[发明专利]基于机器视觉的微小农业害虫自动监测装置和方法有效

专利信息
申请号: 201510195638.X 申请日: 2015-04-22
公开(公告)号: CN104813993B 公开(公告)日: 2017-03-15
发明(设计)人: 赵银娣;陈恩会;王炜;常方正 申请(专利权)人: 中国矿业大学
主分类号: A01M1/14 分类号: A01M1/14
代理公司: 徐州市三联专利事务所32220 代理人: 朱海东
地址: 221116 江苏省徐*** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 基于 机器 视觉 微小 农业 害虫 自动 监测 装置 方法
【说明书】:

技术领域

本发明涉及农业害虫自动监测技术领域,具体是一种基于机器视觉的微小农业害虫自动监测装置和方法。

背景技术

在我国农业生产中,对产量和经济效益影响较大的微小农业害虫主要是同翅目和双翅目的害虫,包括但不限于:蚜虫、飞虱、烟粉虱、斑潜蝇、果蝇等。目前对于这些微小农业害虫的田间调查仍然采取人工目测调查法,该方法费时费力,调查结果受调查人员主观影响大,加之现在基层植保人员缺乏,田间调查任务重,这种效率低下的人工目测调查法已经不能满足现代化农业的要求。

近年来,一些新的害虫自动监测技术不断被提出,目前主要的监测技术有红外计数技术、图像计数技术等,这些技术的发展提高了害虫自动识别与计数的效率,极大促进了害虫监测自动化的发展。如专利201410128410.4公开了一种害虫诱捕计数装置及计数系统,该发明先通过昆虫性引诱剂来诱捕害虫,然后综合使用红外计数技术和图像计数技术对害虫进行计数,但由于缺乏相应的昆虫性引诱剂,该发明还不能诱捕蚜虫、飞虱、烟粉虱、斑潜蝇、果蝇等微小农业害虫,同时该发明还在诱捕器中设置了高压电网,即使有微小农业害虫误飞到诱捕器内也会被电焦,从而不能被准确计数。

发明内容

为了解决上述现有技术中存在的缺陷,本发明提供了一种基于机器视觉的微小农业害虫自动监测装置和方法,能够在没有昆虫性引诱剂和高压电网情况下自动诱捕微小农业害虫,并利用机器视觉技术对诱捕到的害虫进行自动计数和分类,记录害虫诱捕数量和种类随时间变化的信息。

本发明采用的技术方案:一种基于机器视觉的微小农业害虫自动监测装置,包括支架,所述的支架上固定有一主动滚轴、从动滚轴以及绕在主动滚轴和从动滚轴上的粘虫板;所述的粘虫板上方设有粘虫剂涂抹刷,下方设有粘虫剂清除刷;所述的粘虫板表面与粘虫剂涂抹刷和粘虫剂清除刷接触;所述的粘虫剂涂抹刷连接有一粘虫剂储存箱;所述的监测装置还设有用于监控粘虫板的摄像头和计算机。

根据本发明的另一方面,提供一种基于机器视觉的微小农业害虫自动监测方法,包括如下步骤:

S1:安装微小农业害虫自动监测装置,将权利要求1所述的监测装置安装在农作物田间,使粘虫板的底端高于农作物顶部10-20厘米;通过粘虫剂加注口将粘虫剂加入粘虫剂储存箱;调节摄像头的焦距,使监控范围覆盖粘虫板;

S2:更新粘虫板,由计算机向主动滚轴发送旋转指令,主动滚轴旋转,在从动滚轴的协助下,粘虫板面向摄像头的一侧向下移动,且移动距离超过粘虫板的高度,在粘虫板的移动过程中,粘虫剂涂抹刷将粘虫剂均匀涂抹在粘虫板上,同时粘虫剂清除刷将粘虫板上的粘虫剂以及附着在上面的害虫和杂物一起清除掉;

S3:粘虫板更新完成后,摄像头立即采集一帧粘虫板的图像;

S4:等待一段时间;

S5:摄像头采集一帧粘虫板的图像;

S6:对最近采集的两帧粘虫板图像进行对比度拉伸和灰度化处理,然后对两帧灰度化图像进行差分检测和二值化处理;

S7:对差分检测得到的二值化图像进行数学形态学开运算,然后标记联通区域,并对联通区域进行双阈值筛选,最后对筛选得到的图斑进行自动计数和综合分类;

S8:输出结果,输出单位时间内增加的害虫数量和种类;

S9:判断是否终止监测,如果终止监测,则退出,如果不终止监测,继续执行下一步;

S10:判断是否更新粘虫板,如果当前捕获害虫的总面积超过粘虫板面积的60%,则执行步骤S2,否则执行步骤S4。

本发明的有益效果:本发明公布的基于机器视觉的微小农业害虫自动监测装置和方法,为微小农业害虫的调查提供了一种新的自动监测方法。本方法中没有利用常规的昆虫性引诱剂技术,而是利用微小农业害虫对特定颜色的趋向性,设计一种自动诱捕器,实现了在没有性引诱剂的情况下也能诱捕微小农业害虫的功能。自动诱捕器中设置了粘虫板自动更新装置,该装置可以根据监测需要,适时更新粘虫板,解决人工更换粘虫板时间间隔把握不准、劳动强度大的问题。本发明将摄像头的位置与粘虫板的位置相对固定,使摄像头的监测范围刚好覆盖整个粘虫板,降低了害虫自动计数和分类时差分检测的难度,提高了差分检测的效率和稳定性。本发明在基于机器视觉微小农业害虫自动检测方法中运用了数学形态学开运算,可以断开图斑之间细小的连接,使自动计数更准确;采用人工智能神经网络模型对害虫图像进行分类,分类精度高,稳定性好。

附图说明

图1是本发明微小农业害虫自动监测装置的结构示意图;

图2是本发明微小农业害虫自动监测方法的流程图。

具体实施方式

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