旋转杆的端部固定在旋转电机的转轴上，旋转电机和驱动电机19均与Raspberry Pi3B+控制器电连接。通过推拉第一挡板20以及旋转第二挡板21，可实现单个筛分孔的打开和关闭。
[0060] 上述花生发芽智能培育装置及培育方法对花生种子进行培育的方法包括以下步骤：
[0061] S1：将花生种子从加料斗1上方加入，打开第二阀门，挑选盘7转动，待花生种子落入挑选盘7上的通孔内，第二阀门关闭；
[0062] S2：漫反射灯5打开提供漫反射光源，高光谱CCD相机4拍摄花生种子的图片，提取花生种子轮廓特征，作为感兴趣的ROI区域；
[0063] S3：提取感兴趣的ROI区域的波长及对应光谱特性条件下反射率的ASCII数据信息；
[0064] S4：设定能发芽的花生种子为标签1，不能发芽的的花生种子为标签0；
[0065] S5：将花生种子的ASCII数据信息的荧光光谱数据拆分并转化为矩阵X和Y：
[0066] X1×n＝[a11 a12 … a1n]
[0067]
[0068] 其中，X1×n为荧光光谱波段矩阵，其范围为400～1000，a11～a1n为荧光光谱波段的数值。Ym×(n+1)为花生种子的反射率及标签矩阵，b1×(n+1)～bm×(n+1)为花生种子的标签类型，包括0和1两个数。b11～bmn为花生种子的荧光光谱反射率值，m为花生种子的序号，n为特征波段值的序号；
[0069] S6：将花生种子的标签平均值将作为节点分裂的标准，建立节点分裂标准模型：
[0070]
[0071] 其中，bji为第j个花生种子的第i个特征波段值，m为花生种子的序号，xjm为花生种子的节点分裂标准；
[0072] S7：计算花生种子是否发芽的结果：
[0073]
[0074]
[0075] 其中， 为第j个花生种子的第r个特征波段值， 为花生种子的节点分裂标准，为是否发芽的结果， 为第j个花生种子的第r个特征波段反射率值；
[0076] S8：若该种子预测为可以发芽，第一阀门转动到培育箱9上的上端时打开，花生种子落入培育箱9内；否则挑选盘7多旋转半圈时，第一阀门打开，不可以发芽的种子落在挑选腔内侧；
[0077] S9：通过折叠盖8将培育箱9的上端关闭，将培育箱9内调至花生种子适合发芽的环境，使花生种子在培育箱9内进行发芽；
[0078] S10：花生种子发芽成功后，打开鼓风机，将发芽的花生种子吸至三通阀处；
[0079] S11：发芽的花生种子通过三通阀落入六叶架上，再通过六叶架的旋转落入筛分盘的筛分孔内；
[0080] S12：Basler视觉相机16拍摄发芽的花生种子图像，对芽长进行检测；
[0081] S13：将发芽的花生种子图像转换为灰度图，利用RGB颜色空间转化为HSL颜色空间，并取其H通道颜色；H通道转化公式如下：
[0082]
[0083] 其中，max为RGB的最大值，min为RGB的最小值；R为三原色红色亮度值；G为三原色绿色亮度值；B为三原色蓝色亮度值；H为HSL颜色空间H通道值；
[0084] S14：提取灰度图中花生种子及芽长信息，运用边缘检测分割图像：
[0085] 细化图像：去除灰度图中的噪声点，遍历灰度图中的所有像素，若遍历的点是黑色点，且该黑色点的左右邻点至少有一点为白点，则对该黑色点进行细化处理，消除该点；
[0086] 计算长度及比例信息：细化处理后，形成花生种子发芽长度的骨架，统计骨架的所有像素数量，处理比例尺，得到长度；长度公式如下：
[0087]
[0088] 其中，Z为测量的长度信息，T为像素点个数，Q为比例尺数值；
[0089] S15：根据发芽的花生种子的发芽长度，移动机构14带动筛分板15移动到对应的收纳盘17上方，打开第一挡板20和第二挡板21，发芽的花生种子落入对应的收纳盘17内，实现不同发芽长度的分类。
[0090] 本发明运用荧光光谱成像技术对花生种子活力进行预测，能够提前预测花生种子能否发芽，筛选种子，提高花生种子发芽率，同时由于此技术为无损检测技术，不会对花生种子外观及内在物质含量产生影响；
[0091] 种子在发育的过程中，可实时调整发育的温度和湿度等环境因素，对于难以发芽的花生种子也能顺利实现培养，减少时间的浪费和降低成本。
[0092] 花生种子在发芽后，其发芽长度及形态特征具有个体性差异，通常发芽长度影响其根芽茁壮程度，本发明还可对花生种子的发芽长度进行自动测量，测量的精度好，可重复使用。统一测定指标，实现种子发芽质量测定的自动化。
