CN105710045A - 绿色植株表型与分选的系统和方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种绿色植株表型与分选的系统和方法，包括光扫描表型模块、叶绿素测量模块、PLC控制模块、上位机控制模块、分拣机械手模块以及支撑平台；光扫描表型模块，用于监测绿色植株的生长情况，采集植株数据和图片；叶绿素测量模块，用于对绿色植株不同生长周期的叶绿素相对含量进行测量；PLC控制模块，用于接受上位机控制模块的指令，并根据指令执行对光扫描表型模块、叶绿素测量模块以及分拣机械手模块的控制；上位机控制模块，用于建立绿色植株生物信息学表型模型；分拣机械手模块，用于根据PLC控制模块的控制指令实现对绿色植株的自动抓取和移植。本发明实现了主动测量，建立了植株表型模型并具有分选功能，自动化程度高，应用前景广阔。

Description

绿色植株表型与分选的系统和方法

技术领域

本发明涉及农业机械和表型成像领域，具体地，涉及一种绿色植株表型与分选的系统和方法。

背景技术

绿色植株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。传统的植物表型数据测量方法主要用尺测量叶片长度、植株高度，用量角器测量植株分枝的方位角和夹角等，常用的农作物叶片面积信息测量方法有干重比例法、打孔称重法、坐标纸法和贴纸扫描法等人工测量方法。这些手工方法由于受人为、自然等因素的影响较多，导致测量精度差、测量结果不理想，基本上已经淘汰，而现在常用的方法是利用三维数字化仪来测量，虽然数据精确，测量效果好，但由于价格较高、操作相对复杂，对其推广使用也产生了一定影响。

现有的了绿色植株生长和环境信息检测装置和方法主要以图像和传感技术为主。申请号为201410198378.7的发明专利申请，公开了一种植株生长发育三维几何形态连续监测装置及方法，基于机器视觉，利用多台工业相机分别从多个不同角度拍摄植株的图片采用图像处理算法，获得植株生长发育的各种参数，并将参数簇信息保存在植株形态参数空间三维信息数据库，同时根据不同时间点所获得的植株形态参数建立植株生长发育全程量化形态数据库，植株表观空间、时间数据库联合构成植株生长态势量化评估模型，为研究植株的生长提供依据。该系统利用机器视觉，需要四台工业摄像机配合，结构复杂，处理进程较慢，结果精度低，且没有筛选功能。

发明内容

针对现有技术中的缺陷，本发明的目的是提供一种绿色植株表型与分选的系统和方法。

根据本发明提供的绿色植株表型与分选的系统，包括光扫描表型模块、叶绿素测量模块、PLC控制模块、上位机控制模块、分拣机械手模块以及支撑平台；

所述光扫描表型模块，用于监测绿色植株的生长情况；

所述叶绿素测量模块，用于对绿色植株不同生长周期的叶绿素相对含量进行测量，并将测量得到的叶绿素相对含量数据发送至上位机控制模块；

所述PLC控制模块，用于接受上位机控制模块的指令，并根据指令执行对光扫描表型模块、叶绿素测量模块以及分拣机械手模块的控制；

所述上位机控制模块，用于向PLC控制模块发布指令，并处理得到植株不同生长周期的几何形态和叶绿素相对含量数据，建立绿色植株生物信息学表型模型；

所述分拣机械手模块，用于根据PLC控制模块的控制指令实现对绿色植株的自动抓取和移植；

所述支撑平台，用于安装固定各个模块。

优选地，所述光扫描表型模块包括：结构光扫描仪、摄像头，所述结构光扫描仪对植物叶面发射结构光，并由摄像头采集该结构光的反射光；将采集的植株不同生长周期中结构光的反射光传送至上位机模块，利用上位机模块生成该植株的三维图像，得到植株重要几何形态数据：高度、体积、径横截面积、叶片面积、叶片倾角、叶片方位角。

优选地，所述叶绿素测量模块包括：光源、光传感器、信号采集与AD转换模块；其中，

光源包括：红光和红外光；

光传感器包括：红光入射传感器、红外光入射传感器、红光反射传感器和红外光反射传感器，分别用于吸收植物叶面的透射光和反射光；

信号采集与AD转换模块：用于将植物叶面红光与红外光的透射光和反射光结合总的红光和红外光入射值来测量植株不同生长周期的叶绿素相对含量。

优选地，所述上位机控制模块接收光扫描表型模块、叶绿素测量模块发送的植株几何形态数据和叶绿素相对含量数据后保存在植株表型信息数据库，并根据不同时间点所获得的植株表型参数建立植株生长发育量化形态数据库以及绿色植株生物信息学生长态势量化评估表型模型。

优选地，所述分拣机械手模块包括：三个驱动电机、机械手；在所述三个驱动电机中，两个驱动电机分别驱动机械手在水平、竖直方向上移动，另一个驱动电机控制机械手完成张开和闭合动作。

优选地，为防止失步和启动时设备的震动，所述PLC控制模块通过多段脉冲输出，使驱动电机的运动设置为加速阶段、匀速阶段、减速阶段。

根据本发明提供的绿色植株表型与分选的方法，基于上述的绿色植株表型与分选的系统，包括如下步骤：

植株参数获取步骤：采集绿色植株生长发育的多项参数，所述参数包括：高度、体积、径横截面积、叶片面积、叶片倾角、叶片方位角以及叶绿素含量，并保存在植株表型信息数据库中；

评估表型模型建立步骤：根据不同时间点所获得的参数建立植株生长发育量化形态数据库，建立绿色植株生物信息学生长态势量化评估表型模型。

与现有技术相比，本发明具有如下的有益效果：

1、本发明提供的绿色植株表型与分选的系统实现了主动测量，建立了植株表型模型并具有分拣功能，自动化程度高，应用前景广阔。

2、本发明提供的绿色植株表型与分选的系统简化了整体结构，处理进程速度快，提高了植株的分筛效率。

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为本发明提供的绿色植株表型与分选的系统的原理框图；

图2为本发明提供的绿色植株表型与分选的系统的结构示意图；

图3为本发明提供的绿色植株表型与分选的方法的流程示意图。

图中：

1-支撑平台

2-光扫描表型设备

3-暗箱

4-叶绿素测量设备

5-分拣机械手

6-驱动电机

具体实施方式

下面结合具体实施例对本发明进行详细说明。以下实施例将有助于本领域的技术人员进一步理解本发明，但不以任何形式限制本发明。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，还可以做出若干变化和改进。这些都属于本发明的保护范围。

根据本发明提供的绿色植株表型与分选的系统，包括：光扫描表型模块、叶绿素测量模块、PLC控制模块、上位机控制模块、分拣机械手模块以及支撑平台；

所述光扫描表型模块，用于监测绿色植株的生长情况，将采集的不同生长周期光发射器所发出结构光的反射光传送至上位机模块，利用上位机生成该植株的三维图像，得到植株重要几何形态数据：高度、体积、径横截面积、叶片面积、叶片倾角、叶片方位角；

所述叶绿素测量模块，用于对绿色植株不同生长周期的叶绿素相对含量进行测量，并将测量得到的叶绿素相对含量数据发送至上位机控制模块；

所述PLC控制模块，用于接受上位机控制模块的指令，并根据指令执行对光扫描表型模块、叶绿素测量模块以及分拣机械手模块的控制；

所述上位机控制模块，用于向PLC控制模块发布指令，并处理光扫描表型模块、叶绿素测量模块发送的植株不同生长周期的几何形态和叶绿素含量参数，建立绿色植株表型信息学表型模型；

所述分拣机械手模块，用于根据PLC控制模块的控制指令实现对绿色植株的自动抓取和移植；

所述支撑平台，用于安装固定各个模块。

所述光扫描表型模块包括：结构光扫描仪、摄像头，所述结构光扫描仪对植物叶面发射结构光，并由摄像头采集植株的图片。

所述叶绿素测量模块包括：光源、光传感器、信号采集与AD转换模块；其中，

光源包括：红光和红外光；

光传感器包括：红光入射传感器、红外光入射传感器、红光反射传感器和红外光反射传感器，分别用于吸收植物叶面的透射光和反射光。

信号采集与AD转换模块：用于将植物叶面的透射光和反射光结合总的红光和红外光入射值来测量植株不同生长周期的叶绿素相对含量。

所述上位机控制模块将不同生长周期的几何形态和叶绿素含量参数保存在植株表型信息数据库，并根据不同时间点所获得的植株表型参数建立植株生长发育量化形态数据库以及绿色植株生物信息学生长态势量化评估表型模型。

所述分拣机械手模块包括：三个驱动电机、机械手，两个驱动电机分别驱动机械手在水平、竖直方向上移动，另一个驱动电机控制机械手完成张开和闭合动作。

所述PLC控制模块通过输出固定的脉冲数实现对分拣机械手模块的两个驱动电机的移动距离的控制。每一个驱动电机运动的初始位置处都设有一个光电传感器，这样就能在归零后处于初始位置。

根据本发明提供的绿色植株表型与分选的方法，基于上述绿色植株表型与分选的系统，包括如下步骤：

植株参数获取步骤：采集绿色植株生长发育的各种参数，所述参数包括：高度、体积、径横截面积、叶片面积、叶片倾角、叶片方位角和叶绿素含量，并保存在植株表型信息数据库中；

评估表型模型建立步骤：根据不同时间点所获得的参数建立植株生长发育量化形态数据库，建立绿色植株生物信息学生长态势量化评估表型模型。

具体地，本发明采取植株叶片对光的反射透射的方法实现叶绿素自动化测量，并通过基于结构光扫描的方式连续监测绿叶植株生长发育全程外观表型，通过图像处理算法得到植株外观三维表型参数，构建植株三维表型，将参数信息保存在植株表型信息数据库，根据不同时间点所获得的植株表型参数建立植株生长发育全程量化表型数据库，联合植株表观空间、时间数据库构成植株生长态势量化评估表型模型。通过为研究植株生长提供依据。基于植株表型特征的分选模型，自动分拣机械手可以实现对植株的自动抓取和移植完成筛选，实现自动化分拣。

下面更为具体地对本发明做进一步说明：

如图2所示，支撑平台上设置有暗箱、转盘、实验柜，光扫描表型模块放置在暗箱内，包括：结构光发射器和光感应板，采集数据和图像后传输到上位机控制模块中进行处理分析，实现对植株的生长变化的监测。通过上位机控制模块建立绿色植株生物信息学生长态势量化评估表型模型。

叶绿素测量模块放置在暗箱内，包括光源、光传感器以及信号采集与AD转换模块，光源分别为一个红光光源和一个红外光光源，并由光源控制器调节光的强度。光传感器分别是红光入射传感器、红外光入射传感器、红光反射传感器和红外光反射传感器，一个负责吸收入射光，作为计算用的参考值，另一个则是负责吸收反射光。通过检测植株叶片对红光与红外光的反射值、透射值并结合总的红光与红外光入射值来实现对植株生长周期叶绿素相对含量高精度自动化测量。

更进一步地，叶绿素测量模块的光源部分放置在暗箱中植株垂直上方，光传感器分别放置于植株垂直上方和垂直下方。叶绿素测量模块与PLC控制模块相连，采集的结果经过PLC控制模块导入上位机控制模块中储存。结构光扫描仪直接与上位机控制模块相连，采集的结果导入上位机控制模块中储存。储存的数据经上位机控制模块处理，构成植株生长态势量化评估表型模型。

分拣机械手模块的机械手臂爪子要实现的动作包括三个电机分别驱动的水平移动，爪子上下移动，爪子张开闭合，一共具有三个自由度。每个电机运动方式都设置为加速、匀速、减速三个阶段，每一个电机运动的初始位置处都会有一个光电传感器，这样就能在归零后处于初始位置。

如图3所示，准确安放叶绿素测量模块、结构光扫描仪并使其与PLC控制模块和上位机控制模块相连，采集图像和数据传入上位机控制模块，并将参数信息连续定时保存在植株表型参数空间三维信息数据库。同时根据不同时间点所获得的植株表型参数建立植株生长发育全程量化表型数据库。植株表观空间、时间数据库联合构成植株生长态势量化评估表型模型。

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化或修改，这并不影响本发明的实质内容。在不冲突的情况下，本申请的实施例和实施例中的特征可以任意相互组合。

Claims (7)

1.一种绿色植株表型与分选的系统，其特征在于，包括光扫描表型模块、叶绿素测量模块、PLC控制模块、上位机控制模块、分拣机械手模块以及支撑平台；

所述光扫描表型模块，用于监测绿色植株的生长情况；

所述叶绿素测量模块，用于对绿色植株不同生长周期的叶绿素相对含量进行测量，并将测量得到的叶绿素相对含量数据发送至上位机控制模块；

所述PLC控制模块，用于接受上位机控制模块的指令，并根据指令执行对光扫描表型模块、叶绿素测量模块以及分拣机械手模块的控制；

所述上位机控制模块，用于向PLC控制模块发布指令，并处理得到植株不同生长周期的几何形态和叶绿素相对含量数据，建立绿色植株生物信息学表型模型；

所述分拣机械手模块，用于根据PLC控制模块的控制指令实现对绿色植株的自动抓取和移植；

所述支撑平台，用于安装固定各个模块。

2.根据权利要求1所述的绿色植株表型与分选的系统，其特征在于，所述光扫描表型模块包括：结构光扫描仪、摄像头，所述结构光扫描仪对植物叶面发射结构光，并由摄像头采集该结构光的反射光；将采集的植株不同生长周期中结构光的反射光传送至上位机模块，利用上位机模块生成该植株的三维图像，得到植株重要几何形态数据：高度、体积、径横截面积、叶片面积、叶片倾角、叶片方位角。

3.根据权利要求1所述的绿色植株表型与分选的系统，其特征在于，所述叶绿素测量模块包括：光源、光传感器、信号采集与AD转换模块；其中，

光源包括：红光和红外光；

光传感器包括：红光入射传感器、红外光入射传感器、红光反射传感器和红外光反射传感器，分别用于吸收植物叶面的透射光和反射光；

信号采集与AD转换模块：用于将植物叶面红光与红外光的透射光和反射光结合总的红光和红外光入射值来测量植株不同生长周期的叶绿素相对含量。

4.根据权利要求1所述的绿色植株表型与分选的系统，其特征在于，所述上位机控制模块接收光扫描表型模块、叶绿素测量模块发送的植株几何形态数据和叶绿素相对含量数据后保存在植株表型信息数据库，并根据不同时间点所获得的植株表型参数建立植株生长发育量化形态数据库以及绿色植株生物信息学生长态势量化评估表型模型。

5.根据权利要求1所述的绿色植株表型与分选的系统，其特征在于，所述分拣机械手模块包括：三个驱动电机、机械手；在所述三个驱动电机中，两个驱动电机分别驱动机械手在水平、竖直方向上移动，另一个驱动电机控制机械手完成张开和闭合动作。

6.根据权利要求5所述的绿色植株表型与分选的系统，其特征在于，为防止失步和启动时设备的震动，所述PLC控制模块通过多段脉冲输出，使驱动电机的运动设置为加速阶段、匀速阶段、减速阶段。

7.一种绿色植株表型与分选的方法，其特征在于，基于权利要求1至6中任一项所述的绿色植株表型与分选的系统，包括如下步骤：

植株参数获取步骤：采集绿色植株生长发育的多项参数，所述参数包括：高度、体积、径横截面积、叶片面积、叶片倾角、叶片方位角以及叶绿素含量，并保存在植株表型信息数据库中；

评估表型模型建立步骤：根据不同时间点所获得的参数建立植株生长发育量化形态数据库，建立绿色植株生物信息学生长态势量化评估表型模型。