CN105547152A - 农作物表型田间高通量主动测量装置与方法 - Google Patents

农作物表型田间高通量主动测量装置与方法 Download PDF

Info

Publication number
CN105547152A
CN105547152A CN201610006752.8A CN201610006752A CN105547152A CN 105547152 A CN105547152 A CN 105547152A CN 201610006752 A CN201610006752 A CN 201610006752A CN 105547152 A CN105547152 A CN 105547152A
Authority
CN
China
Prior art keywords
module
camera bellows
crops
host computer
computer processing
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.)
Pending
Application number
CN201610006752.8A
Other languages
English (en)
Inventor
刘成良
张经纬
贡亮
赵源深
陈前里
刘波
张大兵
袁政
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shanghai Jiaotong University
Original Assignee
Shanghai Jiaotong University
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shanghai Jiaotong University filed Critical Shanghai Jiaotong University
Priority to CN201610006752.8A priority Critical patent/CN105547152A/zh
Publication of CN105547152A publication Critical patent/CN105547152A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01BMEASURING LENGTH, THICKNESS OR SIMILAR LINEAR DIMENSIONS; MEASURING ANGLES; MEASURING AREAS; MEASURING IRREGULARITIES OF SURFACES OR CONTOURS
    • G01B11/00Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)

Abstract

本发明提供了一种农作物表型田间高通量主动测量装置与方法,田间农作物定点种植,在农作物幼苗时期记录植株坐标,并存储至上位机处理模块中;在农作物成熟期,PLC控制模块通过上位机处理模块内存储的位置信息控制暗箱移动到每一株农作物上方;当暗箱移动到每一株植株上方时,暗箱向下移动,罩住植株;机械手模块运动,并将植株分别拨开至暗箱的两侧,暗箱下降并通过成像传感器拍摄图片,成像后传回上位机处理模块;上位机处理模块对传回的图像进行处理分析,得到田间农作物表型参数并储存。本发明测量属于主动测量,具有高通量、精度高、效率高的特点,应用前景广阔。

Description

农作物表型田间高通量主动测量装置与方法
技术领域
本发明涉及农业成像技术主动测量领域,具体地说是带有机械手的农作物表型田间高通量主动测量装置与方法。
背景技术
随着社会的进步与经济的发展,人们对于优良品质的农作物需求越来越迫切。人口的不断增长也给水稻、小麦等粮食作物(农作物)的增产带来了很好的要求。因此,创制育种新技术,定向选育选质、高产、多抗的农作物新品种,对确保粮食高产稳产、以及解决我国和全球粮食安全具有重大理论和实践意义。传统育种选择效率低、盲目性大、劳动密集,主要靠手工与经验,存在许多的不足。植物表型观测对于植物育种有十分重要。缺少表型信息会对高产、多抗的粮食基因的测定带来许多困难。
目前农作物表型测量方法有许多种。传统的人工测量主要依靠一把尺子加一杆秤,效率低,由于条件所限,仍有不少人采用。近些年来,对农作物表型的研究主要分为两类。第一类是宏观层面,主要采用的技术是遥感技术,测量粮食作物水稻、小麦等生物量等信息,但不能具体到每一株植株的表型信息。第二类是实验室单株测量,主要运用的是机器视觉技术,可以测量农作物许多表型参数。育种过程,需要大量的表型信息,因此,自动化输送线结合机器视觉技术的高通量表型测量平台近些年也发展起来。但是由于植株间相互遮挡,光线干扰以及摄像机标定困难等问题,表型测量只能通过实验室结构化环境下表型测量分析技术近似逼近真实田间测量和分析。其价格昂贵,不易推广。
现有的农作物表型测量工具方面的专利分两类。一类是离体测量装置,其测量范围小、需要手工操作且属于破坏性测量。典型的如美国的LI-COR公司的台式叶面积测量仪LI-3100C,可以离体测量水稻的叶面积等参数。另一类是在体的测量装置,测量精度低,但是属于非破坏性测量。典型的如华中科技大学申报的植物株高自动测量装置及方法专利。高通量测量平台的专利也有多种。如国外的Cropdesign公司其开发的“性状工厂”(TraitMill),国内华中科技大学的盆栽水稻表型参数的全自动无损测量系统及测量方法,都可以实现水稻等粮食作物表型高通量测量。但是这些平台价格昂贵,所处理的植株也都是盆栽农作物。第一类测量工具功能比较单一,如叶面积仪利用光学反射或投射原理,水稻穗长测量仪采用激光扫描等。第二类测量工具应用了一些机器视觉的方法,比如可见光成像、荧光成像、热成像、高光谱成像、CT成像、MRT成像等。用各种成像方式得到农作物植株的在体图像,再进行图像处理,得到所关心的表型信息。在此基础上的高通量测量平台融入了自动化输送的方式,结合着各种成像方式以及图像处理,得到大量农作物的表型参数。但是目前的高通量测量平台造价高昂,农作物必须单株盆栽,并不是真正意义上的田间高通测量,只是在实验室结构化环境下的近似逼近。
因此,传统的表型测量方法多为人工测量,效率低,准确性也依赖于操作人员。此外也有一些功能单一的表型测量装置,但是其特点限制了其高通量运用。近些年来,高通量表型测量有了一定的发展,主要分为两类。一类是实验室单株多性状高通量测量,将植株放在暗箱中,利用多种成像方式获取表型信息。这种方法得到的表型信息较为准确,但是无法实现田地测量。另一类在第一类的基础上引入了自动化输送线,将农作物单独种植于花盆中,依次运送到实验室暗箱中测量,并不是真正意义上的田间测量。实际上,这两类实验室高通量表型测量方法主要采用实验室结构化环境下表型测量分析技术近似逼近真实田间测量和分析。通过把单株农作物置于结构化设计的暗箱,规避了农作物间相互遮挡、光线干扰、摄像机标定困难的问题。但该方法缺乏与田间现实农艺环境的考察,仅仅能用于对于大规模种质材料的初级遴选,与高产高抗的品种选育目标存在极大差距。另外,从测量方法的角度来看,以上测量方法都属于被动测量,无法控制被测对象,具有测量的局限性。
目前没有发现同本发明类似技术的说明或报道,也尚未收集到国内外类似的资料。
发明内容
针对现有技术中存在的上述不足,本发明的目的是提供一种农作物表型田间高通量主动测量装置与方法。由于农作物表型测量在粮食作物育种中占有重要地位,重要表型包括株高、叶长、叶宽、茎叶夹角等,通过获取的农作物表型资料与基因组相结合,可以更好的实现农作物育种;因此,本发明引入机械手模块,变被动测量为主动测量,可以实现农作物表型田间的高通量主动测量。
为实现上述目的,本发明是通过以下技术方案实现的。
根据本发明的一个方面,提供了一种农作物表型田间高通量主动测量装置,包括桁架、机械手模块、暗箱、光源模块、电源模块、成像传感器、信号采集模块、PLC控制模块以及上位机处理模块;其中:
所述暗箱和机械手模块分别固定在桁架上,且暗箱设置于相邻两个机械手模块之间;
所述成像传感器和光源模块从上至下依次设置于暗箱中;
所述PLC控制模块分别与暗箱和机械手模块控制连接,所述PLC控制模块用于控制暗箱的移动以及机械手模块的运动;
所述信号采集模块与成像传感器连接,所述信号采集模块用于将成像传感器采集的模拟信号放大并转换为上位机处理模块能够接收的数字信号;
所述上位机处理模块与信号采集模块相连接,所述上位机处理模块用于处理及分析信号采集模块转换后的数字信号,并储存;
所述电源模块分别与暗箱、光源模块、成像传感器、PLC控制模块、机械手模块、信号采集模块、上位机处理模块相连接,所述电源模块用于供电。
优选地,所述机械手模块设置于暗箱的两侧,并在PLC控制模块的控制下能够实现前、后、上、下、左、右运动。
优选地,所述暗箱在PLC控制模块的控制下沿桁架移动并上下升降运动;所述暗箱内部设有用于罩住植株的空间。
优选地,所述暗箱内壁上涂有不透光涂层。
优选地,所述暗箱底部设有幕布。
优选地,所述成像传感器包括CCD相机、高光谱相机和结构光模块;其中:所述CCD相机设置于暗箱的顶部,所述结构光模块与暗箱的箱壁垂直45°布置,所述高光谱相机设置于暗箱的下部,并固定于暗箱的箱壁。
优选地,所述农作物表型田间高通量主动测量装置,还包括如下任一个或任多个部件:
-控制柜,所述PLC控制模块、信号采集模块、上位机处理模块以及电源模块分别设置于控制柜中;
-显示模块,与上位机处理模块相连接,所述显示模块用于显示上位机处理模块处理及分析后的数据信息。
优选地,所述显示模块还可以设置于控制柜中。
根据本发明的另一个方面,提供了一种农作物表型田间高通量主动测量方法,包括如下步骤:
步骤S1,农作物定点种植,在幼苗时期记录植株坐标,并存储至上位机处理模块中;
步骤S2,在农作物成熟期,PLC控制模块通过上位机处理模块内存储的位置信息控制暗箱移动到每一株植株上方;
步骤S3,当暗箱移动到每一株植株上方时,暗箱向下移动,罩住植株;
步骤S4,机械手模块运动,并将农作物植株分拨开至暗箱的两侧,暗箱下降并通过成像传感器拍摄图片,成像后传回上位机处理模块;
步骤S5,上位机处理模块对传回的图像进行处理分析,得到农作物表型参数并储存。
优选地,还包括如下步骤:
步骤S6,重复执行步骤S2至步骤S5,直至遍历全部植株位置。
优选地,在步骤S4中:
CCD相机用于获取农作物表面以及冠层的图像;
高光谱相机用于获取农作物茎秆部位的图像;
结构光模块用于获取农作物植株各点三维点云,进行三维重建;具体为:
结构光模块采用结构光编码的方式成像,利用三角方程获取三维信息,获取农作物的三维点云并进行三维重建,得到拍摄图片。
本发明提供的农作物表型田间高通量主动测量装置与方法,引入机械手模块进行主动测量,旨在实现田间密植条件下农作物表型的高通量主动测量。实验田的农作物采取定点种植,前后保持一定的距离。装有CCD相机、高光谱相机等成像装置的暗箱通过桁架置于实验田上方,可以通过计算机控制自由移动,随着暗箱移动的还有机械手模块。区别于把农作物置入结构化环境的被动测量,带有机械手模块的平台可以实现多个自由度运动,实现主动测量,以取得更好的测量效果。每次测量前,机械手运动把研究对象周围的农作物向两边拨开,以解决叶片遮挡重叠问题。暗箱可以自由升降,以便更好的采集图像。在农作物幼苗时期,装有CCD相机的图像采集装置会获取每株植株的坐标信息。在农作物成熟时期,暗箱与机械手装置将按照设定好的信息自动的高通量的测量农作物表型。该农作物表型田间高通量主动测量装置及方法可以实现农作物表型田间的高通量自动化采集,并能对测量结果实时记录、分析和存储。
与现有技术相比,本发明具有如下有益效果:
1、采用机械手模块,机械手模块把植株撑开,成像传感器采集图像并处理,解决了遮挡问题;
2、暗箱内壁涂上特殊的材料(不透光),暗箱底部设置幕布,防止了外界光线干扰;
3、暗箱可以通过PLC控制移动到每株植株上方,并进行升降运动,罩住植株区域,为采集图像提供良好的环境;
4、通过机械手模块将植株拨开,图像采集结果更为精确;
5、本发明测量属于主动测量,具有高通量、精度高、效率高的特点,应用前景广阔;
6、本发明提出的农作物表型田间高通量主动测量装置与方法,主要针对田间密植有遮挡的农作物,例如水稻、小麦、燕麦、玉米、大豆作物等农作物。
附图说明
通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述,本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显:
图1是本发明装置暗箱和机械手模块的结构示意图。
图2是本发明装置的原理方框图。
图3是本发明方法的工作流程图。
图中:1为光源模块,2为暗箱,3为成像传感器,4为机械手模块。
具体实施方式
下面对本发明的实施例作详细说明:本实施例在以本发明技术方案为前提下进行实施,给出了详细的实施方式和具体的操作过程。应当指出的是,对本领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明构思的前提下,还可以做出若干变形和改进,这些都属于本发明的保护范围。
实施例
本实施例提供了一种农作物表型田间高通量主动测量装置,包括桁架、机械手模块、暗箱、光源模块、电源模块、成像传感器、信号采集模块、PLC控制模块以及上位机处理模块;其中:
所述暗箱和机械手模块分别固定在桁架上,且暗箱设置于相邻两个机械手模块之间;
所述成像传感器和光源模块从上至下依次设置于暗箱中;
所述PLC控制模块分别与暗箱和机械手模块控制连接,用于控制暗箱的移动以及机械手模块的运动;
所述信号采集模块与成像传感器连接,用于将成像传感器采集的模拟信号放大并转换为上位机处理模块能够接收的数字信号;
所述上位机处理模块与信号采集模块相连接,用于处理及分析信号采集模块转换后的数字信号,并储存;
所述电源模块分别与暗箱、光源模块、成像传感器、PLC控制模块、机械手模块、信号采集模块、上位机处理模块相连接,用于供电。
进一步地,所述机械手模块设置于暗箱的两侧,并在PLC控制模块的控制下能够实现前、后、上、下、左、右运动。
进一步地,所述暗箱在PLC控制模块的控制下沿桁架移动并上下升降运动;所述暗箱内部设有用于罩住植株的空间。
进一步地,所述暗箱内壁上涂有不透光涂层。
进一步地,所述暗箱底部设有幕布。
进一步地,所述成像传感器包括CCD相机、高光谱相机和结构光模块;其中:所述CCD相机设置于暗箱的顶部,所述结构光模块与暗箱壁垂直45°布置,所述高光谱相机设置于暗箱下部,并固定于暗箱壁。
进一步地,所述农作物表型田间高通量主动测量装置,还包括如下任一个或任多个部件:
-控制柜,所述PLC控制模块、信号采集模块、上位机处理模块以及电源模块分别设置于控制柜中;
-显示模块,与上位机处理模块相连接,用于显示上位机处理模块处理及分析后的数据信息。
进一步地,所述显示模块还可以设置于控制柜中。
本实施例提供的农作物表型田间高通量主动测量装置,其测量方法,包括如下步骤:
步骤S1,农作物定点种植,在幼苗时期记录植株坐标,并存储至上位机处理模块中;
步骤S2,在农作物成熟期,PLC控制模块通过上位机处理模块内存储的位置信息控制暗箱移动到每一株植株上方;
步骤S3,当暗箱移动到每一株植株上方时,暗箱向下移动,罩住植株;
步骤S4,机械手模块运动,并将农作物植株分拨开至暗箱的两侧,暗箱下降并通过成像传感器拍摄图片,成像后传回上位机处理模块;
步骤S5,上位机处理模块对传回的图像进行处理分析,得到农作物表型参数并储存。
进一步地,还包括如下步骤:
步骤S6,重复执行步骤S2至步骤S5,直至遍历全部植株位置。
进一步地,在步骤S4中:
CCD相机用于获取农作物表面图像以及获取农作物冠层的图像信息;
高光谱相机用于获取农作物茎秆部位的图像信息;
结构光模块用于获取农作物植株各点三维点云,进行三维重建。
进一步地,结构光模块采用结构光编码的方式成像,利用三角方程获取三维信息,获取农作物的三维点云并进行三维重建,得到拍摄图片。
农作物育种过程中,植株表型的测量占有十分重要的地位,主要表型参数包括株高、叶长、叶宽、茎叶夹角等。田间表型测量能够全面展现特定品种、基因在自然农业生产环境下的准确表达,能够反映现实农业生产中密植条件下作物间及作物与环境间互作特性,因此对于作物优良种质遴选具有重要科研和经济价值。
本实施例提供的农作物表型田间高通量主动测量装置与方法,引入机械手模块进行主动测量,旨在实现田间密植条件下农作物表型的高通量主动测量。实验田的农作物采取定点种植,前后保持一定的距离。装有CCD相机、高光谱相机等成像装置的暗箱通过桁架置于实验田上方,可以通过计算机控制自由移动,随着暗箱移动的还有机械手模块。区别于把农作物置入结构化环境的被动测量,带有机械手模块的平台可以实现多个自由度运动,实现主动测量,以取得更好的测量效果。每次测量前,机械手运动把研究对象周围的植株向两边拨开,以解决叶片遮挡重叠问题。暗箱可以自由升降,以便更好的采集图像。在植株幼苗时期,装有CCD相机的图像采集装置会获取每株植株的坐标信息。在植株成熟时期,暗箱与机械手装置将按照设定好的信息自动的高通量的测量植株表型。该农作物表型田间高通量主动测量装置可以实现农作物表型田间的高通量自动化采集,并能对测量结果实时记录、分析和存储。。
本实施例采取可见光成像和结构光成像,从获取的光学图像中通过图像处理和数据分析的方法提取出与植株生长动态、形态结构等相关的信息。结构光三维视觉技术通过将一幅或多幅编码图像投影到测量场景中,并在另一个固定位置使用摄像机摄像,通过对投影图像和编码图像对应点匹配,利用三角方程获取三维信息。因此,使用编码结构光可以获取农作物的三维点云并进行三维重建,对重建的模型识别其特征,就可以得到关心的农作物表型。同时,本实施例很好的解决了在田地里农作物之间互相遮挡问题,排除干扰。
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的描述。
如图1所示,本实施例提供了一种农作物表型田间高通量主动测量装置,它包括桁架、机械手模块、暗箱、光源模块、电源模块、成像传感器、信号采集模块(具有信号放大单元和信号模数转换单元)、PLC控制模块、上位机处理模块、显示模块。其中,暗箱与机械手模块固定在桁架上,可以通过PLC控制模块移动,光源模块与成像传感器置于暗箱之中。其他模块放在控制柜中,上位机处理模块连接显示模块(可以采用显示器)显示植物成像图片并自动计算表型参数。
在具体实施时,上位机处理模块通过相关软件控制桁架带动暗箱和机械手模块移动,并将采集的信息处理、显示并存储。
在具体实施时,成像传感器包括CCD相机、高光谱相机、结构光模块等,根据测量的需要置于暗箱之中。CCD相机置于暗箱顶部,结构光模块垂直45°布置。信号采集模块将传感器采集的信号放大后传入上位机。
在具体实施时,光源模块和成像传感器安装在暗箱内,暗箱内壁涂上特殊的材料,暗箱底部带有幕布,防止外界干扰。
在具体实施时,机械手模块在暗箱两侧,可以左右移动并上下升降。暗箱可以通过控制上下升降。
在实际应用时,准确安装CCD相机、结构光模块等成像传感器,并将其与上位机相连。在农作物生长初期,桁架带动暗箱中的CCD相机对每一株植株幼苗进行数据采集并记录坐标。在农作物生长成熟期,根据记录的坐标,使用PLC控制模块控制暗箱与机械手模块移动到每一株农作物上方,机械手模块拨开两侧植株,暗箱自动下降进行数据采集。成像传感器拍摄图片传入上位机,保存入图像数据库,计算参数,并将参数保存入参数数据库。
在本实施例中:
暗箱与机械手模块固定在桁架上,可以通过PLC控制模块移动,光源模块与成像传感器置于暗箱之中,其他模块放在控制柜中,上位机连接显示器显示植物成像图片并自动计算表型参数。
成像传感器包括CCD相机、高光谱相机、结构光模块等,根据测量的需要置于暗箱之中。CCD相机置于暗箱顶部,结构光模块与暗箱壁垂直45°布置。
光源模块和成像传感器安装在暗箱内,暗箱内壁涂上特殊的材料,暗箱底部带有幕布,防止外界干扰。
暗箱固定在桁架上,可以通过PLC控制模块控制移动到田间任意位置,并上下升降。
机械手模块在暗箱两侧,可以左右移动并上下升降。
在农作物生长初期,桁架带着暗箱中顶视CCD相机对全体农作物进行扫描,确定并储存坐标。在农作物成熟期,上位机处理/显示模块安装编写的MFC界面程序控制暗箱移动到每个植株所在位置。
根据农作物生长初期记录的坐标,桁架带动暗箱和机械手模块依次到达各株植株上方。机械手运动把研究对象两侧的植株向两侧拨开,以解决遮挡问题。随后暗箱向下移动,罩住待研究的农作物植株,成像传感器成像并传回上位机,上位机进行处理分析,得到表型信息并储存。
本实施例提供的农作物表型田间高通量主动测量装置与方法,在农作物生长初期,使用固定在桁架上的暗箱的CCD相机获取各个农作物幼苗坐标。在农作物成熟时期,再根据植株生长初期记录的坐标,桁架带动暗箱和机械手模块依次到达各株农作物上方。机械手运动把研究对象两侧的植株向两侧拨开,以解决遮挡问题。随后暗箱向下移动,罩住待研究的农作物,成像传感器成像并传回上位机,上位机进行处理分析,得到表型信息并储存。
以上对本发明的具体实施例进行了描述。需要理解的是,本发明并不局限于上述特定实施方式,本领域技术人员可以在权利要求的范围内做出各种变形或修改,这并不影响本发明的实质内容。

Claims (10)

1.一种农作物表型田间高通量主动测量装置,其特征在于,包括桁架、机械手模块、暗箱、光源模块、电源模块、成像传感器、信号采集模块、PLC控制模块以及上位机处理模块;其中:
所述暗箱和机械手模块分别固定在桁架上,且暗箱设置于相邻两个机械手模块之间;
所述成像传感器和光源模块从上至下依次设置于暗箱中;
所述PLC控制模块分别与暗箱和机械手模块控制连接,所述PLC控制模块用于控制暗箱的移动以及机械手模块的运动;
所述信号采集模块与成像传感器连接,所述信号采集模块用于将成像传感器采集的模拟信号放大并转换为上位机处理模块能够接收的数字信号;
所述上位机处理模块与信号采集模块相连接,所述上位机处理模块用于处理及分析信号采集模块转换后的数字信号,并储存;
所述电源模块分别与暗箱、光源模块、成像传感器、PLC控制模块、机械手模块、信号采集模块、上位机处理模块相连接,所述电源模块用于供电。
2.根据权利要求1所述的农作物表型田间高通量主动测量装置,其特征在于,所述机械手模块设置于暗箱的两侧,并在PLC控制模块的控制下能够实现前、后、上、下、左、右运动。
3.根据权利要求1所述的农作物表型田间高通量主动测量装置,其特征在于,所述暗箱在PLC控制模块的控制下沿桁架移动并上下升降运动;所述暗箱内部设有用于罩住植株的空间。
4.根据权利要求1所述的农作物表型田间高通量主动测量装置,其特征在于,所述暗箱内壁上涂有不透光涂层。
5.根据权利要求4所述的农作物表型田间高通量主动测量装置,其特征在于,所述暗箱底部设有幕布。
6.根据权利要求1所述的农作物表型田间高通量主动测量装置,其特征在于,所述成像传感器包括CCD相机、高光谱相机和结构光模块;其中:所述CCD相机设置于暗箱的顶部,所述结构光模块与暗箱的箱壁垂直45°布置,所述高光谱相机设置于暗箱的下部,并固定于暗箱的箱壁。
7.根据权利要求1至6中任一项所述的农作物表型田间高通量主动测量装置,其特征在于,所述农作物表型田间高通量主动测量装置,还包括如下任一个或任多个部件:
-控制柜,所述PLC控制模块、信号采集模块、上位机处理模块以及电源模块分别设置于控制柜中;
-显示模块,与上位机处理模块相连接,所述显示模块用于显示上位机处理模块处理及分析后的数据信息。
8.一种农作物表型田间高通量主动测量方法,其特征在于,包括如下步骤:
步骤S1,农作物定点种植,在幼苗时期记录植株坐标,并存储至上位机处理模块中;
步骤S2,在农作物成熟期,PLC控制模块通过上位机处理模块内存储的位置信息控制暗箱移动到每一株植株上方;
步骤S3,当暗箱移动到每一株植株上方时,暗箱向下移动,罩住植株;
步骤S4,机械手模块运动,并将农作物植株分拨开至暗箱的两侧,暗箱下降并通过成像传感器拍摄图片,成像后传回上位机处理模块;
步骤S5,上位机处理模块对传回的图像进行处理分析,得到农作物表型参数并储存。
9.根据权利要求8所述的农作物表型田间高通量主动测量方法,其特征在于,还包括如下步骤:
步骤S6,重复执行步骤S2至步骤S5,直至遍历全部农作物位置。
10.根据权利要求8或9所述的农作物表型田间高通量主动测量方法,其特征在于,在步骤S4中:
CCD相机用于获取农作物表面以及冠层的图像;
高光谱相机用于获取农作物茎秆部位的图像;
结构光模块用于获取农作物植株各点三维点云,进行三维重建;具体为:
结构光模块采用结构光编码的方式成像,利用三角方程获取三维信息,获取农作物的三维点云并进行三维重建,得到拍摄图片。
CN201610006752.8A 2016-01-06 2016-01-06 农作物表型田间高通量主动测量装置与方法 Pending CN105547152A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201610006752.8A CN105547152A (zh) 2016-01-06 2016-01-06 农作物表型田间高通量主动测量装置与方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201610006752.8A CN105547152A (zh) 2016-01-06 2016-01-06 农作物表型田间高通量主动测量装置与方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN105547152A true CN105547152A (zh) 2016-05-04

Family

ID=55826512

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201610006752.8A Pending CN105547152A (zh) 2016-01-06 2016-01-06 农作物表型田间高通量主动测量装置与方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN105547152A (zh)

Cited By (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106406178A (zh) * 2016-10-21 2017-02-15 中国科学院南京土壤研究所 一种温室作物生长信息实时对等监测装置及监测方法
CN106403820A (zh) * 2016-11-09 2017-02-15 中国科学院植物研究所 田间作物表型数据高通量采集系统
CN106441442A (zh) * 2016-10-21 2017-02-22 中国科学院南京土壤研究所 一种大田作物表型信息高通量对等监测装置及监测方法
CN109032212A (zh) * 2017-06-09 2018-12-18 台湾海博特股份有限公司 自动扫描植物表型分析系统
CN109254583A (zh) * 2018-09-08 2019-01-22 华中农业大学 履带式小车田间信息自动采集装置与方法
CN109799824A (zh) * 2019-01-23 2019-05-24 华中农业大学 基于轮式小车的田间作物图像采集装置
CN110866975A (zh) * 2019-04-25 2020-03-06 华中农业大学 基于多目视觉的油菜图像获取装置及三维特征提取方法
RU2726257C1 (ru) * 2019-09-18 2020-07-10 Общество с ограниченной ответственностью «ИНВИТРО ВИЖН» (ООО «ИНВИТРО ВИЖН») Установка для автоматического измерения параметров растений
CN111724433A (zh) * 2020-06-24 2020-09-29 广西师范大学 一种基于多目视觉的作物表型参数提取方法及系统
CN111750777A (zh) * 2020-06-22 2020-10-09 华中农业大学 自走式作物表型高通量检测装置
CN112067594A (zh) * 2020-09-30 2020-12-11 南京农业大学 一种作物表型叶绿素荧光的移动式检测系统
CN112710663A (zh) * 2021-01-17 2021-04-27 无锡职业技术学院 一种高通量植物全生命周期表型信息的测量系统及测量方法
CN112857222A (zh) * 2021-01-18 2021-05-28 吉林高分遥感应用研究院有限公司 一种田间作物测量装置及测量方法
CN118424353A (zh) * 2024-07-03 2024-08-02 吉林大学 一种降落式多源同步采集作物表型装置

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6721444B1 (en) * 1999-03-19 2004-04-13 Matsushita Electric Works, Ltd. 3-dimensional object recognition method and bin-picking system using the method
CN101356877A (zh) * 2008-09-19 2009-02-04 中国农业大学 一种温室环境下黄瓜采摘机器人系统及采摘方法
CN102589441A (zh) * 2012-01-11 2012-07-18 华中科技大学 盆栽水稻表型参数的全自动无损测量系统及测量方法
CN202634550U (zh) * 2012-04-27 2012-12-26 四川农业大学 一种植物图像采集装置
CN202798997U (zh) * 2012-07-25 2013-03-13 北京农业信息技术研究中心 植物田间三维形态信息采集装置
CN103439264A (zh) * 2013-08-15 2013-12-11 湖南农业大学 一种基于在线定位的茶树活体生育特征数据采集装置
CN103503639A (zh) * 2013-09-30 2014-01-15 常州大学 一种双臂果蔬采收机器人系统及其果蔬采收方法

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6721444B1 (en) * 1999-03-19 2004-04-13 Matsushita Electric Works, Ltd. 3-dimensional object recognition method and bin-picking system using the method
CN101356877A (zh) * 2008-09-19 2009-02-04 中国农业大学 一种温室环境下黄瓜采摘机器人系统及采摘方法
CN102589441A (zh) * 2012-01-11 2012-07-18 华中科技大学 盆栽水稻表型参数的全自动无损测量系统及测量方法
CN202634550U (zh) * 2012-04-27 2012-12-26 四川农业大学 一种植物图像采集装置
CN202798997U (zh) * 2012-07-25 2013-03-13 北京农业信息技术研究中心 植物田间三维形态信息采集装置
CN103439264A (zh) * 2013-08-15 2013-12-11 湖南农业大学 一种基于在线定位的茶树活体生育特征数据采集装置
CN103503639A (zh) * 2013-09-30 2014-01-15 常州大学 一种双臂果蔬采收机器人系统及其果蔬采收方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
BAIXIN LIU ET AL.: "A Stereo Visual Interface for Manipulating the Grasping Operation of a Fruit-Harvesting Robot", 《SPRINGER INTERNATIONAL PUBLISHING》 *

Cited By (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106406178B (zh) * 2016-10-21 2023-11-21 中国科学院南京土壤研究所 一种温室作物生长信息实时对等监测装置及监测方法
CN106441442A (zh) * 2016-10-21 2017-02-22 中国科学院南京土壤研究所 一种大田作物表型信息高通量对等监测装置及监测方法
CN106441442B (zh) * 2016-10-21 2018-10-30 中国科学院南京土壤研究所 一种大田作物表型信息高通量对等监测装置及监测方法
CN106406178A (zh) * 2016-10-21 2017-02-15 中国科学院南京土壤研究所 一种温室作物生长信息实时对等监测装置及监测方法
CN106403820A (zh) * 2016-11-09 2017-02-15 中国科学院植物研究所 田间作物表型数据高通量采集系统
CN109032212A (zh) * 2017-06-09 2018-12-18 台湾海博特股份有限公司 自动扫描植物表型分析系统
CN109254583A (zh) * 2018-09-08 2019-01-22 华中农业大学 履带式小车田间信息自动采集装置与方法
CN109799824A (zh) * 2019-01-23 2019-05-24 华中农业大学 基于轮式小车的田间作物图像采集装置
CN110866975A (zh) * 2019-04-25 2020-03-06 华中农业大学 基于多目视觉的油菜图像获取装置及三维特征提取方法
RU2726257C1 (ru) * 2019-09-18 2020-07-10 Общество с ограниченной ответственностью «ИНВИТРО ВИЖН» (ООО «ИНВИТРО ВИЖН») Установка для автоматического измерения параметров растений
CN111750777A (zh) * 2020-06-22 2020-10-09 华中农业大学 自走式作物表型高通量检测装置
CN111724433B (zh) * 2020-06-24 2022-10-28 广西师范大学 一种基于多目视觉的作物表型参数提取方法及系统
CN111724433A (zh) * 2020-06-24 2020-09-29 广西师范大学 一种基于多目视觉的作物表型参数提取方法及系统
CN112067594A (zh) * 2020-09-30 2020-12-11 南京农业大学 一种作物表型叶绿素荧光的移动式检测系统
CN112710663A (zh) * 2021-01-17 2021-04-27 无锡职业技术学院 一种高通量植物全生命周期表型信息的测量系统及测量方法
CN112857222A (zh) * 2021-01-18 2021-05-28 吉林高分遥感应用研究院有限公司 一种田间作物测量装置及测量方法
CN118424353A (zh) * 2024-07-03 2024-08-02 吉林大学 一种降落式多源同步采集作物表型装置

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN105547152A (zh) 农作物表型田间高通量主动测量装置与方法
Hui et al. Image-based dynamic quantification and high-accuracy 3D evaluation of canopy structure of plant populations
Andujar et al. Using depth cameras to extract structural parameters to assess the growth state and yield of cauliflower crops
CN113112504B (zh) 一种植物点云数据分割方法及系统
Bellasio et al. Computer reconstruction of plant growth and chlorophyll fluorescence emission in three spatial dimensions
CN111693551B (zh) 一种水稻植株及根系三维性状无损测量装置及方法
CN102565061B (zh) 作物生物量无损检测图像采集处理装置及检测方法
Wang et al. Non-destructive measurement of three-dimensional plants based on point cloud
CN113920106B (zh) 一种基于rgb-d相机的玉米长势三维重构及茎粗测量方法
CN105631884A (zh) 农作物穗数田间主动测量装置与方法
Du et al. Greenhouse-based vegetable high-throughput phenotyping platform and trait evaluation for large-scale lettuces
Jamil et al. Evaluation of individual plant growth estimation in an intercropping field with UAV imagery
CN112595367A (zh) 一种基于智能机器人的水稻根系性状无损测量装置
Rongsheng et al. Research advances and prospects of crop 3D reconstruction technology
Zhao et al. Design and Testing of an Intelligent Multi-Functional Seedling Transplanting System
Ma et al. A method of calculating phenotypic traits for soybean canopies based on three-dimensional point cloud
Song et al. Dynamic detection of three-dimensional crop phenotypes based on a consumer-grade RGB-D camera
CN117029673A (zh) 一种基于人工智能实现的鱼类体表多尺寸测量方法
US20240306569A1 (en) A data collection and monitoring system, a controlled environment farming system, devices and related methods
CN108280410A (zh) 一种基于二进制编码的农作物识别方法及系统
Amer et al. Innovative Design of an Experimental Jasmine Flower Automated Picker System Using Vertical Gripper and YOLOv5
Wang et al. Research advance in phenotype detection robots for agriculture and forestry
He et al. Crop HTP Technologies: Applications and Prospects
He et al. Extraction of soybean plant trait parameters based on SfM-MVS algorithm combined with GRNN
Cho et al. High-Throughput Plant Phenotyping System Using a Low-Cost Camera Network for Plant Factory

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20160504

RJ01 Rejection of invention patent application after publication