CN101403741A - 基于多光谱的植物叶片数字信息采集与自动识别系统及其识别方法 - Google Patents
基于多光谱的植物叶片数字信息采集与自动识别系统及其识别方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN101403741A CN101403741A CNA200810194779XA CN200810194779A CN101403741A CN 101403741 A CN101403741 A CN 101403741A CN A200810194779X A CNA200810194779X A CN A200810194779XA CN 200810194779 A CN200810194779 A CN 200810194779A CN 101403741 A CN101403741 A CN 101403741A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- plant leaf
- digital information
- button
- information collection
- blade
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Images
Landscapes
- Image Processing (AREA)
Abstract
本发明提出一种基于多光谱的植物叶片数字信息采集系统及其识别方法,系统中CCD摄像机内嵌在植物叶片数字信息采集仪的正上方,CCD摄像机四周安装有红、绿、蓝三基色微型发光光源和三基色灯泡;植物叶片数字信息采集仪中间由凹槽轨道固定一块用来承载植物叶片的透明玻璃,透明玻璃上固定有用来减少反射的哑光玻璃。本发明的方法是CCD摄像机将采集到的植物叶片信息通过USB数据线传输到信息处理器,对传输过来的植物叶片进行识别分类归档到数据库,存储到扩展SD卡存储器。通过GPRS网络把植物叶片图像信息传输到互联网上的远程服务器上,方便用户访问。本发明操作简便、快捷、有效的采集及分类存储植物叶片图像信息。
Description
所属领域 本发明涉及图像处理与模式识别在植物经典分类中的应用,特别涉及基于多光谱的植物叶片数字信息采集与自动识别系统及其识别方法。
背景技术
植物的识别与分类对于区分植物种类、探索植物间的亲缘关系、阐明植物系统的进化规律具有重要的意义。经典植物分类学中的一个重要的方法就是通过观察和测量植物的外部可见特征来确定植物间的亲缘关系并进行分类,但这种方法存在着工作效率低、工作量大并且数据客观性难以保证等诸多缺点,更进一步地会影响分类的客观性和准确性。随着计算机、自动化技术的发展,经典植物分类学中所用的外部可见特征已经可以使用图像处理、模式识别、计算机视觉和机器学习等技术进行数字化测量,并且被用于植物的自动分类与识别。一般情况下,开花类植物都含有六种器官,分别是根、茎、叶、花朵、果实和种子,在植物学上它们均可以作为分类的参考依据。但是,根或茎随着植物的环境变迁会在形态结构上产生较大的改变;花朵、果实和种子只有在特定季节才能出现,且是三维形状的物体,使用计算机处理较为复杂。相比较而言,植物叶片的形态较为稳定,且基本上处于平面状态,适合于进行二维图像处理与识别,同时叶片的图像在一年的大部分时间内都可以很方便地采集到,因此从植物图像中分割出叶片目标作为识别的依据是目前较为有效的方式之一,也是未来数字化植物研究的一种必然趋势。
计算机自动植物物种识别的目的是通过提取植物叶片的特征,“认识”植物,进而识别已知的植物物种。即应用模式识别和图像处理的理论与技术,对叶片图像进行计算与分析,提取可区别于其他植物物种的稳定性特征,利用模式识别的方法对提取的特征进行处理,从而达到分类和识别的目的。
当前,对植物物种的分类主要是基于叶片特征的计算机辅助植物识别,祈亨年等人对其前景进行了讨论和展望,但尚未实现。2001年张全法等人提出了用CCD来测量植物叶片面积的方法,该系统硬件部分主要由数字化图像采集设备(包括CCD及其驱动电路、A/D转换)、计算机等组成,用于获取叶片的图像,将图像数据以某种标准的图像文件格式保存下来。但是该系统中只涉及在普通光照下的信息采集,没有充分利用植物叶片的信息,并且采用计算机来处理图像信息,携带不方便《张全法,冯绚,何金田,陈渝仁,植物叶片面积测量系统的设计及应用,河南农业大学学报vol.35,No.4 2001》。而国外对于植物叶片的采集与识别则是运用手持式扫描仪将叶片图像传入掌上电脑,进而进行识别【http://www.globalideasbank.org/site/bank/】。这种装置携带方便,但是存在以下缺点:(1)采用普通光照下的叶片采集,叶片颜色、叶脉等信息严重缺失,不利于提高识别率。(2)仅对叶片种类做出判断,无法形成大规模的植物叶片数据库。
经研究发现,不同颜色的叶片对不用颜色光的吸收率有所不同,例如绿色叶片对红色光的吸收率较高,而黄色叶片则对蓝色光的吸收率较高。为此,我们提出了一种基于多光谱的植物叶片数字信息采集与自动识别系统。根据不同植物叶片颜色有所差异、同一植物叶片的叶脉叶肉等组织结构也呈现不同颜色特征的特点,通过采集植物叶片在红、绿、蓝及正常白色反射光下的多光谱图像,进而提取包括叶脉和叶肉在内的叶片不同组织结构的特征。
发明内容 本发明的目的是:提出一种基于多光谱的植物叶片数字信息采集与自动识别系统及其识别方法。对自然界中的植物叶片进行多光谱图像采集,然后根据叶片本身的特征进行分类识别和存储,使得非专业人员也能进行叶片的采集和分类工作,使得植物物种识别更加简单且易于操作。将植物叶片在不同颜色光照下采集到信息处理器中,借助图像处理和模式识别技术对植物叶片本身含有的特征信息进行分析处理,并自动分类存储到植物叶片数据库中,从而可以较大地节省专业方面的人力和物力的投入;借助GPRS数据传输模块实时传输功能,能快速传输和使用采集到的植物叶片信息。
本发明的技术方案是:一种基于多光谱的植物叶片数字信息采集与自动识别系统,包括基于多光谱的植物叶片数字信息采集仪和处理植物叶片信息的信息处理器,所述基于多光谱的植物叶片数字信息采集仪中安装有红、绿、蓝三基色微型发光光源和电子变色控制电路板的三基色灯泡,特别是:
在植物叶片数字信息采集仪的长方形箱体结构中,CCD摄像机内嵌于植物叶片数字信息采集仪的顶部正上方,为了防止光照不均匀导致叶片信息采集不完整,四周镶嵌了四个规格相同且由开关控制的三基色灯泡,植物叶片数字信息采集仪的四周由挡光的板子组成;
在植物叶片数字信息采集仪的中间位置,即CCD摄像机正下方是一个推拉透明玻璃板,透明玻璃被两个凹槽轨道水平移动固定在植物叶片数字信息采集仪的中间位置,在透明玻璃上固定一块比其略小的哑光玻璃,哑光玻璃一端通过合页轴被固定在透明玻璃上随合页轴90度翻动,合页轴与凹槽轨道垂直,哑光玻璃压在植物叶片表面使植物叶片平整,用于减少上面四个三基色灯泡的反光,透明玻璃用来承载植物叶片,在透明玻璃一端有凹槽,便于操作者用手推拉;
在植物叶片数字信息采集仪底部镶嵌的四个日光灯,灯泡规格相同且同时开启关闭,用于产生透射植物叶片的光,以便CCD摄像机采集植物叶片在透射光下的信息;
植物叶片数字信息采集仪通过所述USB数据线与信息处理器连接,信息处理器置有用于信息处理的单片机,信息处理的单片机包括LCD屏、GPRS数据传输模块及八个用途按钮,八个用途按钮分别是启动或退出按钮、减小CCD摄像机焦距调节按钮、增大CCD摄像机焦距调节按钮、信息采集按钮、图像降噪按钮、图像分割按钮、图像识别归档保存按钮和GPRS数据传输按钮;
当三基色灯泡工作时,电子变色控制电路板根据三基色原理控制三基色灯泡的发光亮度连续变化,实现灯泡灯光颜色的自动变化,不同的颜色即光谱波段的灯光照射在植物叶片上面,使叶片的叶脉,叶肉不同组织结构有不同的反射效果,植物叶片数字信息采集仪将采集的多光谱叶片图像被自动读入到信息处理器中,信息处理器的各按钮分别对应不同的程序入口,触发不同按钮对采集的叶片图像进行显示、处理并自动识别归档。
作为对现有技术的进一步改进,信息处理器置有用于信息处理的单片机是基于ARM9内核的单片机;
植物叶片数字信息采集仪的四周由挡光的板子组成,其中挡光的板子材料为木板,或为纸板或为塑料板。
一种使用基于多光谱的植物叶片数字信息采集与自动识别系统的识别方法,特别是:在植物叶片信息采集的过程中,操作者手握住透明玻璃外侧的凹槽,将透明玻璃沿两端滑动轨道的透明玻璃水平拉出,掀起哑光玻璃将叶片平铺在透明玻璃上,把哑光玻璃压在叶片上,沿两端的滑动轨道将透明玻璃推入植物叶片数字信息采集仪中;
打开系统电源中的开关使四个三基色灯泡发光,通过触发信息处理器上的启动或退出按钮,启动基于多光谱的植物叶片数字信息采集与自动识别系统;
把要采集信息的植物叶片在植物叶片采集仪上放置好,CCD摄像机采集到的图像在LCD上显示,观察LCD屏上所显示的当前叶片图像;
触发减小CCD摄像机焦距按钮(14)或增大CCD摄像机焦距按钮,调节CCD摄像机焦距,使CCD摄像机获取清晰的植物叶片信息图像;
通过触发信息采集按钮,采集图像信息把符合标准的图像信息传输至信息处理器中;通过触发图像降噪按钮,对采集到的图像进行降噪处理;
通过触发图像分割按钮,对通过降噪处理后的叶片图像进行图像分割处理;
通过触发图像识别归档保存按钮,对植物叶片进行自动识别并归档到对应的数据库中;
通过触发GPRS数据传输按钮,把采集并存储的数字植物叶片信息发送到互联网上的远程服务器,方便用户通过互联网访问远程服务器上的数据库;
或通过触发启动或退出按钮,退出基于多光谱的植物叶片数字信息采集与自动识别系统程序。
本发明的有益效果是:现有技术的缺点是采用普通光照下的叶片采集,叶片颜色、叶脉等信息严重缺失,不利于提高识别率,仅对叶片种类做出判断,无法形成大规模的植物叶片数据库。
本发明是基于多光谱的植物叶片数字信息采集与自动识别系统及其识别方法。其中,系统包括基于多光谱的植物叶片数字信息采集仪和处理植物叶片信息的信息处理器,基于多光谱的植物叶片数字信息采集仪中安装有红、绿、蓝三基色微型发光光源和电子变色控制电路板的三基色灯泡,其中:CCD摄像机内嵌于植物叶片数字信息采集仪的顶部正上方,为了防止光照不均匀导致叶片信息采集不完整,四周镶嵌了四个规格相同且由开关控制的三基色灯泡,植物叶片数字信息采集仪的四周由挡光的板子组成;
CCD摄像机正下方是一个推拉透明玻璃板,透明玻璃被两个凹槽轨道水平移动固定在植物叶片数字信息采集仪的中间位置,在透明玻璃上固定一块比其略小的哑光玻璃,哑光玻璃一端通过合页轴被固定在透明玻璃上随合页轴90度翻动,合页轴与凹槽轨道垂直,哑光玻璃压在植物叶片表面使植物叶片平整,用于减少上面四个所述三基色灯泡的反光,透明玻璃用来承载植物叶片,在透明玻璃一端有凹槽,便于操作者用手推拉;在植物叶片数字信息采集仪底部镶嵌的四个日光灯,灯泡规格相同且同时开启关闭,用于产生透射植物叶片的光,以便摄像机采集植物叶片在透射光下的信息;
植物叶片数字信息采集仪通过所述USB数据线与信息处理器电连接,信息处理器置有用于信息处理的单片机,信息处理的单片机包括LCD屏、GPRS数据传输模块及八个用途按钮。当三基色灯泡工作时,电子变色控制电路板根据三基色原理控制三基色灯泡的发光亮度连续变化,实现灯泡灯光颜色的自动变化,不同的颜色即光谱波段的灯光照射在植物叶片上面,使叶片的叶脉,叶肉不同组织结构有不同的反射效果,植物叶片数字信息采集仪将采集的多光谱叶片图像被自动读入到所述信息处理器中,信息处理器的各按钮分别对应不同的程序入口,触发不同按钮对采集的叶片图像进行显示、处理并自动识别归档;
本发明系统的结构简单、携带方便、容易操作,信息处理实时、快捷,同时采用基于多光谱的反射光和透射光进行采集,相对于现有技术提高了识别率。
本发明还提出了一种用于基于多光谱的植物叶片数字信息采集与自动识别系统的方法,根据不同植物叶片颜色差异、同一植物叶片的叶脉叶肉等组织结构也呈现不同颜色特征的特点,通过采集植物叶片在红、绿、蓝及正常白色反射光下的多光谱图像,进而提取包括叶脉和叶肉在内的叶片不同组织结构的图像特征,在识别的同时形成大规模的植物叶片数据库;
本发明方法结合数字图像处理和模式识别技术,对采集到的植物叶片信息进行分析处理,提高了对所采集植物叶片识别的准确率。其信息处理器将图像显示、采集、降噪、分割、识别、归档存储、GPRS数据传输模块、CCD摄像机参数调节等功能集成于一体。另外经过实验发现,透射光照射下的叶脉比在反射光照射下的叶脉更为清晰(见说明书附图图5),因此本发明采集透射光照下的叶片图像,并自动提取叶脉信息。通过GPRS数据传输模块的传输功能,把采集的信息实时地传输到远程服务器上,方便研究和使用。
本发明或利用采集到的植物叶片的特征信息,对一些濒临灭绝或比较稀少的植物进行植物种类进行鉴别,这对于保护植物物种有着重要的意义。本发明或用于农林院校的辅助教学以及植物园的科普宣传等方面,对于我国正大力倡导的数字农业的发展有着积极的推动意义。
附图说明
图1是本发明系统的结构示意图。
图2是信息处理器结构示意图。
图3是GPRS数据传输模块与互联网数据传输示意图。
图4是本发明识别方法的流程图。
图5透射光照射下的植物叶片叶脉图像。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的实施方式作进一步的说明。
图1是本发明系统的结构示意图。图1中,A:植物叶片数字信息采集仪;B:信息处理器。1:CCD摄像机;2:三基色灯泡;3:开关;4:哑光玻璃;5:透明玻璃;6:挡光板子;7:日光灯灯泡;8:凹槽;9:凹槽轨道;10:合页轴;11:USB数据线;12:指示灯
信息处理器B面板上的用途按钮为八个,分别是1 3:启动或退出按钮;14:减小CCD摄像机焦距调节按钮;15:增大CCD摄像机焦距调节按钮;16:信息采集按钮;17:图像降噪按钮;18:图像分割按钮;19:图像识别归档保存按钮;20:GPRS数据传输按钮;21:LCD屏;22:SD接口;23:扩展SD卡存储器。
在图1中,一种基于多光谱的植物叶片数字信息采集与自动识别系统,其结构包括基于多光谱的植物叶片数字信息采集仪A和处理植物叶片图像信息与自动识别的信息处理器B。
植物叶片数字信息采集仪A通过USB数据线11与信息处理器B连接,信息处理器扩展SD卡存储器23通过信息处理器B上的SD接口22与信息处理器B连接。系统得到的植物叶片图像信息自动读入信息处理器B,经过信息处理器B信息处理后,将植物叶片分类存储到扩展SD卡存储器23中。
植物叶片数字信息采集仪A的结构包括:用来采集植物叶片图像信息的CCD摄像机1、用来提供变色光光源的可编程控制三基色灯泡2、控制采集仪的电源开关3、哑光玻璃4、透明玻璃5、透明玻璃滑动的凹槽轨道9、固定哑光玻璃的合页轴10、底部提供透射光光源的日光灯灯泡7。其中植物叶片数信息采集仪的外壳由挡光板子6组成。
植物叶片数字信息采集仪A结构中,采集植物叶片图像信息的CCD摄像机1内嵌在采集仪的正上方,其四周置有四个提供变色光光源的可编程控制三基色灯泡2。CCD摄像机的正下方是沿滑动的凹槽轨道9自由水平滑动的透明玻璃5,透明玻璃5被凹槽轨道9水平固定在植物叶片数字信息采集仪A的中间位置。哑光玻璃4通过固定哑光玻璃的合页轴10被固定在透明玻璃5上。采集叶片信息时,操作者手握住透明玻璃5上的凹槽8,将透明玻璃5沿两端的滑动凹槽轨道9将透明玻璃5水平拉出,绕固定哑光玻璃的合页轴10掀起哑光玻璃4,将植物叶片平铺在透明玻璃5上,将哑光玻璃4压在叶片上,沿滑动的凹槽轨道9将透明玻璃5推入植物叶片数字信息采集仪A中,通过信息处理器B程序控制信息采集与处理过程。
图2是信息处理器结构示意图。在基于多光谱的植物叶片数字信息采集与自动识别系统中,用于信息处理的单片机是基于ARM9内核的单片机,用于信息处理的单片机包括LCD屏21,GPRS数据传输模块,八个用途按钮。
图3是GPRS数据传输模块与互联网数据传输示意图。基于多光谱的植物叶片数字信息采集与自动识别系统在工作过程中,植物叶片信息采集设备采集完毕并存储到扩展SD卡存储器后,触发GPRS数据传输按钮20,GPRS数据传输模块将采集到植物叶片信息通过GPRS网络和互联网传送到远程服务器。数据库用户可以通过互联网来访问远程服务器上的数据库,经远程服务器上的数据库使用采集到的植物叶片。
图4是本发明识别方法的流程图。
首先,打开系统的电源,把要采集信息植物叶片放进植物叶片数字信息采集仪A中,开启信息处理器B,电源指示灯12亮。触发信息处理器B面板上启动或退出按钮13中的启动按钮,启动基于多光谱的植物叶片数字信息采集与自动识别系统程序(步骤100);
把要采集信息的植物叶片在植物叶片数字信息采集仪A中放置好(步骤110),触发减小CCD摄像机焦距调节按钮14或增大CCD摄像机焦距调节按钮15,获取清晰的植物叶片图像调节CCD摄像机焦距(步骤120);
将植物叶片数字信息采集仪A得到的图像在LCD屏21上显示(步骤130),观察LCD屏21上的植物叶片图像;
图像是否清晰,符合标准?(步骤140),如果图像不清晰,不符合标准,则返回(步骤120),如果图像清晰符合标准,则触发信息采集按钮16(步骤150),三基色灯泡3依次产生白,红,绿,蓝四种颜色的灯光,同时CCD摄像机1在不同颜色的灯光下各自动采集一幅植物叶片图像;然后植物叶片数字信息采集仪A的可编程控制三基色灯泡3关闭,底部的四个日光灯灯泡7亮,CCD摄像机1采集在透射光光照下的植物叶片图像,每次采集到的信息都在LCD屏21上显示,信息采集完成后,底部四个日光灯灯泡7关闭,顶部四个可编程控制三基色灯泡3亮,等待下一次信息采集;
触发图像降噪按钮17(步骤160),把采集到五幅的叶片依次进行图像降噪处理,并在LCD屏21上的依次显示图像降噪处理结果;
触发图像分割按钮18(步骤170),对降噪处理后的五幅叶片图像依次进行图像分割处理,并在LCD屏21上依次显示的植物叶片图像分割处理的结果,得到目标图像;
触发图像识别归档保存按钮19(步骤180),利用采集到的五幅叶片图像对叶片进行识别并归档,保存五幅图像到扩展SD卡存储器23对应的数据库中;
GPRS网络发送信息?(步骤190),如果用户需要GPRS网络发送信息,则触发GPRS数据传输按钮20(步骤200),把采集到的植物叶片信息通过GPRS数据传输模块传输到互联网上的远程服务器;如果不需要GPRS网络发送信息,则不需要触发GPRS数据传输按钮20,直接跳转到流程图下一步执行(步骤210);
结束程序?(步骤210),如果不结束程序,则返回(步骤110);如果结束程序,则触发启动或退出按钮13中的退出按钮程序结束(步骤220)。
图5是透射光照射下的植物叶片叶脉图像,图5中,图像C是CCD摄像机1在日光灯灯泡7透射条件下得到的植物叶片图像;图像D是当CCD摄像机1在三基色灯泡2产生白色灯光反射条件下得到的植物叶片图像。
从两幅图像可以清晰的看出,在透射光的条件下,植物叶片的叶脉纹理信息,包括细小的叶脉都能够被CCD摄像机1较好的获取,获得较清晰的提取植物叶片的特征信息,为提高本发明识别率奠定了基础。
在本发明的具体实施过程中,基于多光谱的植物叶片数字信息采集与自动识别系统的识别包括:由基于多光谱的植物叶片数字信息采集仪A读取真实植物叶片图像,然后传递到信息处理器B。在信息处理器B中分别调用图像处理和识别程序,利用一系列图像处理与模式识别方法,确定叶片所属的种类并自动保存到扩展SD卡存储器23对应的数据库中,并且可根据需要选择是否传输到互联网上的远程服务器。
本发明通过采集在不同颜色反射光和透射光下的植物叶片图像,实现了基于多光谱的植物叶片信息采集,并通过USB数据线11传输至信息处理器B。利用信息处理器B进行叶片信息的降噪、分割和识别归档存储。本发明携带方便、操作简单、信息传输实时快捷,提高了识别率并形成大规模的植物叶片数据库。
Claims (2)
1、一种基于多光谱的植物叶片数字信息采集与自动识别系统,包括基于多光谱的植物叶片数字信息采集仪(A)和处理植物叶片信息的信息处理器(B),所述基于多光谱的植物叶片数字信息采集仪(A)中安装有红、绿、蓝三基色微型发光光源和电子变色控制电路板的三基色灯泡(2),其特征在于:
在所述植物叶片数字信息采集仪(A)的长方形箱体结构中,CCD摄像机(1)内嵌于植物叶片数字信息采集仪(A)的顶部正上方,为了防止光照不均匀导致叶片信息采集不完整,四周镶嵌了四个规格相同且由开关(3)控制的所述三基色灯泡(2),所述植物叶片数字信息采集仪(A)的四周置有挡光的板子(6);
在所述植物叶片数字信息采集仪(A)的中间位置,即所述CCD摄像机(1)正下方是一个推拉透明玻璃板(4),所述透明玻璃(5)被两个凹槽轨道(9)水平移动固定在植物叶片数字信息采集仪(A)的中间位置,在所述透明玻璃(5)上固定一块长20~40cm、宽20~30cm的哑光玻璃(4),所述哑光玻璃(4)一端通过合页轴(10)被固定在透明玻璃(5)上随所述合页轴(10)90度翻动,所述合页轴(10)与凹槽轨道(9)垂直,所述哑光玻璃(4)压在植物叶片表面使植物叶片平整,用于减少上面四个所述三基色灯泡(2)的反光,所述透明玻璃(5)用来承载植物叶片,在所述透明玻璃(5)一端置有凹槽(8),便于操作者用手推拉;
在所述植物叶片数字信息采集仪(A)底部镶嵌的四个日光灯灯泡(7)规格相同且同时开启关闭,用于产生透射植物叶片的光,以便CCD摄像机(1)采集植物叶片在透射光下的信息;
所述植物叶片数字信息采集仪(A)通过所述USB数据线(11)与信息处理器(B)连接,所述信息处理器(B)置有用于信息处理的单片机,所述信息处理的单片机包括LCD屏(21)、GPRS数据传输模块及八个用途按钮,所述八个用途按钮分别是启动或退出按钮(13)、减小摄像机焦距调节按钮(14)、增大摄像机焦距调节按钮(15)、信息采集按钮(16)、图像降噪按钮(17)、图像分割按钮(18)、图像识别归档保存按钮(19)和GPRS数据传输按钮(20);
当所述三基色灯泡(2)工作时,电子变色控制电路板根据三基色原理控制三基色灯泡(2)的发光亮度连续变化,实现灯泡灯光颜色的自动变化,不同的颜色即光谱波段的灯光照射在植物叶片上面,使叶片的叶脉,叶肉不同组织结构有不同的反射效果,所述植物叶片数字信息采集仪(A)将采集的多光谱叶片图像自动读入到所述信息处理器(B)中,所述信息处理器(B)的各按钮分别对应不同的程序入口,触发不同按钮对采集的叶片图像进行显示、处理并自动识别归档。
2、一种使用基于多光谱的植物叶片数字信息采集与自动识别系统识别的方法,其特征在于:在植物叶片数字信息采集仪(A)中的透明玻璃(5)与哑光玻璃(4)之间放置叶片;
打开系统电源中的开关(3)使四个三基色灯泡(2)发光,触发信息处理器(B)上的启动或退出按钮(13),启动基于多光谱的植物叶片数字信息采集与自动识别系统,CCD摄像机采集到的图像在LCD屏(21)上显示;
触发减小CCD摄像机焦距按钮(14)或增大CCD摄像机焦距按钮(15),使CCD摄像机(1)获取清晰的植物叶片信息图像;
触发信息采集按钮(16),将符合标准的图像信息传输至信息处理器(B)中,触发图像降噪按钮(17),对采集到的图像进行降噪处理;
触发图像分割按钮(18),对通过降噪处理后的叶片图像进行图像分割处理;
触发图像识别归档保存按钮(19),对植物叶片进行自动识别并归档到对应的数据库中,在识别的同时形成大规模的植物叶片数据库;
触发GPRS数据传输按钮(20),把采集并存储的数字植物叶片信息发送到互联网上的远程服务器,方便用户通过互联网访问远程服务器上的数据库;
或通过触发启动或退出按钮(13),退出基于多光谱的植物叶片数字信息采集与自动识别系统程序。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN200810194779XA CN101403741B (zh) | 2008-10-20 | 2008-10-20 | 基于多光谱的植物叶片数字信息采集与自动识别系统及其识别方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN200810194779XA CN101403741B (zh) | 2008-10-20 | 2008-10-20 | 基于多光谱的植物叶片数字信息采集与自动识别系统及其识别方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN101403741A true CN101403741A (zh) | 2009-04-08 |
CN101403741B CN101403741B (zh) | 2012-07-18 |
Family
ID=40537817
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN200810194779XA Expired - Fee Related CN101403741B (zh) | 2008-10-20 | 2008-10-20 | 基于多光谱的植物叶片数字信息采集与自动识别系统及其识别方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN101403741B (zh) |
Cited By (14)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101894263A (zh) * | 2010-05-24 | 2010-11-24 | 中国科学院合肥物质科学研究院 | 基于水平集和局部敏感判别映射的植物物种计算机辅助分类系统及分类方法 |
CN102095730A (zh) * | 2010-11-18 | 2011-06-15 | 河南中医学院 | 利用透明叶片观察叶表皮和叶内部的显微结构的方法 |
WO2011106913A1 (zh) * | 2010-03-04 | 2011-09-09 | 江苏大学 | 一种高光谱成像的光源系统 |
CN103487439A (zh) * | 2013-09-23 | 2014-01-01 | 北京农业信息技术研究中心 | 植物叶片表观纹理材质信息采集装置及其采集方法 |
CN103729621A (zh) * | 2013-12-20 | 2014-04-16 | 华南农业大学 | 基于叶片骨架模型的植物叶片图像自动识别方法 |
CN104331713A (zh) * | 2014-11-04 | 2015-02-04 | 无锡北斗星通信息科技有限公司 | 用于检测树叶品种的移动终端 |
CN104502254A (zh) * | 2014-12-09 | 2015-04-08 | 中国科学院合肥物质科学研究院 | 一种细胞克隆存活率自动检测装置及其检测方法 |
CN107831284A (zh) * | 2017-05-03 | 2018-03-23 | 北京盈盛恒泰科技有限责任公司 | 一种肉制品新鲜度自动检测设备 |
CN110473458A (zh) * | 2019-09-10 | 2019-11-19 | 中山职业技术学院 | 一种探伤机教具 |
CN111179363A (zh) * | 2020-01-14 | 2020-05-19 | 北京农业信息技术研究中心 | 高通量植物表型测量装置及方法 |
CN113049590A (zh) * | 2021-03-12 | 2021-06-29 | 湖南省林业科学院 | 一种基于大数据智能识别外来植物调查系统 |
CN113406037A (zh) * | 2021-06-17 | 2021-09-17 | 中国科学院合肥物质科学研究院 | 一种基于序列前向选择的红外光谱在线快速识别分析方法 |
CN113945561A (zh) * | 2021-10-15 | 2022-01-18 | 盐城工学院 | 一种图像检测装置及图像检测方法 |
CN117269108A (zh) * | 2023-10-16 | 2023-12-22 | 河南省科学院 | 近红外光谱透射探测的便携式杜仲叶筛选装置及筛选方法 |
Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN105606542A (zh) * | 2016-03-08 | 2016-05-25 | 京东方科技集团股份有限公司 | 颜色识别装置及颜色识别方法 |
Family Cites Families (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5253302A (en) * | 1989-02-28 | 1993-10-12 | Robert Massen | Method and arrangement for automatic optical classification of plants |
CA2518277C (en) * | 2004-09-27 | 2011-05-24 | Weyerhaeuser Company | Method of classifying plant embryos using penalized logistic regression |
CN1806501B (zh) * | 2005-01-17 | 2011-08-24 | 厦门市汇阳科技有限公司 | 海洋浮游植物自动识别方法及装置 |
CN100437629C (zh) * | 2005-10-08 | 2008-11-26 | 中国农业机械化科学研究院 | 一种自动识别田间杂草的方法 |
-
2008
- 2008-10-20 CN CN200810194779XA patent/CN101403741B/zh not_active Expired - Fee Related
Cited By (23)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2011106913A1 (zh) * | 2010-03-04 | 2011-09-09 | 江苏大学 | 一种高光谱成像的光源系统 |
US8564769B2 (en) | 2010-03-04 | 2013-10-22 | Jiangsu University | Hyperspectral imaging light source system |
CN101894263A (zh) * | 2010-05-24 | 2010-11-24 | 中国科学院合肥物质科学研究院 | 基于水平集和局部敏感判别映射的植物物种计算机辅助分类系统及分类方法 |
CN102095730A (zh) * | 2010-11-18 | 2011-06-15 | 河南中医学院 | 利用透明叶片观察叶表皮和叶内部的显微结构的方法 |
CN102095730B (zh) * | 2010-11-18 | 2012-08-08 | 河南中医学院 | 利用透明叶片观察叶表皮和叶内部的显微结构的方法 |
CN103487439B (zh) * | 2013-09-23 | 2016-03-02 | 北京农业信息技术研究中心 | 植物叶片表观纹理材质信息采集装置及其采集方法 |
CN103487439A (zh) * | 2013-09-23 | 2014-01-01 | 北京农业信息技术研究中心 | 植物叶片表观纹理材质信息采集装置及其采集方法 |
CN103729621B (zh) * | 2013-12-20 | 2017-02-08 | 华南农业大学 | 基于叶片骨架模型的植物叶片图像自动识别方法 |
CN103729621A (zh) * | 2013-12-20 | 2014-04-16 | 华南农业大学 | 基于叶片骨架模型的植物叶片图像自动识别方法 |
CN104331713A (zh) * | 2014-11-04 | 2015-02-04 | 无锡北斗星通信息科技有限公司 | 用于检测树叶品种的移动终端 |
CN104331713B (zh) * | 2014-11-04 | 2017-07-07 | 许金普 | 用于检测树叶品种的移动终端 |
CN104502254A (zh) * | 2014-12-09 | 2015-04-08 | 中国科学院合肥物质科学研究院 | 一种细胞克隆存活率自动检测装置及其检测方法 |
CN107831284A (zh) * | 2017-05-03 | 2018-03-23 | 北京盈盛恒泰科技有限责任公司 | 一种肉制品新鲜度自动检测设备 |
CN110473458A (zh) * | 2019-09-10 | 2019-11-19 | 中山职业技术学院 | 一种探伤机教具 |
CN111179363A (zh) * | 2020-01-14 | 2020-05-19 | 北京农业信息技术研究中心 | 高通量植物表型测量装置及方法 |
CN111179363B (zh) * | 2020-01-14 | 2023-09-12 | 北京农业信息技术研究中心 | 高通量植物表型测量装置及方法 |
CN113049590A (zh) * | 2021-03-12 | 2021-06-29 | 湖南省林业科学院 | 一种基于大数据智能识别外来植物调查系统 |
CN113049590B (zh) * | 2021-03-12 | 2023-08-29 | 湖南省林业科学院 | 一种基于大数据智能识别外来植物调查系统 |
CN113406037A (zh) * | 2021-06-17 | 2021-09-17 | 中国科学院合肥物质科学研究院 | 一种基于序列前向选择的红外光谱在线快速识别分析方法 |
CN113945561A (zh) * | 2021-10-15 | 2022-01-18 | 盐城工学院 | 一种图像检测装置及图像检测方法 |
CN113945561B (zh) * | 2021-10-15 | 2024-04-16 | 盐城工学院 | 一种图像检测装置及图像检测方法 |
CN117269108A (zh) * | 2023-10-16 | 2023-12-22 | 河南省科学院 | 近红外光谱透射探测的便携式杜仲叶筛选装置及筛选方法 |
CN117269108B (zh) * | 2023-10-16 | 2024-02-27 | 河南省科学院 | 近红外光谱透射探测的便携式杜仲叶筛选装置及筛选方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN101403741B (zh) | 2012-07-18 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN101403741B (zh) | 基于多光谱的植物叶片数字信息采集与自动识别系统及其识别方法 | |
CN105427320B (zh) | 一种图像分割提取方法 | |
CN102323221B (zh) | 烟叶成熟度检测方法及检测装置 | |
CN101894263A (zh) | 基于水平集和局部敏感判别映射的植物物种计算机辅助分类系统及分类方法 | |
CN103177445B (zh) | 基于分段阈值图像分割及光斑识别的室外番茄识别方法 | |
CN105894655A (zh) | 基于rgb-d相机的复杂环境下纸币检测和识别方法 | |
CN106952252A (zh) | 一种基于三光谱的皮肤成像系统 | |
CN105891112A (zh) | 一种基于Android手机的蔬菜叶片新鲜度检测装置及方法 | |
CN201708860U (zh) | 一种室外植物图像采集装置 | |
CN103543107A (zh) | 基于机器视觉和高光谱技术的烟叶智能分级系统和方法 | |
CN112613438A (zh) | 一种便携式柑橘在线测产仪 | |
CN105242330A (zh) | 一种天气状况的检测方法、装置及移动终端 | |
CN201707291U (zh) | 基于水平集和局部敏感判别映射的植物物种计算机辅助分类系统 | |
CN202084092U (zh) | 基于生物识别的酒店客户管理系统 | |
CN111123407B (zh) | 一种基于计算机服务的环境监测大数据整合系统 | |
CN108090910A (zh) | 一种基于信息熵梯度简化pcnn模型的夜间室外番茄植株图像分割算法 | |
CN211240747U (zh) | 大豆植株考种仪 | |
CN107049241A (zh) | 一种功能检测评估仪 | |
CN112417193B (zh) | 野外虫草搜寻辨识方法及系统 | |
CN107944446A (zh) | 一种车牌识别系统 | |
CN206460477U (zh) | 一种艺术品真迹鉴定仪 | |
CN101763501A (zh) | 一种无约束手掌图像采集装置 | |
CN204598174U (zh) | 一种智能图像可视水表 | |
CN207083185U (zh) | 变电站设备铭牌信息收集工具 | |
CN113984772A (zh) | 基于多源数据融合的作物病害信息检测方法、系统及装置 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
C10 | Entry into substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
C14 | Grant of patent or utility model | ||
GR01 | Patent grant | ||
CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |
Granted publication date: 20120718 Termination date: 20171020 |
|
CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |