CN101695128A - 植物病害远程诊断仪 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种植物病害远程诊断仪,其包括:主处理器,具有用于对图像进行格式转换和预处理的视频处理前端和用于进行数字输出的视频处理后端;数据采集模块,与所述视频处理前端连接,用于采集植物病体图像数据;无线发送模块,与所述数据采集模块相连,用于将所采集的植物病体图像数据发送到服务器以诊断病因以及得出诊断结果;数据显示模块,与所述视频处理后端连接,用于接收并显示服务器反馈的诊断结果。本发明的植物病害远程诊断仪,具有很好的通用性,能够应用于多种场合的植物图像信息和环境参数的采集和传输。
Description
技术领域
本发明涉及植物病害诊断领域,特别是涉及一种能够进行植物病害远程田间及时诊断的植物病害远程诊断仪。
背景技术
农田作物病害智能诊断系统是运用专家系统、计算机视觉、通信、嵌入式等技术,从作物病体中准确获取病害信息并诊断出病因的智能系统,是实现作物病害诊断技术升级和智能化的重要手段。通过以智能诊断系统为核心的远程诊断系统的诊断咨询,可以实现田间作物与远地专家系统的“零”距离接触,从而得到及时准确的诊断结果,用于指导农业生产。该系统能有效提高作物病害诊断效率,保证农产品的产量和质量,提高农业生产率,对实现农业生产的信息化和智能化具有深远的意义。
国外农业专家系统的应用始于20世纪70年代后期,最早是美国伊利洛伊大学的植物病理学家和计算机学家共同开发的大豆病害诊断专家系统PLAN T/ds,20世纪80年代中叶有了迅速的发展。我国智能诊断系统起步较晚,于1993年研制出了基于神经网络技术的中国第一套作物病虫害诊断专家系统PIDS。近几年出现的病害诊断系统多采用图像处理分析技术,通过分析处理田间获取的作物病体图像信息进行病因诊断。但上述系统都只具备分析诊断功能,进行异地诊断的工作过程繁琐,效率低。
发明内容
本发明的目的是提供一种解决了以往作物病害诊断系统缺乏专门的病害信息远程采集设备的问题、具有较高信息采集效率和准确度的植物病害远程诊断仪。
为达到上述目的,提供一种依照本发明实施方式的植物病害远程诊断仪,其包括:
主处理器,具有用于对图像进行格式转换和预处理的视频处理前端和用于进行数字输出的视频处理后端;
数据采集模块,与所述视频处理前端连接,用于采集植物病体图像数据;
无线发送模块,与所述数据采集模块相连,用于将所采集的植物病体图像数据发送到服务器以诊断病因以及得出诊断结果;
数据显示模块,与所述视频处理后端连接,用于接收并显示服务器反馈的诊断结果。
优选地,所述植物病害远程诊断仪还包括环境参数采集模块,与所述视频处理前端连接,用于采集环境参数。
优选地,所述植物病害远程诊断仪还包括键盘模块,使用所述主处理器的外部中断接口,实现六个独立中断的键盘。
优选地,所述植物病害远程诊断仪还包驱动模块,用于对所述主处理器、数据采集模块、无线发送模块以及数据显示模块进行驱动。
优选地,所述驱动模块包括数据采集驱动子单元,用于驱动所述数据采集模块,其中所述数据采集端驱动子单元采用V4L2架构。
优选地,所述驱动模块还包括数据显示驱动子单元,用于驱动所述数据显示模块,其中数据显示驱动子单元采用帧缓冲设备架构。
优选地,所述主处理器采用DM355处理器,其具有串口、USB、GPIO、IIC、ASP、SPI、PWM、DDR/SRAM接口以及NAND接口。
优选地,所述无线发送模块采用CDMA无线数传模块。
优选地,所述环境参数采集模块采用SHT1x/SHT7x温湿度传感器。
本发明提供的植物病害远程诊断仪硬件系统采用高性能DM355数字媒体片上系统作为处理器,保证了系统的运行速度。同时利用片内集成的JPEG编码协处理器实现图片的硬件压缩,从而大大降低图片压缩时间损耗;通过采用CMOS传感器,采集植物病害部位的彩色高清图片,为诊断算法提供了丰富的病害信息,保证了诊断正确率;实现了病害信息的采集、编码、发送以及诊断结果的接收、显示的一体化,提高了作物病害远程诊断效率。采用模块化的设计,各模块可随时进行升级或替换,因此具有很好的通用性,能够应用于多种场合的植物图像信息和环境参数的采集和传输。
附图说明
图1是根据本发明实施方式的植物病害远程诊断仪的硬件结构示意图;
图2是根据本发明实施方式的植物病害远程诊断仪的软件层次结构图;
图3是根据本发明实施方式的植物病害远程诊断仪的图像采集驱动子单元结构示意图;
图4是根据本发明实施方式的植物病害远程诊断仪进行植物病害诊断的方法流程图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例,对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本发明,但不用来限制本发明的范围。
下面分别对本发明所提供的植物病害远程诊断仪的硬件系统与软件系统两部分作出详细描述。
一:硬件系统
本发明的植物病害远程诊断仪硬件系统采用TI(美国德州仪器)公司生产的TMS320DM355数字视频片上系统(简称DM355)作为主处理器,它是一款专为低功耗便携式数字媒体应用设计的高集成度的DSP芯片。DM355处理器采用ARM926EJ-S核。ARM926EJ-S是一个32位的处理器核,提供216MHz或270MHz的时钟速率,并采用了两级流水线技术。ARM9着重保证操作系统的运作,管理外围接口的工作。DM355内集成了一个MPEG/JPEG协处理器,实现数字图像的JPEG/MPEG硬件压缩编码。其内部还包括一个视频处理子系统(VPSS),分为视频处理前端(VPFE)和视频处理后端(VPBE)。视频处理前端提供与CMOS摄像头和视频解码器的接口,并对图像进行格式转换和预处理。视频处理后端实现硬件的OSD支持和复合的NTSC/PAL或数字LCD输出。此外,该芯片还拥有丰富的片内外设:如串口、USB、GPIO、IIC、ASP、SPI、PWM、DDR/SRAM接口,NAND接口等。本发明的硬件在DM355的基础上设计扩展了多种功能模块。主要包括:图像采集模块、环境参数采集模块、无线发送模块、液晶显示模块、键盘模块、GPS模块等。
其中,所述图像采集模块采用高清CMOS图像传感器OV5620,该传感器满阵列时可输出2592×1944(517万像素)高清图片。并输出贝尔格式的图像数据。该传感器将感光得到的贝叶尔格式的原始图像数据(像素深度10位)输出到DM355中的视频处理前端(VPFE)。视频处理前端内部包含CCDC、IPIPE等内外设,能将原始格式的图像数据转换为可以编码的YUV422格式,然后存入内存当中提供给应用程序进行处理。
其中,所述无线发送模块采用wavecom公司Q2358C无线CPU开发出CDMA无线数传模块。该模块单频800MHZ,支持CDMA20001xRTT功能。支持语音通信,支持中英文短信及最高153Kbps的上网速率。
其中,所述环境参数采集模块采用SHT1x/SHT7x温湿度传感器。该传感器采用全定标输出,无需定标,两线制数字接口,和请求式测量。该传感器内置14位AD转换器,串行输出,与DM355的GPIO口连接,进行数据收发。
其中,所述液晶显示模块本终端采用3.5寸数字真彩液晶作为显示屏。分辨率为320×240,最高可支持RGB24位16777226色真彩显示。其数据端口连接DM355的视频处理后端(VPBE)。VPBE内有专门用于数据转换并支持数字液晶显示的片内外设。能够将YUV422格式数据转换成RGB666格式的数据输出到液晶屏显示。
其中,所述键盘模块使用DM355外部中断接口,实现6个独立中断的键盘。
其中,所述GPS模块采用GPS-1000U,该模块具有4Hz的位置更新频率,2个UART端口,可编程的Flash EPROM,16个位置引擎通道。支持主动和被动天线,支持DGPS、WAAS、EGNOS、MSAS等功能。
二:软件系统
本发明的植物病害远程诊断仪的软件部分采用嵌入式Linux软件平台。嵌入式Linux操作系统是针对不同的应用需求,对Linux内核进行裁剪修改使之能在嵌入式处理器上运行的一种操作系统。它开放源码,内核小、效率高,适用于多种CPU和硬件平台,性能稳定,可移植性好,非常适合作为移动终端的软件平台。本发明采用MontaVista提供的基于Linux2.6.10内核的MontaVista Linux4.0作为操作系统平台。该操作系统具有实时性高、可抢占式多任务并发的特点,能够充分利用系统资源,完成多任务调度。
在Linux内核代码中,驱动程序占很大比例,驱动负责对相应硬件的初始化和控制,是连接应用程序和硬件的桥梁。应用程序通过操作系统API接口访问Linux内核中的设备驱动程序来读取某个设备的数据或对其输出数据。因此,针对具体硬件设备开发相应的驱动程序是嵌入式Linux内核开发的重要工作。
其中,图像采集端驱动设计采用Video For Linux Two(简称V4L2)架构。V412是Linux下专为音视频输入输出设备驱动设计的一套内核API接口规范。它的前生是出现于版本为2.1.x及其之后的Linux内核中的Video For Linux(简称V4L)。其后的2.5.x内核将其升级到第二版本即V4L2。图像采集端驱动程序由视频处理前端(VPFE)驱动程序和OV5620驱动程序两部分组成。其中OV5620驱动程序只是一个简单的的Linux驱动程序,它通过IIC接口配置OV5620内部的寄存器,并没有提供全部的设备文件操作接口,因此它只有通过结VPFE的驱动程序才能顺利完成图像的采集工作。而VPFE的驱动则是一个字符型设备驱动,提供跟普通的字符型设备驱动程序一样的设备文件操作函数接口,其数据结构为file_operations;同时VPFE也是一个完全符合V4L2接口标准的设备驱动其数据结构为video_device。应用V4L2API进行视频采集的流程如下:
a)打开视频设备
b)更改设备当前配置,包括选择一个输入源、设置视频输入制式、设置图像大小等。
c)利用mmap(map device memory into application address space)方式获取数据。该方式将内核空间的设备内存地址空间映射到用户空间的地址空间方式获取数。mmap系统调用使普通文件被映射到进程地址空间后,进程可以像访问普通内存一样对文件进行访问,不必再调用read(),write()等操作,从而大大提高了图像数据的读取速度。在实际的使用中,通过调用videobuf-mmap-mapper()函数来间接调用mmap()功能,这是一个专门为了帮助V4L2AP I实现mmap的功能函数,被定义在includd/media/video-buf.h文件中。
d)对采集的数据进行处理。
e)关闭视频设备。
本诊断仪采用帧缓冲设备驱动液晶显示模块。嵌入式Linux下,为了支持常见的图形用户界面如MiniGUI或Qt-Embedded等,LCD显示设备的驱动程序一般采用Linux的帧缓冲设备架构。帧缓冲(Frame Buffer)是Linux为图形设备提供的一个抽象接口,它允许上层应用程序在图形模式下直接对显示缓冲区进行读写操作。这种操作是抽象的、统一的。应用程序不必关心物理显存的位置、换页机制等等具体细节,这些都是由帧缓冲设备驱动来完成的。Linux的帧缓冲设备对应的设备文件通常为/dev/fb0~3。利用帧缓冲设备显示图像的软件流程如下:
a)打开帧缓冲设备。
b)获取显示缓冲区可变参数结构体。
c)设置图像分辨率和像素深度。
d)将显示缓冲区内存映射到用户内存区。
e)显示图像。
本诊断仪的图形用户界面采用QT/Embedded平台进行设计开发。首先在Linux主机环境中利用QTdisigner设计图形界面,然后利用硬件平台专用的工具进行编译得到可执行文件,将可执行文件和相应的库文件一起移植到设备的存储器中。该图形用户界面能完成彩色图片显示和中文信息显示功能。
主程序主要完成基于TCP/IP协议的客户端软件设计,其流程如图4所示。
本发明的植物病害远程诊断仪的工作过程为,首先启动Linux操作系统对各个模块的驱动程序进行初始化,启动图形用户界面,进入图像的采集显示循环。同时CDMA无线模块上电并初始化,搜索无线信号。当搜索到无线信号时,信号指示灯亮。此时诊断仪开始连接服务器,液晶屏会显示连接状况。当连接上服务器后,可进行键盘操作。通过不同的功能按键实现图片和环境参数的采集,存储,发送功能。当接收到服务器反馈的诊断结果信息后,液晶屏提示并显示该文字信息。如此循环。
本诊断仪硬件系统采用高性能TMS320DM355数字媒体片上系统作为处理器,保证了系统的运行速度。同时利用片内集成的JPEG编码协处理器实现图片的硬件压缩,从而大大降低图片压缩时间损耗。本诊断仪采用CMOS传感器,采集植物病害部位的彩色高清图片,为诊断算法提供了丰富的病害信息,保证了诊断正确率。本诊断仪采用暗盒和主动光源采系统集植物病体图像信息,避免了环境光的干扰,提高了图像采集的抗干扰能力,能在任何天气环境、任何时段进行现场图像信息的采集。该诊断仪实现了病害信息的采集,编码,发送,以及诊断结果的接收,显示的一体化。大大提高了作物病害远程诊断效率。采用已有的移动通信网络作为病害信息的传输通道,显著降低了诊断信息的通信传输成本。该诊断仪软件系统采用成熟精简的嵌入式Linux作为操作系统,提高了系统的稳定性并节约了硬件资源成本。该诊断仪硬件采用模块化设计,各模块可随时进行升级或替换,具有很好的通用性,能够应用于多种场合的植物图像信息和环境参数的采集和传输。
以上所述仅是本发明的优选实施方式,应当指出,对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明技术原理的前提下,还可以做出若干改进和变型,这些改进和变型也应视为本发明的保护范围。
Claims (9)
1.一种植物病害远程诊断仪,其特征在于,所述植物病害远程诊断仪包括:
主处理器,具有用于对图像进行格式转换和预处理的视频处理前端和用于进行数字输出的视频处理后端;
数据采集模块,与所述视频处理前端连接,用于采集植物病体图像数据;
无线发送模块,与所述数据采集模块相连,用于将所采集的植物病体图像数据发送到服务器以诊断病因以及得出诊断结果;
数据显示模块,与所述视频处理后端连接,用于接收并显示服务器反馈的诊断结果。
2.如权利要求1所述的植物病害远程诊断仪,其特征在于,所述植物病害远程诊断仪还包括环境参数采集模块,与所述视频处理前端连接,用于采集环境参数。
3.如权利要求2所述的植物病害远程诊断仪,其特征在于,所述植物病害远程诊断仪还包括键盘模块,使用所述主处理器的外部中断接口,实现六个独立中断的键盘。
4.如权利要求3所述的植物病害远程诊断仪,其特征在于,所述植物病害远程诊断仪还包驱动模块,用于对所述主处理器、数据采集模块、无线发送模块以及数据显示模块进行驱动。
5.如权利要求4所述的植物病害远程诊断仪,其特征在于,所述驱动模块包括数据采集驱动子单元,用于驱动所述数据采集模块,其中所述数据采集端驱动子单元采用V4L2架构。
6.如权利要求4所述的植物病害远程诊断仪,其特征在于,所述驱动模块还包括数据显示驱动子单元,用于驱动所述数据显示模块,其中数据显示驱动子单元采用帧缓冲设备架构。
7.如权利要求1-6任一项所述的植物病害远程诊断仪,其特征在于,所述主处理器采用DM355处理器,其具有串口、USB、GPIO、IIC、ASP、SPI、PWM、DDR/SRAM接口以及NAND接口。
8.如权利要求7所述的植物病害远程诊断仪,其特征在于,所述无线发送模块采用CDMA无线数传模块。
9.如权利要求8所述的植物病害远程诊断仪,其特征在于,所述环境参数采集模块采用SHT1x/SHT7x温湿度传感器。
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Cited By (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101902618A (zh) * | 2010-06-11 | 2010-12-01 | 北京农业信息技术研究中心 | 作物病虫害信息诊断系统及方法 |
US9330460B2 (en) | 2013-11-08 | 2016-05-03 | Institute For Information Industry | Treatment recommending system of plant symptoms, method and non-transitory computer-readable medium |
CN106171271A (zh) * | 2016-07-06 | 2016-12-07 | 重庆市农业科学院 | 玉米生产管理系统及其方法 |
CN107084756A (zh) * | 2017-03-17 | 2017-08-22 | 浙江理工大学 | 基于树莓派的虫害图像测报方法 |
CN107341260A (zh) * | 2017-07-07 | 2017-11-10 | 吉林农业科技学院 | 药用植物病虫害诊治专家系统 |
CN110456050A (zh) * | 2019-07-11 | 2019-11-15 | 台州云海医疗科技有限公司 | 便携式智能数字化寄生虫体外诊断仪 |
WO2024066851A1 (zh) * | 2022-09-27 | 2024-04-04 | 杭州睿胜软件有限公司 | 植物诊断方法、装置及计算机可读存储介质 |
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2009
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Cited By (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101902618A (zh) * | 2010-06-11 | 2010-12-01 | 北京农业信息技术研究中心 | 作物病虫害信息诊断系统及方法 |
US9330460B2 (en) | 2013-11-08 | 2016-05-03 | Institute For Information Industry | Treatment recommending system of plant symptoms, method and non-transitory computer-readable medium |
TWI570653B (zh) * | 2013-11-08 | 2017-02-11 | 財團法人資訊工業策進會 | The treatment of plant symptoms is recommended by systems, methods and recording media |
CN106171271A (zh) * | 2016-07-06 | 2016-12-07 | 重庆市农业科学院 | 玉米生产管理系统及其方法 |
CN106171271B (zh) * | 2016-07-06 | 2018-07-03 | 重庆市农业科学院 | 玉米生产管理系统及其方法 |
CN107084756A (zh) * | 2017-03-17 | 2017-08-22 | 浙江理工大学 | 基于树莓派的虫害图像测报方法 |
CN107084756B (zh) * | 2017-03-17 | 2019-03-08 | 浙江理工大学 | 基于树莓派的虫害图像测报方法 |
CN107341260A (zh) * | 2017-07-07 | 2017-11-10 | 吉林农业科技学院 | 药用植物病虫害诊治专家系统 |
CN110456050A (zh) * | 2019-07-11 | 2019-11-15 | 台州云海医疗科技有限公司 | 便携式智能数字化寄生虫体外诊断仪 |
CN110456050B (zh) * | 2019-07-11 | 2022-07-19 | 台州云海医疗科技有限公司 | 便携式智能数字化寄生虫体外诊断仪 |
WO2024066851A1 (zh) * | 2022-09-27 | 2024-04-04 | 杭州睿胜软件有限公司 | 植物诊断方法、装置及计算机可读存储介质 |
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