大姜精量定向种植中鳞芽识别及调整方法.pdf

《大姜精量定向种植中鳞芽识别及调整方法.pdf》由会员分享，可在线阅读，更多相关《大姜精量定向种植中鳞芽识别及调整方法.pdf（11页完成版）》请在专利查询网上搜索。

1、(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910427193.1 (22)申请日 2019.05.22 (71)申请人 青岛理工大学 地址 266555 山东省青岛市青岛经济技术 开发区嘉陵江路777号 (72)发明人 杨发展曹铭恺王树成王超 王鑫杜祥汶李维华 (74)专利代理机构 福州科扬专利事务所 35001 代理人 严欢 (51)Int.Cl. A01C 1/00(2006.01) G05D 3/10(2006.01) G06K 9/32(2006.01) (54)发明名称 一种大姜精量定向种植中鳞芽识别及调。

2、整 方法 (57)摘要 本发明涉及一种大姜精量定向种植中鳞芽 识别及调整方法， 包括HSV转化阶段： 采集大姜姜 种的HSV颜色模型的图像或将大姜姜种的其他彩 色模型的图像转换为HSV颜色模型， 并存储到内 存中； 颜色分割阶段： 对图像进行颜色分割操作， 保留下图像中的大姜鳞芽颜色区域； 图像二值化 阶段： 对保留下来的图像进行二值化； 腐蚀操作 阶段： 对二值化图像进行腐蚀操作； 膨胀操作阶 段： 对腐蚀后的二值化图像进行膨胀操作； 图像 识别阶段： 识别图像中大姜鳞芽位置； 偏差计算 阶段： 计算大姜鳞芽相对于0度基线的角度偏差 以及鳞芽调整阶段： 在种植时控制步进电机调整 装置带着大姜。

3、姜种旋转， 实现大姜鳞芽方向的调 整。 权利要求书2页 说明书4页 附图4页 CN 110178481 A 2019.08.30 CN 110178481 A 1.一种大姜精量定向种植中鳞芽识别及调整方法， 其特征在于： 包括HSV转化阶段、 颜 色分割阶段、 图像二值化阶段、 腐蚀操作阶段、 膨胀操作阶段、 图像识别阶段、 偏差计算阶段 以及鳞芽调整阶段， 具体步骤如下： 第一步： HSV转化阶段， 采集大姜姜种 （4） 的HSV颜色模型的图像或将大姜姜种 （4） 的其 他彩色模型的图像转换为HSV颜色模型， 并存储到内存中； 第二步： 颜色分割阶段， 对图像进行颜色分割操作， 保留下图像中。

4、的大姜鳞芽 （6） 颜色 区域； 第三步： 图像二值化阶段， 对保留下来的图像进行二值化； 第四步： 腐蚀操作阶段， 对二值化图像进行腐蚀操作； 第五步： 膨胀操作阶段， 对腐蚀后的二值化图像进行膨胀操作； 第六步： 图像识别阶段， 识别图像中大姜鳞芽 （6） 位置； 第七步： 偏差计算阶段， 计算大姜鳞芽 （6） 相对于0度基线的角度偏差； 第八步： 鳞芽调整阶段， 在种植时控制步进电机调整装置带着大姜姜种 （4） 旋转， 实现 大姜鳞芽 （6） 方向的调整。 2.根据权利要求1所述大姜精量定向种植中鳞芽识别及调整方法， 其特征在于： 所述颜 色分割阶段是指通过设定色调H、 饱和度S、 明度。

5、V的特征参数， 对大姜姜种 （4） 的HSV颜色模 型的图像进行颜色分割操作， 只保留颜色在26， 43， 120和77， 200， 255之间的像素点。 3.根据权利要求1所述大姜精量定向种植中鳞芽识别及调整方法， 其特征在于： 所述图 像二值化阶段是指将颜色分割阶段留下的图像部分进行二值化操作， 将图像转换为黑和白 的图像。 4.根据权利要求1所述大姜精量定向种植中鳞芽识别及调整方法， 其特征在于： 所述腐 蚀操作阶段是指对图像二值化阶段后得到的图像进行腐蚀操作， 将二值化处理后图像中的 噪点有效滤除而不破坏图像的原有信息， 并提取出平滑的边缘。 5.根据权利要求1所述大姜精量定向种植中鳞。

6、芽识别及调整方法， 其特征在于： 所述膨 胀操作阶段是指对腐蚀操作阶段后的图像进行膨胀处理， 填充图像边界使图像边界变得平 滑， 让图像各区域更分明， 同时不会明显改变图像区域原来的大小。 6.根据权利要求1所述大姜精量定向种植中鳞芽识别及调整方法， 其特征在于： 所述图 像识别阶段是指在膨胀操作阶段后得到的图像中寻找独立的颜色区域， 计算各个区域的大 小和位置， 从而得到每片大姜鳞芽 （6） 的区域大小和位置。 7.根据权利要求1所述大姜精量定向种植中鳞芽识别及调整方法， 其特征在于： 所述偏 差计算阶段是指用加权平均算法计算出一个新的大姜鳞芽 （6） 的位置A， 再计算位置A与0度 基线的。

7、角度偏差。 8.根据权利要求1所述大姜精量定向种植中鳞芽识别及调整方法， 其特征在于： 所述鳞 芽调整阶段是指在种植之前设定的基准位置， 控制步进电机调整装置带动新的大姜鳞 （6） 芽的位置A旋转到与基准位置角度重合。 9.根据权利要求8所述大姜精量定向种植中鳞芽识别及调整方法， 其特征在于： 所述步 进电机调整装置包括步进电机 （1） 、 设置于所述步进电机 （1） 下方的齿轮组 （2） 以及设置于 所述齿轮组 （2） 下方的旋转轴 （3） ； 所述齿轮组 （2） 包括相互啮合的第一齿轮和第二齿轮； 所 述第一齿轮与所述步进电机 （1） 的转轴同轴固定； 所述第二齿轮与所述旋转轴 （3） 同。

8、轴固 权利要求书 1/2 页 2 CN 110178481 A 2 定； 所述旋转轴 （3） 下方还放置有表面有大姜鳞芽 （6） 的大姜姜种 （4） ； 有插针 （5） 上端与所 述旋转轴 （3） 固定， 所述插针 （5） 下端插入所述大姜姜种 （4） ； 步进电机 （1） 驱动第一齿轮转 动， 通过第二齿轮能够带动旋转轴 （3） 转动， 从而实现带动大姜姜种 （4） 上大姜鳞芽 （6） 方向 的调整。 权利要求书 2/2 页 3 CN 110178481 A 3 一种大姜精量定向种植中鳞芽识别及调整方法 技术领域 0001 本发明涉及一种大姜精量定向种植中鳞芽识别及调整方法， 属于图像识别技。

9、术领 域。 背景技术 0002 大姜又称生姜， 本味辣， 属姜科姜属， 为多年生草本宿根草本植物， 在我国作为一 年生经济作物栽培， 是我国特产的重要蔬菜品种。 大姜一般作为食材多用， 是一种经济型农 作物。 大姜在我国作为一年生经济作物栽培， 大姜的机械化种植水平低。 而大姜种植的关键 因素是对姜种鳞芽的实地摆放， 使鳞芽朝南， 以具备适宜的生长环境。 0003 大姜精量定向种植机有助于提高大姜种植效率、 降低姜种损伤率及节省人工成 本， 具有重要现实意义。 其中基于图像处理的鳞芽识别策略是大姜种植机械实现大姜种植 的重要关键技术。 另一方面， 鳞芽的识别调整对于姜种摆放质量有重要的意义， 。

10、以保证鳞芽 朝阳， 具备最适宜的生长环境。 尽管大姜种植中姜种的处理难度较大， 特别是国内学者研究 很少， 但是其已逐渐成为国内外农业工程领域的一个新的研究热点。 0004 目前， 国内关于大姜鳞芽识别的相关专利暂时没有。 经对现有文献检索发现类似 研究， 高迟等人在2010发表了题为 大蒜鳞芽方向识别的实验研究 的文章， 该文章公开了 一种大蒜鳞芽方向识别识别方法， 设计一种特殊的斗形识别器。 下部只能使蒜瓣的鳞芽穿 过， 当大蒜鳞芽朝下时由光电传感测得数据， 由此判断大蒜鳞芽的方向。 但由于大姜鳞芽的 脆弱性以及姜种形状的不规则性， 此方法无法应用于大姜鳞芽识别。 发明内容 0005 本发。

11、明的目的在于克服现有技术的不足， 提出了一种基于图像识别的精量定向种 植和大姜鳞芽方向调整的方法。 0006 本发明的技术方案如下： 0007 一种大姜精量定向种植中鳞芽识别及调整方法， 包括HSV转化阶段、 颜色分割阶 段、 图像二值化阶段、 腐蚀操作阶段、 膨胀操作阶段、 图像识别阶段、 偏差计算阶段以及鳞芽 调整阶段， 具体步骤如下： 0008 第一步： HSV转化阶段， 采集大姜姜种的HSV颜色模型的图像或将大姜姜种的其他 彩色模型的图像转换为HSV颜色模型， 并存储到内存中； 0009 第二步： 颜色分割阶段， 对图像进行颜色分割操作， 保留下图像中的大姜鳞芽颜色 区域； 0010 。

12、第三步： 图像二值化阶段， 对保留下来的图像进行二值化； 0011 第四步： 腐蚀操作阶段， 对二值化图像进行腐蚀操作； 0012 第五步： 膨胀操作阶段， 对腐蚀后的二值化图像进行膨胀操作； 0013 第六步： 图像识别阶段， 识别图像中大姜鳞芽位置； 0014 第七步： 偏差计算阶段， 计算大姜鳞芽相对于0度基线的角度偏差； 说明书 1/4 页 4 CN 110178481 A 4 0015 第八步： 鳞芽调整阶段， 在种植时控制步进电机调整装置带着大姜姜种旋转， 实现 大姜鳞芽方向的调整。 0016 进一步的， 所述颜色分割阶段是指通过设定色调H、 饱和度S、 明度V的特征参数， 对 大。

13、姜姜种的HSV颜色模型的图像进行颜色分割操作， 只保留颜色在26， 43， 120和77， 200， 255之间的像素点。 0017 进一步的， 所述图像二值化阶段是指将颜色分割阶段留下的图像部分进行二值化 操作， 将图像转换为黑和白的图像。 0018 进一步的， 所述腐蚀操作阶段是指对图像二值化阶段后得到的图像进行腐蚀操 作， 将二值化处理后图像中的噪点有效滤除而不破坏图像的原有信息， 并提取出平滑的边 缘。 0019 进一步的， 所述膨胀操作阶段是指对腐蚀操作阶段后的图像进行膨胀处理， 填充 图像边界使图像边界变得平滑， 让图像各区域更分明， 同时不会明显改变图像区域原来的 大小。 002。

14、0 进一步的， 所述图像识别阶段是指在膨胀操作阶段后得到的图像中寻找独立的颜 色区域， 计算各个区域的大小和位置， 从而得到每片大姜鳞芽的区域大小和位置。 0021 进一步的， 所述偏差计算阶段是指用加权平均算法计算出一个新的大姜鳞芽的位 置A， 再计算位置A与0度基线的角度偏差。 0022 进一步的， 所述鳞芽调整阶段是指在种植之前设定的基准位置， 控制步进电机调 整装置带动新的大姜鳞芽的位置A旋转到与基准位置角度重合。 0023 进一步的， 所述步进电机调整装置包括步进电机、 设置于所述步进电机下方的齿 轮组以及设置于所述齿轮组下方的旋转轴； 所述齿轮组包括相互啮合的第一齿轮和第二齿 轮；。

15、 所述第一齿轮与所述步进电机的转轴同轴固定； 所述第二齿轮与所述旋转轴同轴固定； 所述旋转轴下方还放置有表面有大姜鳞芽的大姜姜种； 有插针上端与所述旋转轴固定， 所 述插针下端插入所述大姜姜种； 步进电机驱动第一齿轮转动， 通过第二齿轮能够带动旋转 轴转动， 从而实现带动大姜姜种上大姜鳞芽方向的调整。 0024 本发明具有如下有益效果： 0025 1、 本方法操作简单， 过程简介明了， 实施起来较为容易， 同时精确度高。 0026 2、 使用本方法能够实现大姜鳞芽识别的自动化， 识别速度快。 0027 3、 使用本方法识别大姜鳞芽， 不会伤及鳞芽， 能够对较为脆弱的鳞芽起到保护作 用。 002。

16、8 4、 使用本方法， 能够提高识别精度， 减小因大姜姜种形状的不规则而引起的测量 误差以及测量困难。 0029 5、 通过腐蚀操作， 能够有效消除二值化图像中多余的噪点。 0030 6、 腐蚀操作后再进行膨胀操作， 能够最大限度地保证后续鳞芽图像的完整性。 附图说明 0031 图1为本发明的鳞芽识别及调整方法的框图。 0032 图2为本发明实施例中大姜姜种的原始图像。 0033 图3为本发明的图像二值化输出示意图。 说明书 2/4 页 5 CN 110178481 A 5 0034 图4为本发明的腐蚀膨胀操作输出示意图。 0035 图5为本发明的鳞芽最终位置判别示意图。 0036 图6为本发。

17、明的步进电机调整装置的结构示意图。 0037 图中附图标记表示为： 0038 1、 步进电机； 2、 齿轮组； 3、 旋转轴； 4、 大姜姜种； 5、 插针； 6、 大姜鳞芽。 具体实施方式 0039 以下结合附图对本发明的方法进一步描述， 本实施例在以本发明技术方案为前提 下进行实施， 给出了详细的实施方式和具体的操作过程， 但本发明的保护范围不限于下述 的实施， 例如姜种鳞芽对象。 0040 参见图1-6， 一种大姜精量定向种植中鳞芽识别及调整方法， 包括HSV转化阶段、 颜 色分割阶段、 图像二值化阶段、 腐蚀操作阶段、 膨胀操作阶段、 图像识别阶段、 偏差计算阶段 以及鳞芽调整阶段， 。

18、具体步骤如下： 0041 第一步： HSV转化阶段， 采集大姜姜种4的HSV颜色模型的图像或将大姜姜种4的其 他彩色模型的图像转换为HSV颜色模型， 并存储到内存中； 如图2即为大姜姜种4的原始图 像； 0042 第二步： 颜色分割阶段， 对图像进行颜色分割操作， 保留下图像中的大姜鳞芽6颜 色区域； 0043 第三步： 图像二值化阶段， 对保留下来的图像进行二值化； 如图3所示； 0044 第四步： 腐蚀操作阶段， 对二值化图像进行腐蚀操作； 0045 第五步： 膨胀操作阶段， 对腐蚀后的二值化图像进行膨胀操作； 如图4所示； 0046 第六步： 图像识别阶段， 识别图像中大姜鳞芽6位置； 。

19、0047 第七步： 偏差计算阶段， 计算大姜鳞芽6相对于0度基线的角度偏差； 0048 第八步： 鳞芽调整阶段， 在种植时控制步进电机调整装置带着大姜姜种4旋转， 实 现大姜鳞芽6方向的调整。 0049 特别的， HSV颜色模型中颜色的参数分别是： 色调H， 饱和度S， 明度V。 0050 色调H， 用角度度量， 取值范围为0 360 ， 从红色开始按逆时针方向计算， 红色为 0 ， 绿色为120 ,蓝色为240 。 它们的补色分别是： 黄色为60 ， 青色为180 ,品红为300 。 0051 饱和度S， 饱和度S表示颜色接近光谱色的程度。 一种颜色， 可以看成是某种光谱色 与白色混合的结果。

20、。 其中光谱色所占的比例愈大， 颜色接近光谱色的程度就愈高， 颜色的饱 和度也就愈高。 饱和度高， 颜色则深而艳。 光谱色的白光成分为0， 饱和度达到最高。 通常取 值范围为0100， 值越大， 颜色越饱和。 0052 明度V， 明度表示颜色明亮的程度， 对于光源色， 明度值与发光体的光亮度有关； 对 于物体色， 此值和物体的透射比或反射比有关。 通常取值范围为0(黑)到100(白)。 0053 进一步的， 所述颜色分割阶段是指通过设定色调H、 饱和度S、 明度V的特征参数， 对 大姜姜种4的HSV颜色模型的图像进行颜色分割操作， 只保留颜色在26， 43， 120和77， 200， 255之。

21、间的像素点。 上述两个矩阵范围内的色调H、 饱和度S、 明度V能将一般大姜鳞芽6 的颜色完全包含入其中， 所以通过该方法能非常快速的识别出姜芽位置。 0054 进一步的， 所述图像二值化阶段是指将颜色分割阶段留下的图像部分进行二值化 说明书 3/4 页 6 CN 110178481 A 6 操作， 将图像转换为黑和白的图像。 将整个图像呈现出明显的黑白效果， 图像的二值化使图 像中数据量大为减少， 从而能凸显出目标的轮廓。 二值化的阈值由OTSU方法(又称为最大类 间方差法)计算得出， OTSU的中心思想是阈值T应使目标与背景两类的类间方差最大。 对于 一幅图像， 设当前景与背景的分割阈值为t。

22、时， 前景点占图像比例为w0， 均值为u0， 背景点占 图像比例为w1， 均值为u1， 则整个图像的均值为uw0u0+w1u1。 然后， 建立目标函数g(t) w0(u0-u)2+w1(u1-u)2， 则g(t)就是当分割阈值为t时的类间方差表达式。 OTSU算法使 得g(t)取得全局最大值， 当g(t)为最大时所对应的t称为最佳阈值。 0055 进一步的， 所述腐蚀操作阶段是指对图像二值化阶段后得到的图像进行腐蚀操 作， 将二值化处理后图像中的噪点有效滤除而不破坏图像的原有信息， 并提取出平滑的边 缘。 通常由于噪声的影响， 图像二值化后的边界都很不平滑， 物体区域具有一些噪声孔， 而 背景。

23、区域上散布着一些小的噪声物体。 因此对二值化图像进行腐蚀操作， 可以将上述步骤 得到的图像中的噪点有效的滤除而不破坏图像的原有信息， 该算法提取的边缘也比较平 滑。 0056 进一步的， 所述膨胀操作阶段是指对腐蚀操作阶段后的图像进行膨胀处理， 填充 图像边界使图像边界变得更加平滑， 让图像各区域更分明， 同时不会明显改变图像区域原 来的大小。 0057 进一步的， 所述图像识别阶段是指在膨胀操作阶段后得到的图像中寻找独立的颜 色区域， 计算各个区域的大小和位置， 从而得到每片大姜鳞芽6的区域大小和位置(如图4所 示， 白色区域即为每片大姜鳞芽6的区域)， 上述步骤已经将图像分为边界明显的大姜。

24、鳞芽6 区域和背景区域， 便于在图像中寻找独立的颜色区域。 0058 所述偏差计算阶段是指用加权平均算法计算出一个新的大姜鳞芽6的位置A(如图 5所示， 黑色粗线左侧方框内的圆圈即为位置A)。 然后以图像中心点为原点， 以原点的0度基 线为X轴， 从图像中心画线到位置A的中心点， 则该连线(如图5中黑色粗线所示)与0度基线 的角度即为新的大姜鳞芽6的位置A与0度基线的角度偏差。 0059 设f为每片大姜鳞芽6所占面积， x为每片大姜鳞芽6对应面积的中心点的位置矩 阵， 则新的大姜鳞芽6的位置A的位置矩阵则求得的xA的值即 为新的大姜鳞芽6的位置A的中心点位置矩阵。 0060 进一步的， 所述鳞。

25、芽调整阶段是指在种植之前设定的基准位置， 控制步进电机调 整装置带动新的大姜鳞芽6的位置A旋转到与基准位置角度重合。 0061 进一步的， 所述步进电机调整装置包括步进电机1、 设置于所述步进电机1下方的 齿轮组2以及设置于所述齿轮组2下方的旋转轴3； 所述齿轮组2包括相互啮合的第一齿轮和 第二齿轮； 所述第一齿轮与所述步进电机1的转轴同轴固定； 所述第二齿轮与所述旋转轴3 同轴固定； 所述旋转轴3下方还放置有表面有大姜鳞芽6的大姜姜种4； 有插针5上端与所述 旋转轴3固定， 所述插针5下端插入所述大姜姜种4； 步进电机1驱动第一齿轮转动， 通过第二 齿轮能够带动旋转轴3转动， 从而实现带动大。

26、姜姜种4上大姜鳞芽6方向的调整。 0062 以上所述仅为本发明的实施例， 并非因此限制本发明的专利范围， 凡是利用本发 明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换， 或直接或间接运用在其他相关的技 术领域， 均同理包括在本发明的专利保护范围内。 说明书 4/4 页 7 CN 110178481 A 7 图1 说明书附图 1/4 页 8 CN 110178481 A 8 图2 图3 说明书附图 2/4 页 9 CN 110178481 A 9 图4 图5 说明书附图 3/4 页 10 CN 110178481 A 10 图6 说明书附图 4/4 页 11 CN 110178481 A 11 。