[发明专利]基于智能手机的作物营养诊断装置与诊断方法在审
申请号: | 201710748777.X | 申请日: | 2017-08-28 |
公开(公告)号: | CN107454266A | 公开(公告)日: | 2017-12-08 |
发明(设计)人: | 史培华 | 申请(专利权)人: | 江苏农林职业技术学院 |
主分类号: | H04M1/725 | 分类号: | H04M1/725;H04N5/235;G06T7/00;G01N21/88 |
代理公司: | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙)32204 | 代理人: | 许丹丹 |
地址: | 212400 江*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 智能手机 作物 营养 诊断 装置 方法 | ||
技术领域
本发明属于作物营养信息无损检测技术领域,具体涉及一种基于智能手机的作物营养诊断装置与诊断方法。
背景技术
现阶段,我国中东部地区在农作物生长过程中普遍存在过量施肥的情况,过量施肥不仅造成肥料浪费,污染环境,还会对作物产生毒害等副作用。及时、准确的获取作物营养状况可以指导肥料的精确施用,减少作物生产中的肥料投入,降低环境风险。通过数字图像和计算机视觉技术可以快速获取作物的营养状况,例如,中国专利CN11289105810B公开了一种基于计算机视觉技术的温室作物水肥胁迫状态识别方法,专利CN111819693B公开了一种快速检测叶片叶绿素含量的方法,专利CN1116043510B公开了一种图像法水稻氮肥施肥推荐方法。这些方法均有效证明了利用图像信息反演作物营养指标,并对作物营养状况进行判断的可行性。但在实际应用中,这些方法还存在应用不便或不能定量分析等缺点,同时,在大田条件下采集图像时,还易受外界光照条件的影响。
发明内容
发明目的:基于以上不足,本发明提出一种便携式拍摄装置,可安装于智能手机上,在大田条件下对作物进行快速、准确的营养诊断。
本发明的另一目的还在于提供一种基于智能手机的作物营养诊断方法。
技术方案:本发明所述的一种基于智能手机的作物营养诊断装置,包括固定夹板、滑动夹板、框架、镜头滑板和遮光罩,固定夹板固定安装于框架的一端,滑动夹板可滑动地安装于框架的另一端,两夹板所在平面平行且均与框架所在平面垂直;镜头滑板平行安装于框架上,并可沿框架所在平面在固定夹板与滑动夹板之间移动,镜头滑板的中心设有第一镜头孔;所述遮光罩为空心圆台状黑色圆筒,其内里为黑色植绒表层,其较小一端为第二镜头孔,与第一镜头孔无缝接合;遮光罩的较大一端为置物孔,用于放置作物叶片。固定夹板、滑动夹板和镜头滑板表面采用防滑材料。
为了提升拍摄效果,要尽量消除外界环境的影响。为此,本发明的作物营养诊断装置还包括LED灯条、24色色卡条、L型遮光板和毛条,其中,LED灯条安装在遮光罩内部距离第二镜头孔一端1/3处,提供均匀的拍摄光源;24色色卡条以环形安装在遮光罩内部距离置物孔一端1/5处,提供针对图像差异的校正参考,24色色卡条中包含三块定位色块和21块校正色块;L型遮光板沿LED灯条上部安装,阻挡灯光直射入第二镜头孔;毛条沿遮光罩置物孔一周安装,阻挡外界光线进入置物孔。
一种基于智能手机的作物营养诊断方法,包括以下步骤:1)将上述作物营养诊断装置安装在智能手机上;2)调节镜头滑板,使手机摄像头处于第一镜头孔的中心位置;3)将被摄作物叶片放置于遮光罩的置物孔中,利用智能手机拍摄作物叶片图像,得到作物叶片图像;4)利用图像分析软件实时分析所拍摄的作物叶片图像,获取作物的营养状况。其中,图像分析软件读取智能手机拍摄的作物叶片图像后,首先利用中值滤波对图像进行降噪处理,并分别对R、G、B三个通道进行二值化处理,并删除占图像大小不足1%的连通区域后更新二值图像;统计R、G、B三个通道的二值图像中的连通区域数量,如不为1,则选择面积最大的连通区域;计算R、G、B三通道所选连通区域距图像中心的最大(Lmax)和最小距离(Lmin),以及连通区域的长(L)、宽(W)和中心坐标(P);对比G通道与R、B两通道的Lmax、Lmin、L和W,如果数值偏差大于10%,则从变量中删除G通道的计算值,否则保留该计算值;以R、G、B三通道的平均Lmin和Lmax为半径、图像中心为圆心绘制环形,以R、B通道连通区域的中心为基准,对环形区域进行24等分,并记录各等分的中心坐标;从原始图像中提取相同坐标的环形区域,并标记24等分的中心坐标,按Lmin和Lmax的80%作为选区扩大中心坐标的范围,对环形区域进行分割,并按色卡顺序对各选区进行标记。除去红绿蓝三色定位色块,以其余21色块及其相应的标准值建立多项式回归校正矩阵;以图像中心为圆心,Lmin的80%为半径绘制圆形对原始图像进行分割,并采用阈值法对图像进行分割;利用所建立的校正矩阵对分割后的叶片图像进行颜色校正,并从校正后的叶片图像中提取颜色特征参数;利用特征参数和已建立的模型反演作物叶片的营养指标,对作物的营养状况进行分析判断。
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