[发明专利]一种柑橘溃疡病的检测方法和装置

摘要

本发明涉及一种柑橘溃疡病的检测方法，包括如下步骤：进行暗适应处理，使用叶绿素荧光成像仪和RGB相机获取荧光信息以及RGB图像，计算叶绿素荧光参数、颜色特征和纹理特征；利用偏最小二乘判别分析法判别模型来区分柑橘是否染病；对染病的待测柑橘读取荧光图像，应用高斯混合模型进行分析计算病害的面积，实现染病程度的定量分析。本发明还涉及一种柑橘溃疡病的检测装置，通过融合叶绿素荧光成像技术和RGB成像技术，可连续自动化地检测幼果期、青果期和成熟期等不同生长期以及不同病害程度的柑橘果实溃疡病。

主权项

1.一种柑橘溃疡病的检测方法，其特征在于，包括如下步骤：1)将待测柑橘进行暗适应处理；2)对经过暗适应处理的待测柑橘，使用叶绿素荧光成像仪获取荧光信息，继续使用RGB相机采集RGB图像；所述获取荧光信息的方法：先打开测量光光源，此时将得到暗适应时的基础荧光Fo；接着打开饱和光光源，此时所测到的是暗适应后的最大荧光Fm；再接着打开光化光光源，测量光适应时的稳态荧光Fs，再关闭光化光光源；最后打开远红外光光源，测量光适应后的最小荧光Fo'；3)通过荧光信息和RGB图像，计算叶绿素荧光参数、颜色特征和纹理特征；所述计算叶绿素荧光参数是指：光系统Ⅱ的最大光化学量子效率Fv/Fm＝(Fm‑Fo)/Fm、初始荧光Fo、非光化光系数NPQ＝Fm/Fs‑1；所述颜色特征是指一阶矩、二阶矩和三阶矩，纹理特征是指方差、同质性、对比度、熵、角二阶矩和相关性；4)将上述计算所得的叶绿素荧光参数、颜色特征和纹理特征作为模型的输入变量，建立偏最小二乘判别分析模型，并用此模型来区分柑橘是否染病；5)对染病的待测柑橘读取荧光图像，导入MATLAB软件，利用小波软阈值对所得的荧光图像进行降噪处理，应用高斯混合模型对荧光图像每点像素所对应的叶绿素荧光参数值进行聚类分析并进行图像的阈值分割，生成待测柑橘染病程度的可视化图像，计算病害的面积；所述检测方法所使用的柑橘溃疡病的检测装置，包括检测机构、控制机构、传送带(2)以及计算机(16)，所述的控制机构包括中控系统和控制面板，控制面板和传送带(2)分别与中控系统连接，中控系统与计算机(16)连接；所述的检测机构分隔成第一密闭内腔(17)和第二密闭内腔(13)，两个密闭内腔之间设置中间进料升降门(4)，第一密闭内腔(17)设有进料升降门(1)，第二密闭内腔(13)设有出料升降门(8)；所述的传送带(2)贯穿进料升降门(1)、中间进料升降门(4)以及出料升降门(8)；所述的第二密闭内腔(13)内设置有升降平台(12)，所述的升降平台(12)上依次设有测距传感器(15)、叶绿素荧光成像仪(14)以及RGB相机(11)；所述的测距传感器(15)、叶绿素荧光成像仪(14)以及RGB相机(11)在传送带(2)上垂直投影的位置上分别设有第一位置传感器(5)、第二位置传感器(6)和第三位置传感器(7)；测距传感器(15)以及三个位置传感器分别与中控系统连接，计算机(16)分别与叶绿素荧光成像仪(14)和RGB相机(11)连接，用于数据传输和分析。