摘要：【目的】高通量表型技術不僅是現代育種領域的重要手段,也是解析田間作物生理生態行為的工具,但不同類別高通量表型技術的基礎架構特征仍不清楚,因此需要針對機器視覺高通量表型技術進行專門探討。【方法】本文用機器視覺技術檢測計算稻茬麥莖穗一體的表型指標。使用寧麥13、魯原502和鄭麥90233個小麥品種,進行小區化對比試驗,使用等孔距柵條精播板進行單粒精播,準確控制條播小麥的群體條件。于稻茬麥成熟期進行莖穗一體圖像獲取,對圖像進行灰度增強、直方圖均值化、S分量提取、Otsu閾值分割、莖穗分離和莖穗形態參數提取等操作。提取的稻茬麥地上部單莖穗各器官的形態參數包括莖稈長、莖稈平均寬度、莖稈投影面積、莖稈周長、麥穗長、麥穗平均寬度、麥穗投影面積和麥穗周長。同時,使用傳統方法獲取小麥單葉片質量、單莖稈質量、單穗質量和單穗籽粒產量等農藝性狀指標。分別構建線性模型、二次模型、指數模型及拓展模型進行多維指標擬合,包括小麥單莖穗生物量與單穗籽粒產量關系、單莖穗的麥穗形態參數與單穗籽粒產量關系等擬合分析。在單莖穗層面對小麥莖穗的表型指標與單穗籽粒產量之間的關系進行相關分析和回歸分析,進而基于機器視覺在小麥莖穗一體方面的個例應用,討論大田高通量表型分析的機器視覺技術研發的要點?！窘Y果】寧麥13、魯原502和鄭麥90233個小麥品種的單葉片質量與單穗籽粒產量的相關系數依次下降,小麥單莖穗形態參數與單穗籽粒產量的相關性顯著低于生物量指標,但單穗投影面積、單穗長與單穗籽粒產量依然存在顯著正相關。3個小麥品種在單莖穗的各生物量指標與單穗籽粒產量的最優回歸模型各不相同,麥穗圖像的形態參數不能準確反映單穗籽粒產量,但單莖穗的莖稈和麥穗形態