[发明专利]基于可见光—近红外双目机器视觉的粮虫检测装置和方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种针对仓储害虫的检测装置和方法，特指基于可见光-近红外双目计算机视觉的仓储害虫自动检测方法及其装置。

背景技术

我国是世界上最大的粮食生产、储藏及消费大国，搞好粮食储藏无疑具有更为重要的意义。全世界收获后的粮食重量损失约为10-15％，每年储藏期间的粮食至少有5％为害虫所糟蹋。我国的国库储粮损失率为0.2％左右，这是一项了不起的成就。但是，为此付出的代价也是巨大的，特别是杀虫剂的大量使用。为了确保粮食的安全储藏，储粮每年至少要使用杀虫剂进行一次熏蒸杀虫，许多地方要熏蒸两次，甚至更多，这不仅增加了开支，对粮食和环境的污染也日趋严重，而且害虫的抗药性水平快速提高。造成这种状况的一个主要原因是害虫防治决策缺乏科学性，而害虫防治决策重要的科学依据之一就是储粮害虫的准确检测。我国《粮油储藏技术规范》明确规定，虫粮等级标准中的害虫密度统计的是活虫的数量，因此需要对活虫进行准确检测。

仓储害虫的检测方法可分粮虫分离和粮虫识别两个环节。

粮虫分离环节主要有扦样过筛法和诱捕法。其中，扦样过筛法是目前我国粮库应用最广、最为传统的方法，它是按区分层定点人工/电动扦取粮食样品，每个检测点抽取至少1kg粮食进行人工过筛，过筛后人工识别。该法劳动强度比较大、效率比较低，但该法属于被动取虫，只要存在的粮虫均可被取出，且成本低廉。诱捕法是利用陷阱或粮虫生物学习性，如趋化性、趋光性、趋高性等进行诱捕，应用比较多的是带诱虫孔的探管诱捕器。该法受温度等环境因素影响较大、诱捕的虫种比较单一、测出的结果不稳定并与筛检害虫密度缺乏准确的对应关系，另外需要放置大量的诱捕器，成本比较高，从而限制了它的应用。但该法的劳动强度比较低、工作量相对比较小。

在粮虫的识别环节，有人工识别法和机器视觉法。

人工识别法即传统的人工鉴别法，该法是粮虫鉴别专家借助显微镜或直接通过感觉器官利用虫子的结构特征和颜色特征，如有无翅膀、头部大小、鞘翅形状、斑纹形状和颜色等进行鉴别。姚渭等利用储粮害虫都喜欢选择适宜环境的特点研发了粮食害虫检测装置(实用新型专利号：90209011.9和发明专利号：92102125.9)，当粮虫进入带有诱虫孔的诱虫管后，利用虫子经过特定通道时产生的光电脉冲信号或虫子下落敲击所产生的脉冲信号，并通过数据采集系统对虫子进行计数。由于该法没有摄像装置，因此必须把装置取出才能人工识别，故其人工识别比较困难。沈冬等研发了储粮害虫监测器(实用新型专利号：96232419.1)，当粮虫由诱虫孔进入粮虫监测器后，通过透镜组合的光学系统将粮虫放大成像，使工作人员可从粮堆外层人工目测到粮堆内部粮虫发生情况。段景智等研发了粮仓害虫取样器(实用新型专利号：02269339.4)和粮仓害虫检测装置(实用新型专利号：200420075415.7)，该装置通过与负压源相连的管道将粮虫抽吸到害虫存储器内，通过光耦元件进行害虫计数，由摄像装置对进入其内的粮虫进行摄像，并把图像数据传送给数据处理单元，便于工作人员对粮虫进行识别归类。

上述所有公开文件大部分都采用探管诱捕器诱集粮虫，有些还实现了粮虫自动计数功能，但必须由专家对粮虫进行人工目视分类。实际上，人工识别粮虫需要检测人员具有很专业的分类学知识，另外，粮虫本身体型非常小，种类非常多，有些粮虫之间相似度非常高，因此不可避免地会出现分类误差。另外，人工识别的效率比较低，不利于粮虫检测的自动化。

机器视觉法是采用自动/人工抽取粮食样本，并自动获取粮虫图像，然后运用计算机视觉、图像处理、模式识别等技术自动识别粮虫。该法具有准确度高、劳动量小、效率高、粮虫图像可视化、便于和粮库现有的计算机管理系统相连接等优点。近10多年来一直是粮虫领域的研究热点，研究人员在这方面进行了大量的研究，取得了很大的进展。贺贵明等利用内部装有摄像头的探测杆摄取粮食及粮虫影像开发了粮库粮虫智能监测系统及方法(发明专利号：01125651.6)，该装置通过求取差分图像(背景图像和目标图像)的阈值来判断图像中是否有粮虫出现，可对粮虫计数和统计。甄彤、张红梅、周龙等用数码相机或CCD研究了1种或3种粮虫的自动分类，但都没有涉及到粮虫识别系统的前端——粮虫的自动分离。邱道尹、张红涛等针对9类粮虫研制了粮虫在线智能检测系统，目前系统能对粮虫实时计数并自动分类，但活虫会出现重复计数的现象，另外粮食样本没有筛分直接进行图像采样而影响了系统的效率。