Journal Article

Classification of lentil seed vigor based on seedling image analysis techniques and interactive machine learning

Araújo, Joyce de Oliveira, Nascimento, Warley Marcos, Dias, Denise Cunha Fernandes dos Santos, Limão, Marcelo Augusto Rocha, Soares, Júlia Martins, Silva, Laércio Junio da

2023

Overview

The search for techniques that allow for the rapid and accurate assessment of seed vigor, such as the Seedling Analysis System (SAPL®) and ILASTIK®, can be promising alternatives for seedling image analysis. The objective of this work was to classify the vigor of lentil seeds using seedling image analysis techniques and interactive machine learning. Seeds from seven lots were characterized for physiological potential through germination and vigor tests. For computerized seedling analysis, the seeds were subjected to seedling growth tests at 20 °C for three, four, five, and ten days, and then photographed using a digital camera. The images were processed using SAPL® software, yielding values for total length, root length, shoot length, and vigor, growth, and uniformity indices. ILASTIK® provided data on the percentage of vigorous seedlings, non-vigorous seedlings, and dead seeds. The total length of seedlings, root length, shoot length, and vigor indices determined at 4 days of germination by SAPL® allowed for the classification of lots in terms of vigor. Data obtained by ILASTIK® at 4 days of germination, used in machine learning studies, enable the development of models with high accuracy for seed vigor assessment. Resumo: A busca por técnicas que possibilitem avaliar o vigor de sementes de forma rápida e assertiva como o Sistema de Análise de Plântulas (SAPL®) e o ILASTIK® podem ser alternativas promissoras para a análise de imagem de plântulas. O objetivo do trabalho foi realizar a classificação do vigor de sementes de lentilha utilizando técnicas de análise de imagem de plântulas e aprendizagem interativa de máquina. Sementes de sete lotes foram caracterizadas quanto ao potencial fisiológico pelos testes de germinação e vigor. Para a análise computadorizada de plântulas, as sementes foram submetidas ao teste de crescimento de plântulas a 20 °C por três, quatro, cinco e dez dias e, em seguida, fotografadas utilizando uma câmera digital. As imagens foram processadas pelo software SAPL®, obtendo-se valores de comprimento total, da raiz, parte aérea e índices de vigor, crescimento e uniformidade. Pelo ILASTIK®, foram obtidos dados de porcentagem de plântulas vigorosas, não vigorosas e sementes mortas. O comprimento total das plântulas, raiz, parte aérea e os índices de vigor determinados aos 4 dias de germinação pelo SAPL® permitem classificar os lotes quanto ao vigor. Os dados obtidos pelo ILASTIK®, aos 4 dias de germinação, utilizados nos estudos de aprendizagem de máquina, permitem o desenvolvimento de modelos com alta precisão para avaliação do vigor das sementes.

• Publisher: Abrates - Associação Brasileira de Tecnologia de Sementes,ABRATES - Associação Brasileira de Tecnologia de Sementes
• Subject: Classification / Digital cameras / Germination / Image analysis / Image processing / Learning algorithms / Lens culinaris Medik / Machine learning / physiological potential / PLANT SCIENCES / Seedlings / Seeds / software / Vigor