一种基于机器视觉的便携式叶片信息实时采集装置的制作方法

本实用新型涉及农业设备技术领域，具体涉及一种基于机器视觉的便携式叶片信息实时采集装置。

背景技术：

我国水果种植面积和产量常年稳居世界第一。2018年，我国水果种植面积和产量分别为11284千公顷和2.57亿吨。水果已成为继粮食、蔬菜之后的第三大农业种植产业。而我国果园土壤有机质含量较低，土壤保肥能力较差，容易造成雨季后果园土壤脱肥现象严重。合理的施肥是保证果树丰产、稳产及高产的重要措施。传统的施肥方式容易造成肥料的浪费、土地的板结、肥料供应比例不平衡、肥效低等问题。

叶片营养诊断法根据果树的营养状况进行按需施肥，是实现果树精准施肥的重要方法。在果园实践生产中进行营养诊断施肥，对进一步提高我国果树产业经济效益和扩大果树产业规模具有重要意义。果树叶片可以反映出树体的树势、营养状况等，因此叶面信息的准确与否直接影响施肥质量。

目前，在进行信息采集前，通常需要先进行叶片的采集、储存、运输等环节，需要消耗大量的时间。随着时间流逝，果树叶片的水分、外形、颜色等信息将发生改变，叶片的关键信息可能丢失，而不能较好反应整个树体的营养状况。因此，如何实现果树叶片信息的及时采集时本领域亟待解决的技术问题。

技术实现要素：

本实用新型为了解决上述技术问题，提出了如下技术方案：

第一方面，本实用新型实施例提供了一种基于机器视觉的便携式叶片信息实时采集装置，其特征在于，包括：载物台，所述载物台上设置有压物板和图像采集设备，所述压物板为透明材质的压板，所述图像采集设备的图像采集端朝向所述压物板，所述图像采集设备与图像处理设备电连接。

采用上述实现方式，需要进行果树叶片采集时，直接将载物台放置在采集区，将采集的叶片展平用压物板压住。启动图像采集设备对叶片图像进行采集，采集的图像信息传输给图像处理设备。本装置实现了对叶片信息的快速采集，保证信息的准确可靠，为下一步精准施肥打下良好的基础。

结合第一方面，在第一方面第一种可能的实现方式中，所述载物台中间设置有凹槽，所述凹槽底面与所述载物台的台面平行，所述压物板嵌入设置在所述凹槽与所述载物台活动连接。采集的叶片舒展后放置到凹槽内，然后压上压物板，这样可以防止如果载物台是一个整的平面，压物板防止在台面上可能会发生滑落，而无法实现对页片的压整。

结合第一方面或第一方面第一种可能的实现方式，在第一方面第二种可能的实现方式中，所述载物台包括第一载物台和第二载物台，所述第一载物台和第二载物台对称设置，且所述第一载物台和第二载物台活动连接。需要使用载物台时，取出两个载物台组合在一起组成一个台面。使用完毕后，拆开两个载物台，方便存放。

结合第一方面第二种可能的实现方式，在第一方面第三种可能的实现方式中，所述压物板上还设置有标定物，所述标定物为边长1cm的正方形方块，用于标定叶片的尺寸。使用标定物可以对页面进行大体标定，获得叶片的面积。

结合第一方面，在第一方面第四种可能的实现方式中，所述图像采集设备包括相机和相机支架，所述相机支架固定设置在所述载物台的一侧，所述固定设置在所述相机支架上，所述相机的镜头垂直所述压物板。相机支架方便收纳，采用相机直接固定相机也实现了相机位置的灵活性，方便对叶片图像信息的随时采集。

结合第一方面第四种可能的实现方式，在第一方面第五种可能的实现方式中，所述相机支架包括第一支架杆和第二支架杆，所述第一支架杆与所述载物台的台面垂直，所述第二支架杆与所述台面平行，所述第一支架杆的第一端固定在所述载物台上，所述第二支架杆的第一端与所述第一支架杆的第一端固定连接，所述相机固定设置在所述第二支架杆的第二端，所述第二支架杆为伸缩杆，所述第二支架杆的第二端为伸缩活动端。第一支架杆和第二支架杆组成l型相机支架，而且第二支架杆可以伸缩调整。在对叶片固定完毕后，可以调节第二支架杆是的相机的镜头正对叶片进行图像采集。

结合第一方面第四种可能的实现方式，在第一方面第六种可能的实现方式中，所述图像处理设备为具有无线接收模块的计算机，所述相机为具有无线传输模块的相机，所述图像处理设备与所述相机无线通信连接。相机和计算机无线连接，避免了连接额外的线路，进一步提高了采集的效率。

结合第一方面，在第一方面第七种可能的实现方式中，所述载物台设置有多个支撑腿，所述支撑腿为可调节支撑腿。由于果园内的地面是凹凸不平的，但是载物台的平整可以保证采集叶片图像的有效性。因此可以调节支撑腿的高度进而将载物台调平。

第二方面，本实用新型实施例提供了一种基于机器视觉的便携式叶片信息实时采集方法，采用第一方面或第一方面任一可能实现方式所述的基于机器视觉的便携式叶片信息实时采集装置，所述方法包括：将采集的叶片伸展开后放置在载物台上，用压物板将所述叶片压平；打开图像采集设备和图像处理设备，图像采集设备采集叶片的图像信息；图像采集设备采集的图像信息发送给图像处理设备，图像处理设备获取叶片面积、主叶脉长度和叶片色彩。

结合第二方面，在第二方面第一种可能的实现方式，所述图像处理设备获取叶片面积、主叶脉长度和叶片色彩包括：消除叶片图像光照的影响；将消除光照影响后的彩色叶片图像转换成灰度值在0-255之间的灰度图像；采用中值滤波法降低图像信息在采集过程中受到各种噪声源的干扰，同时保护图像边缘信息；对采集叶片的图像提取出不同的特征；得到叶片的叶面面积、主叶脉长度和叶片色彩信息。

本实施例中，消除叶片图像光照的影响可以采用retinex色彩恒常理论msr算法消除光照的影响。对采集叶片的图像提取出不同的特征，包括：利用自适应阈值算法，提取叶片的轮廓信息，与尺寸标定结果运算得到实际树叶面积。利用改进的sobel算子和色调信息相结合的叶脉提取算法，提取出主叶脉轮廓，并计算其长度；在rgb彩色图像中，分别统计出r、g、b三种通道下叶片颜色的像素信息，计算叶片色彩综合特性参数：y＝ar+bg+cb，其中ri为叶片中第i个红色像素点，gi为叶片中第i个绿色像素点，bi为叶片中第i个蓝色像素点。

本实施例中图像处理设备包括处理器和存储器，存储器中预先存储了上述对叶片进行处理的可执行指令程序，并且设置了可执行指令程序的执行顺序，当图像处理设备接收到图片信息后，图像处理设备的处理器开始读取可执行指令程序，实现上述的操作，完成对叶片信息的获取。

附图说明

图1为本实用新型实施例提供的一种基于机器视觉的便携式叶片信息实时采集装置的结构示意图；

图2为本实用新型实施例提供的载物台的结构示意图；

图3为本实用新型实施例提供的相机支架的结构示意图；

图4为本实用新型实施例提供的一种基于机器视觉的便携式叶片信息实时采集方法的流程示意图；

图5为本实用新型实施例提供的图像处理设备的框架示意图；

图1-5中，符号表示为：

1-载物台，2-压物板，3-图像采集设备，4-图像处理设备，5-凹槽，6-第一载物台，7-第二载物台，8-标定物，9-相机，10-相机支架，11-第一支架杆，12-第二支架杆，13-支撑腿。

具体实施方式

下面结合附图与具体实施方式对本方案进行阐述。

图1为本实用新型实施例提供的一种基于机器视觉的便携式叶片信息实时采集装置的结构示意图，参见图1，本实施例中的基于机器视觉的便携式叶片信息实时采集装置包括：载物台1，所述载物台1上设置有压物板2和图像采集设备3，所述压物板2为透明材质的压板，所述图像采集设备3的图像采集端朝向所述压物板2，所述图像采集设备3与图像处理设备4电连接。

如图2所示，所述载物台1中间设置有凹槽5，所述凹槽5底面与所述载物台1的台面平行，所述压物板2嵌入设置在所述凹槽5与所述载物台1活动连接。采集的叶片舒展后放置到凹槽5内，然后压上压物板2，这样可以防止如果载物台1是一个整的平面，压物板2防止在台面上可能会发生滑落，而无法实现对页片的压整。

进一步地，所述载物台1包括第一载物台6和第二载物台7，所述第一载物台6和第二载物台7对称设置，且所述第一载物台6和第二载物台7活动连接。需要使用载物台1时，取出两个载物台1组合在一起组成一个台面。使用完毕后，拆开两个载物台1，方便存放。

所述压物板2上还设置有标定物8，所述标定物8为边长1cm的正方形方块，用于标定叶片的尺寸。使用标定物8可以对页面进行大体标定，获得叶片的面积。

本实施例中，所述图像采集设备3包括相机9和相机支架10，所述相机支架10固定设置在所述载物台1的一侧，所述固定设置在所述相机支架10上，所述相机9的镜头垂直所述压物板2。相机支架10方便收纳，采用相机9直接固定相机9也实现了相机9位置的灵活性，方便对叶片图像信息的随时采集。

参见图3，所述相机支架10包括第一支架杆11和第二支架杆12，所述第一支架杆11与所述载物台1的台面垂直，所述第二支架杆12与所述台面平行，所述第一支架杆11的第一端固定在所述载物台1上，所述第二支架杆12的第一端与所述第一支架杆11的第一端固定连接，所述相机9固定设置在所述第二支架杆12的第二端，所述第二支架杆12为伸缩杆，所述第二支架杆12的第二端为伸缩活动端。第一支架杆11和第二支架杆12组成l型相机支架10，而且第二支架杆12可以伸缩调整。在对叶片固定完毕后，可以调节第二支架杆12是的相机9的镜头正对叶片进行图像采集。

所述图像处理设备4为具有无线接收模块的计算机，所述相机9为具有无线传输模块的相机9，所述图像处理设备4与所述相机9无线通信连接。相机9和计算机无线连接，避免了连接额外的线路，进一步提高了采集的效率。

由于果园内的地面是凹凸不平的，但是载物台1的平整可以保证采集叶片图像的有效性。因此所述载物台1设置有多个支撑腿13，所述支撑腿13为可调节支撑腿13，可以调节支撑腿13的高度进而将载物台1调平。

由上述实施例可知，本实施例提供了一种基于机器视觉的便携式叶片信息实时采集装置，需要进行果树叶片采集时，直接将载物台1放置在采集区，将采集的叶片展平用压物板2压住。启动图像采集设备3对叶片图像进行采集，采集的图像信息传输给图像处理设备4。本装置实现了对叶片信息的快速采集，保证信息的准确可靠，为下一步精准施肥打下良好的基础。

与上述实施例提供的一种基于机器视觉的便携式叶片信息实时采集装置相对应，本实用新型还提供了一种基于机器视觉的便携式叶片信息实时采集方法的实施例，参见图4，基于机器视觉的便携式叶片信息实时采集方法包括：

s101，将采集的叶片伸展开后放置在载物台上，用压物板将所述叶片压平。

组装并调节整套装置，首先将第一载物台6和第二载物台7合并，调节载物台1的支撑腿13的高度，使整个载物台1水平，然后安装相机支架10，最后将相机9固定于支架末端。将采集叶片放入载物台1的中心凹槽5内，伸展开后，用压物板2将叶片压平。

s102，打开图像采集设备和图像处理设备，图像采集设备采集叶片的图像信息。

本实施例中图像采集设备3为相机9，图像处理设备4为计算机，打开电源为计算机和相机9供电，然后调节相机支架10是的相机9的镜头处于最佳的拍摄角度，对叶片进行拍摄获取叶片图像。相机9拍摄叶片图像信息后，将拍摄的叶片图像信息发送给计算机。

s103，图像采集设备采集的图像信息发送给图像处理设备，图像处理设备获取叶片面积、主叶脉长度和叶片色彩。

计算机接收到叶片图像信息后，首先消除叶片图像光照的影响。本实施例中，消除叶片图像光照的影响可以采用retinex色彩恒常理论msr算法消除光照的影响。

将消除光照影响后的彩色叶片图像转换成灰度值在0-255之间的灰度图像，采用中值滤波法降低图像信息在采集过程中受到各种噪声源的干扰，同时保护图像边缘信息。对采集叶片的图像提取出不同的特征；得到叶片的叶面面积、主叶脉长度和叶片色彩信息。

对采集叶片的图像提取出不同的特征，包括：利用自适应阈值算法，提取叶片的轮廓信息，与尺寸标定结果运算得到实际树叶面积。利用改进的sobel算子和色调信息相结合的叶脉提取算法，提取出主叶脉轮廓，并计算其长度；在rgb彩色图像中，分别统计出r、g、b三种通道下叶片颜色的像素信息，计算叶片色彩综合特性参数：y＝ar+bg+cb，其中：

ri为叶片中第i个红色像素点，gi为叶片中第i个绿色像素点，bi为叶片中第i个蓝色像素点。

参见图5，本实施例中图像处理设备4包括处理器41和存储器42，存储器42中预先存储了上述对叶片进行处理的可执行指令程序，并且设置了可执行指令程序的执行顺序，当图像处理设备4接收到图片信息后，图像处理设备4的处理器41开始读取可执行指令程序，实现上述的操作，完成对叶片信息的获取。

需要说明的是，在本文中，诸如“第一”和“第二”等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

当然，上述说明也并不仅限于上述举例，本实用新型未经描述的技术特征可以通过或采用现有技术实现，在此不再赘述；以上实施例及附图仅用于说明本实用新型的技术方案并非是对本实用新型的限制，如来替代，本实用新型仅结合并参照优选的实施方式进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，本技术领域的普通技术人员在本实用新型的实质范围内所做出的变化、改型、添加或替换都不脱离本实用新型的宗旨，也应属于本实用新型的权利要求保护范围。