[发明专利]一种杂交稻钵体盘播种性能参数精密检测方法

权利要求书

1.一种杂交稻钵体盘播种性能参数精密检测方法，该方法用于含Linux操作系统及开源跨平台视觉库OPENCV开发出的智能恒量播种检测系统中，实现钵体盘在杂交稻育秧播种时，对其播种性能参数进行精准检测。其特征在于，所述方法包括以下步骤：

(1)种子包衣预处理；

(2)秧盘播种作业；

(3)秧盘原始图像采集，包括种子图像采集和钵体盘网格图像采集；

(4)对所采集的种子图像进行处理，具体涉及图像颜色空间转换、种子图像灰度及二值化、膨胀腐蚀运算以及获取图像连通区域；

(5)对所采集的钵体盘网格图像进行处理，具体涉及图像颜色空间转换、网格图像灰度及二值化、利用投影法将二值化图像上每行及每列的像素相加、计算行列像素及峰值点、得出横纵网格线以及优选定位检测区域或秧穴；

(6)提取特征参数并建立随机决策森林算法，最终对杂交稻钵体盘的播种性能参数进行精准检测。

2.根据权利要求1所述的一种杂交稻钵体盘播种性能参数精密检测方法，其特征在于：上述秧盘与种子的图像的采集以及分析处理是在含智能恒量播量检测系统的自动化育秧生产线上完成的，该检测系统安装于育秧流水线上铺床土装置与精密播种装置的后方，其中检测系统包括含高清摄像头的图像采集模块以及图像处理分析模块，当铺土及播种后的秧盘经过智能恒量播量检测系统时，由高清摄像头进行图像采集作业并传送给图像处理分析模块对采集到的图像进行处理。

3.根据权利要求1和2所述的一种杂交稻钵体盘播种性能参数精密检测方法，其特征在于：上述权利要求1中的步骤(4)具体涉及种子图像处理：

S1)采集到有效种子图像后，对图像进行颜色空间转换。RGB图像转换为HSV颜色空间，设置S、V分量阈值，对采集到原始图像进行数据分析过滤，从原始图像中分离出种子的图像；

S2)将上步分离出种子的图像进行灰度、二值化，膨胀腐蚀形态滤波运算处理，滤掉非种子图像上的干扰点，最终得到种子的二值化图像；

S3)对种子二值化图像进行边界扫描，获取种子连通区域。

4.根据权利要求1或2所述的一种杂交稻钵体盘播种性能参数精密检测方法，其特征在于：上述权利要求1中的步骤(5)具体涉及钵体盘网格图像处理：S1)对钵体苗网格原始图像进行颜色空间转换，将采集到的RGB图像转换为Lab颜色空间，仅针对b分量设置阈值，对原始图像进行数据分析过滤，分离出钵体盘种穴的网格图像；

S2)将上步提取出的钵体苗网格图像进行灰度以及二值化，然后进行膨胀腐蚀形态滤波运算处理，滤掉非网格图像的干扰点，最终得到网格二值化图像；

S3)利用投影法将二值化图像上每行每列像素相加，计算行以及列像素及峰值点，得出横纵网格线，优选定位检测区域与秧穴。

5.根据权利要求4所述的一种杂交稻钵体盘播种性能参数精密检测方法，其特征在于：上述权利要求1中的步骤(6)中提取特征参数、建立随机决策森林算法，最终对播种效果精准检测分析具体包括：

S1)根据所述优选出的定位检测区域与秧穴，切分出种子的连通区域图像；

S2)获取每个切分后的切片图像内的连通区域的特征参数；

S3)根据样本学习时建立的随机森林树对特征参数进行预测，得出每个切片图像内的种子数量；

S4)即可统计分析出每个切片内的种子数量、所有切片的种子总量及其空穴率。

6.根据权利要求5所述的所述的一种杂交稻钵体盘播种性能参数精密检测方法，其特征在于：所述获取种子连通区域具体包括对连通区域的面积、周长、不变矩等参数进行特征提取，所述不变矩用于表征图像区域的几何特征，具有旋转、平移、尺度的不变性，不变矩可以作为一个重要的特征来表示物体，而且使用边界序列的矩比基于面积的矩会获得较低概率的误分类，降低计算量。

7.根据权利要求4所述的所述的一种杂交稻钵体盘播种性能参数精密检测方法，其特征在于：所述的投影法为对钵体盘网格二值化图像沿水平和垂直方向分别作投影，垂直方向和水平方向均有一系列的波峰和波谷，各自代表相应行和列钵体盘网格像素数量。

8.根据权利要求1所述的一种杂交稻钵体盘播种性能参数精密检测方法，其特征在于：为配套自动化育秧生产线上钵体盘育秧时的播量精密检测系统，所述的杂交稻种需进行种子包衣预处理。具体为利用粘着剂或成膜剂，将杀菌剂、杀虫剂、微肥、植物生长调节剂等成分包裹在种子外面。