CN102274833B - 茄科蔬菜灰霉病自动分级装置 - Google Patents
茄科蔬菜灰霉病自动分级装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN102274833B CN102274833B CN 201110105380 CN201110105380A CN102274833B CN 102274833 B CN102274833 B CN 102274833B CN 201110105380 CN201110105380 CN 201110105380 CN 201110105380 A CN201110105380 A CN 201110105380A CN 102274833 B CN102274833 B CN 102274833B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- botrytis
- solanaceous vegetables
- grading device
- ring road
- solanaceous
- 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.)
- Expired - Fee Related
Links
Images
Landscapes
- Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)
Abstract
一种茄科蔬菜灰霉病自动分级装置，包括环形轨道和对于分级数量的半圆形匝道，各个半圆形匝道与环形轨道的两侧相接，半圆形匝道上安装第一位置传感器和贴标签机，第一位置传感器的触发端与贴标签机的启动开关联动，半圆形匝道与环形轨道相接处设有变轨机构，变轨机构与具有复位功能的拨杆联动，环形轨道上安装用于放置茄科蔬菜植物盆栽的轨道车，环形轨道的起始段安装第二位置传感器，在第二位置传感器的上方安装用于采用高光谱技术识别茄科蔬菜灰霉病患病等级的高光谱摄像仪组件，高光谱摄像仪组件与智能控制模块连接，智能控制模块与各个拨杆的动作端连接。本发明具有快速、非破坏、低成本、高效且对环境不会造成破坏的优点。
Description
技术领域
本发明属于茄科蔬菜病害检测设备，尤其涉及一种茄科蔬菜灰霉病自动分级的装置。
背景技术
在农业生产过程中，保持农作物的健康生长是最终产量和质量保证的关键。农作物病害是制约农业稳定发展的重要影响因素之一。农作物的病害不仅可能导致减产，作物品质的下降，而且还会导致杀虫剂等农药大量地且完全不必要地增加，从而增加了农业生产的成本并且造成了严重的环境污染。在田间蔬菜生产尤其是保护地蔬菜栽培过程中，番茄、茄子等蔬菜的灰霉病是当前蔬菜上生产上的一种毁灭性病害，其特点是在潮湿条件下病部产生灰色霉状物，该病主要症状是危害花、果、叶片并造成烂瓜、烂果，此病发生时间早、持续时间长，加之危害果实，故造成的损失极大。目前，由于缺少抗病品种，茄科蔬菜灰霉病的控制首先应做好前期的预防工作，在发病前或发病初期进行防治，不能等到出现病斑时才施药，这样防治效果不理想，要做到预防为主，综合防治。现今灰霉病的测报预防技术的研究还是一个薄弱的环节，对付这种病害的主要手段也只是化学药剂防治，由于频繁施药，结果造成灰霉病菌抗药性增强，农药污染问题严重。
因此对茄科蔬菜灰霉病进行患病程度的评估和早期的病害预测将减轻茄科蔬菜受病害的影响和提高茄科蔬菜的产量和质量，对国民经济的发展具有重要的意义。
发明内容
为了提高茄科蔬菜的产量和质量，减少农药的使用，降低成本的投入，尤其方便学校和研究院的科研人员进行探索性实验研究，本发明提供一种快速、非破坏、低成本、高效且对环境不会造成破坏的茄科蔬菜灰霉病自动分级装置。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：
一种茄科蔬菜灰霉病自动分级装置，包括环形轨道和对于分级数量的半圆形匝道，所述各个半圆形匝道与环形轨道的两侧相接，所述半圆形匝道上安装第一位置传感器和贴标签机，所述第一位置传感器的触发端与所述贴标签机的启动开关联动，所述半圆形匝道与环形轨道相接处设有变轨机构，所述变轨机构与具有复位功能的拨杆联动，所述环形轨道上安装用于放置茄科蔬菜的植物盆栽的轨道车，所述环形轨道的起始段安装第二位置传感器，在所述第二位置传感器的上方安装用于采用高光谱技术识别茄科蔬菜灰霉病等级的高光谱摄像仪组件，所述高光谱摄像仪组件与用于根据检测得到的高光谱数据与灰霉病标准高光谱数据比较得到分级结果并向各级半圆形匝道对应的拨杆的动作端发出动作指令的智能控制模块连接，所述智能控制模块与各个拨杆的动作端连接。
进一步，所述第一位置传感器和第二位置传感器均为压力传感器。
再进一步，所述高光谱摄像仪组件包括成像光谱仪、镜头和用以将采集到的模拟信号转换成数字信号的图像采集卡。
所述半圆形匝道的拐弯处安装所述贴标签机。
本发明的技术构思为：高光谱摄像仪组件包括成像光谱仪、镜头和图像采集卡，能够同时测得茄科蔬菜植株冠层的图片信息和光谱信息，其中图片信息可以反映出茄科蔬菜植株冠层的外部品质特征，而光谱信息可以反映出茄科蔬菜植株冠层的内部品质特征，并将采集到的模拟信号通过图像采集卡转换成数字信号。
设置合适的阈值：无病或者几乎没有病的植株为等级1、少于25％叶片染病的植株为等级2、26％-50％叶片染病的植株为等级3、51％-75％叶片染病的植株为等级4、76％-100％叶片染病的植株为等级5，然后通过高光谱组件对植株进行高光谱数据采集，进而分析判定植株的患病等级，从而使植株驶入相应的匝道并且使用标签机贴上相应的标签。
本发明的有益效果主要表现在：快速、非破坏、低成本、高效且对环境不会造成破坏。
附图说明
图1是茄科蔬菜灰霉病自动分级装置的整体工作示意图；
图2是茄科蔬菜灰霉病自动分级装置的轨道及轨道车截面图；
图3是茄科蔬菜灰霉病自动分级装置的轨道俯视图；
图4是茄科蔬菜灰霉病自动分级装置的匝道变轨示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步描述。
参照图1～图4，一种茄科蔬菜灰霉病自动分级装置，包括环形轨道1和半圆形匝道，所述半圆形匝道的数量与分级数量相等，所述各个半圆形匝道与环形轨道1的两侧相接，所述半圆形匝道1上安装第一位置传感器6和贴标签机5，所述第一位置传感器6的触发端与所述贴标签机5的启动开关联动，所述半圆形匝道与环形轨道相接处设有变轨机构8，所述变轨机构8与具有复位功能的拨杆9联动，所述环形轨道上安装用于放置茄科蔬菜植物盆栽的轨道车2，所述环形轨道的起始段安装第二位置传感器7，在所述第二位置传感器7的上方安装用于采用高光谱技术识别茄科蔬菜灰霉病患病等级的高光谱摄像仪组件4，所述高光谱摄像仪组件4与用于根据检测得到的高光谱数据与灰霉病标准高光谱数据比较得到分级结果并向各级半圆形匝道对应的拨杆的动作端发出动作指令的智能控制模块连接，所述智能控制模块与各个拨杆9的动作端连接。
所述第一位置传感器6和第二位置传感器7均为压力传感器。所述高光谱摄像仪组件4包括成像光谱仪、镜头和用以将采集到的模拟信号转换成数字信号的图像采集卡。所述半圆形匝道1的拐弯处安装所述贴标签机5。
用户首先定义好被检测的茄科蔬菜植株需要分成多少个患病等级，然后安装对应的半圆形轨道附件。如用户需把植株分成5个患病等级，那么在原来的椭圆形轨道基础上还需加上4个半圆形轨道附件，共产生5个匝道。根据盆的大小调节好每个贴标签机5的高度，并按照次序给每个贴标签机5安装好带有不同患病等级标记的纸质标签卷。用户把轨道车2安放在如图3所示位置，并把盆栽植物放在轨道车2上。轨道车2在电动机的驱动下匀速地在环形轨道1上运行(当然，轨道车的电动机也可以为蓄电池供电，或者电缆供电)。高光谱摄像仪组件4下方的轨道上安放有第二位置传感器7，当轨道车2运行到高光谱摄像仪组件4下方时，第二位置传感器7发出信号，高光谱摄像仪组件4开始工作，对植株进行数据采集并由智能分级判别模块分析判断该植株属于哪一患病等级。在轨道车2运行的前方，智能控制模块在对应灰霉病等级号码的匝道上控制变轨，将拨杆9移动至图4所示2号位置，引导轨道车2拐入相应的匝道。第一患病等级的植株将驶入第一匝道，第二患病等级的植株将驶入第二匝道，第三患病等级的植株将驶入第三匝道，第四患病等级的植株将驶入第四匝道，第五患病等级的植株将驶入第五匝道。当轨道车2行驶至贴标签机5前方弯道处时，轨道上的第一位置传感器6发出信号，对应贴标签机5工作，在盆上贴上相应的标签。研究人员将根据标签对所测盆栽茄科蔬菜植物进行分类。轨道车2驶回出发点后，用户将已测好的植株拿下，将新的植株放上轨道车2，如此往复工作，用户，尤其是研究人员只要站在同一个地方就可轻松完成大批量盆栽茄科蔬菜植株的检测工作。
在图1中，环形轨道1由铝合金加工而成，上表面开两条矩形凹槽，作为轨道车2的轨道，环形轨道1共有5个匝道，为方便产品化，环形轨道1可以拆分，轨道车2的车轮与环形轨道1接触，轨道车2在起始位置沿顺时针方向运动，底部装有电机，由外部的电源线供电，电源线是盘旋有弹性的电缆，方便轨道车2在环形轨道1的任意地点行驶，轨道车2的托盘为一个长方体，中间开一个圆台型的凹槽，方便花盆的摆放，高光谱摄像仪组件4为由成像光谱仪、镜头和图像采集卡构成，其中成像光谱仪的型号为V10E-QE，在特定光谱域以高光谱分辨率同时获得连续的茄科蔬菜植株的光谱图像，其最根本的功能就是将光信号转变成为有序的电信号，镜头的型号为OLE-23，实现变焦功能使得采集的图像数据更加清晰，图像采集卡为加拿大Matrox公司研制生产的Matrox Meteor II/Standard图像采集卡，它是对成像光谱仪采集到的模拟信号进行数字化处理并将其传入智能分级判别模块的接口卡，贴标签机5安装在每个匝道拐弯处，高度可以根据盆的大小进行调节，每个匝道上的标签机可以在盆上贴带有对应植株患病等级的纸质标签，当轨道车2行驶到相应位置，触发第一位置传感器6和第二位置传感器7，同时发出信号，对应高光谱摄像仪组件4和贴标签机5就开始工作。
在图2中，茄科蔬菜灰霉病自动分级装置的轨道及轨道车截面如图所示，上表面开两条矩形凹槽，作为轨道车2的轨道。
在图3中，茄科蔬菜灰霉病自动分级装置的轨道俯视图如图所示，轨道车2在起始位置沿顺时针方向运动，环形轨道1共有5个匝道。
在图4中，茄科蔬菜灰霉病自动分级装置的匝道变轨示意图如图所示，在每个匝道安装有变轨装置，当拨杆9在靠上位置时，轨道车沿直线方向运行，当拨杆9在靠下位置时，轨道车则驶入半圆形匝道。
Claims (4)
1.一种茄科蔬菜灰霉病自动分级装置，其特征在于：所述分级装置包括环形轨道和半圆形匝道，所述半圆形匝道的数量与分级数量相等，所述各个半圆形匝道与环形轨道的两侧相接，所述半圆形匝道上安装第一位置传感器和贴标签机，所述第一位置传感器的触发端与所述贴标签机的启动开关联动，所述半圆形匝道与环形轨道相接处设有变轨机构，所述变轨机构与具有复位功能的拨杆联动，所述环形轨道上安装用于放置茄科蔬菜的植物盆栽的轨道车，所述环形轨道的起始段安装第二位置传感器，在所述第二位置传感器的上方安装用于采用高光谱技术识别茄科蔬菜灰霉病患病等级的高光谱摄像仪组件，所述高光谱摄像仪组件与用于根据检测得到的高光谱数据与灰霉病标准高光谱数据比较得到分级结果并向各级半圆形匝道对应的拨杆的动作端发出动作指令的智能控制模块连接，所述智能控制模块与各个拨杆的动作端连接。
2.如权利要求1所述的茄科蔬菜灰霉病自动分级装置，其特征在于：所述第一位置传感器和第二位置传感器均为压力传感器。
3.如权利要求1或2所述的茄科蔬菜灰霉病自动分级装置，其特征在于：所述高光谱摄像仪组件包括成像光谱仪、镜头和用以将采集到的模拟信号转换成数字信号的图像采集卡。
4.如权利要求1所述的茄科蔬菜灰霉病自动分级装置，其特征在于：所述半圆形匝道的拐弯处安装所述贴标签机。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN 201110105380 CN102274833B (zh) | 2011-04-26 | 2011-04-26 | 茄科蔬菜灰霉病自动分级装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN 201110105380 CN102274833B (zh) | 2011-04-26 | 2011-04-26 | 茄科蔬菜灰霉病自动分级装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN102274833A CN102274833A (zh) | 2011-12-14 |
| CN102274833B true CN102274833B (zh) | 2013-01-02 |
Family
ID=45100744
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN 201110105380 Expired - Fee Related CN102274833B (zh) | 2011-04-26 | 2011-04-26 | 茄科蔬菜灰霉病自动分级装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN102274833B (zh) |
Families Citing this family (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104162514B (zh) * | 2013-05-16 | 2016-08-03 | 北京京鹏环球科技股份有限公司 | 一种基于图像识别的盆花智能分级装备及方法 |
| CN107314816B (zh) * | 2017-06-08 | 2018-12-28 | 贵阳学院 | 农作物早期病害多层次信息监测预警方法 |
| CN109570052A (zh) * | 2019-01-25 | 2019-04-05 | 南通理工学院 | 轻便型高精度果蔬智能分拣设备 |
| CN109886259A (zh) * | 2019-02-22 | 2019-06-14 | 潍坊科技学院 | 一种基于计算机视觉的番茄病害识别预警方法及装置 |
| CN112429481A (zh) * | 2020-11-26 | 2021-03-02 | 江西雾上春茶业有限公司 | 一种茶叶的运输线 |
Family Cites Families (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6919959B2 (en) * | 1999-06-30 | 2005-07-19 | Masten Opto-Diagnostics Co. | Digital spectral identifier-controller and related methods |
| CN2555110Y (zh) * | 2002-08-03 | 2003-06-11 | 浙江大学 | 水果品质智能化检测与分级生产线 |
| CN2587534Y (zh) * | 2002-12-27 | 2003-11-26 | 浙江大学 | 基于机器视觉的水果分级机器 |
| CN2923067Y (zh) * | 2006-06-21 | 2007-07-18 | 中国农业大学 | 一种多通道水果视觉分级图像采集装置 |
| CN202079041U (zh) * | 2011-04-26 | 2011-12-21 | 浙江大学 | 茄科蔬菜灰霉病自动分级装置 |
-
2011
- 2011-04-26 CN CN 201110105380 patent/CN102274833B/zh not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN102274833A (zh) | 2011-12-14 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN102274833B (zh) | 茄科蔬菜灰霉病自动分级装置 | |
| US11533834B2 (en) | Autonomous integrated farming system | |
| Bai et al. | A multi-sensor system for high throughput field phenotyping in soybean and wheat breeding | |
| Zhao et al. | Rapeseed seedling stand counting and seeding performance evaluation at two early growth stages based on unmanned aerial vehicle imagery | |
| CN103439265A (zh) | 一种茶树精细化栽培生育性状实时监测方法 | |
| CN103439264B (zh) | 一种基于在线定位的茶树活体生育特征数据采集装置 | |
| CN108858122A (zh) | 一种温室植物病害巡检机器人及巡检方法 | |
| CN202079041U (zh) | 茄科蔬菜灰霉病自动分级装置 | |
| Jae-Won et al. | A nutrient deficiency prediction method using deep learning on development of tomato fruits | |
| Gray et al. | Remote sensing phenology of Antarctic green and red snow algae using WorldView satellites | |
| CN102590213A (zh) | 多光谱检测装置及检测方法 | |
| CN106938551B (zh) | 自适应甘蔗榨汁平台 | |
| EP3389351B1 (en) | Autonomous integrated farming system | |
| CN205175455U (zh) | 一种烟田遥感监测无人机系统 | |
| Ouyang et al. | UAV and ground-based imagery analysis detects canopy structure changes after canopy management applications | |
| CN111220210A (zh) | 一种水土保持多指标动态实时监测系统 | |
| Sivagami et al. | Design and Evaluation of an Automated Monitoring and Control System for Greenhouse Crop Production | |
| Mathew et al. | Development and Test of an Rgb-D Camera-Based Rock Detection System and Path Optimization Algorithm in an Indoor Environment | |
| CN206442842U (zh) | 一种橡胶智能收割及数据采集管理系统 | |
| CN214175117U (zh) | 一种基于嵌入式的农作物病虫害识别装置 | |
| CN107116819A (zh) | 一种自适应榨汁方法 | |
| CN204166554U (zh) | 基于rfid辅助标签定位的野生翠鸟捕食习性数据采集装置 | |
| CN212083995U (zh) | 一种基于轮式多功能机器人 | |
| CN207443518U (zh) | 智能式芒果分类采收车 | |
| CN211322359U (zh) | 智能护植机器人 |
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: 20130102 Termination date: 20190426 |
|
| CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |