CN106102448A - 植物状态自动化分析装置以及利用其的植物分析方法 - Google Patents

植物状态自动化分析装置以及利用其的植物分析方法 Download PDF

Info

Publication number
CN106102448A
CN106102448A CN201580013834.9A CN201580013834A CN106102448A CN 106102448 A CN106102448 A CN 106102448A CN 201580013834 A CN201580013834 A CN 201580013834A CN 106102448 A CN106102448 A CN 106102448A
Authority
CN
China
Prior art keywords
plant
target plant
vegetative state
module
sensor
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
Application number
CN201580013834.9A
Other languages
English (en)
Other versions
CN106102448B (zh
Inventor
金碁燻
金东焕
金益载
金哉宪
金俊植
金亨锡
卢周嫄
吴尚录
李锡
李宅振
林泰勋
郑凤哲
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.)
Korea Advanced Institute of Science and Technology KAIST
Korea Institute of Science and Technology KIST
Original Assignee
Korea Advanced Institute of Science and Technology KAIST
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 Korea Advanced Institute of Science and Technology KAIST filed Critical Korea Advanced Institute of Science and Technology KAIST
Publication of CN106102448A publication Critical patent/CN106102448A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN106102448B publication Critical patent/CN106102448B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • AHUMAN NECESSITIES
    • A01AGRICULTURE; FORESTRY; ANIMAL HUSBANDRY; HUNTING; TRAPPING; FISHING
    • A01GHORTICULTURE; CULTIVATION OF VEGETABLES, FLOWERS, RICE, FRUIT, VINES, HOPS OR SEAWEED; FORESTRY; WATERING
    • A01G7/00Botany in general

Landscapes

  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Biodiversity & Conservation Biology (AREA)
  • Botany (AREA)
  • Ecology (AREA)
  • Forests & Forestry (AREA)
  • Environmental Sciences (AREA)
  • Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)

Abstract

本发明涉及植物状态自动化分析装置以及利用其的植物分析方法,本发明的一实施例所涉及的植物状态自动化分析装置包括:传感器单元,其由用于测定目标植物的图像的图像传感器、用于检测上述目标植物所释放的气体的化学传感器、以及用于检测上述目标植物所释放的波长的光学传感器构成;传感器移动单元,其使上述传感器单元相对于上述目标植物按照已设定的方向和距离移动;以及植物状态分析单元,其利用在上述传感器单元中检测出的图像、释放气体以及释放波长,分析植物的内在状态和外在状态。

Description

植物状态自动化分析装置以及利用其的植物分析方法
技术领域
本发明涉及植物状态自动化分析装置以及利用其的植物分析方法,更具体而言,涉及能够自动且非破坏性地分析植物的植物状态自动化分析装置以及利用其的植物分析方法。
背景技术
在分析植物的表型组(phenomics)时,通过人工直接测定植物的身高、叶的数量、颜色以及形状等,或者采摘植物的一部分进行化学分析来实现分析。
但是就依赖于人的眼睛的分析而言,不仅需要劳动力和时间,而且每个人分析得可能不同,因此存在可信度和重复性下降的问题。另外,在采摘植物的一部分的情况下,需要移动植物并对其施加损害,因此存在对植物产生影响的问题。
为了解决这种问题,对植物分析的自动化系统进行了多种尝试。
在DE19845883A1中,植物养殖场的顶棚设置影像模块而测定固定于地面的植物的影像,从而分析二维影像。并且,在WO2010-031780A1中,通过使植物花盆旋转而获得三维影像并对其进行分析;在US2011-0135161A1中,利用传送装置将植物花盆移动至摄影台内而对其进行分析;另外在EP01777486B1中,为了分析植物的特征而使用分光装置和照相机。
在DE19845883A1中,由于是分析植物的二维影像,所以不能动态地应对植物的身高或高度,在WO2010-031780A1和US2011-0135161A1中,由于是将植物移动至有传感器的地方或者移动植物而测定图像,所以会对植物施加压力,由此存在对分析结果产生影响的缺点。另外,在WO2010-031780A1、US2011-0135161A1以及EP01777486B1中,由于为了分析植物而需要在花盆中培养以容易搬运植物,所以存在需要在一个个花盆中种植的麻烦和难以分析没有种植在花盆中的植物的问题。
发明内容
本发明是为了解决上述问题而提出的,本发明的目的在于提供不是移动植物而是相对于植物自由移动而能够测定植物的植物状态自动化分析装置及利用其的分析方法。
另外,本发明的另一目的在于提供将植物的状态从图像、化学和光学的角度观察,由此能够一并分析植物的内在状态和外在状态的植物状态自动化分析装置及利用其的分析方法。
并且,本发明的又一目的在于提供能够自动地分析大量的植物而不损害植物,进而能够应用于多种领域而分析植物的植物状态自动化分析装置及利用其的分析方法。
本发明的一实施例所涉及的植物状态自动化分析装置包括:传感器单元,其由用于测定目标植物的图像的图像传感器、用于检测上述目标植物所释放的气体的化学传感器、以及用于检测上述目标植物所释放的波长的光学传感器构成;传感器移动单元,其使上述传感器单元相对于上述目标植物按照已设定的方向和距离移动;以及植物状态分析单元,其利用在上述传感器单元中检测出的图像、释放气体以及释放波长,分析植物的内在状态和外在状态。
还可以包括:环境调节单元,其调节上述目标植物的栽培环境;植物移动单元,其使上述目标植物移动;以及控制单元,其与上述植物状态分析单元连结,并基于对上述目标植物的植物信息来控制上述环境调节单元和上述植物移动单元。
上述环境调节单元可以包括选自光源调节模块、温度调节模块、湿度调节模块、大气调节模块以及土壤调节模块中的一个以上。
可以使上述传感器移动单元以上述目标植物为中心旋转,或者由上述植物移动单元使上述目标植物旋转,而由上述图像传感器测定上述目标植物的以该目标植物为中心的360度方向的图像。
上述植物状态分析单元可以包括:图像获得模块,其从上述图像传感器获得上述目标植物的旋转图像;三维图像生成模块,其根据上述旋转图像生成三维图像;以及外在状态分析模块,其根据上述三维图像分析上述目标植物的外在状态。
可以通过上述外在状态分析模块分析选自上述目标植物的身高、叶或茎的数量、面积、体积、长度、重量、颜色以及形状中的一个以上的信息。
上述植物状态分析单元可以包括:气体信息获得模块,其从上述化学传感器获得与上述目标植物所释放的气体相关的信息;模式信息获得模块,其从上述气体检测模块获得上述目标植物所释放的气体产生模式信息;以及内在状态分析模块,其根据上述气体产生模式信息分析上述目标植物的内在状态。
上述化学传感器能够检测挥发性有机化合物的释放。
上述植物状态分析单元可以包括:波长信息获得模块,其从上述光学传感器获得上述目标植物所释放的波长信息;有效成分信息获得模块,其基于上述波长信息获得与上述目标植物所包含的有效成分相关的信息;以及内在状态分析模块,其基于与上述有效成分相关的信息分析上述目标植物的内在状态。
上述有效成分信息获得模块可以通过上述植物所释放的波长的光谱或反射率的分析,来测定上述目标植物所含有的有效成分或水分含量。
上述内在状态分析模块可以以上述目标植物的损伤、病虫害、死亡以及干燥状态中的一个以上的状态进行分析。
存储上述目标植物的状态信息并提供其它植物的状态信息的数据库可以与上述植物状态分析单元连结。
上述传感器移动单元可以包括:骨架框架,其被配置为将上述目标植物包括在内部;以及将上述传感器单元相对于上述骨架框架配置于已设定的位置的第一移动部、和能够使上述传感器单元从上述已设定的位置移动的第二移动部。
上述第一移动部可以包括:第一移动框架,其包括沿相对于地面水平的方向平行地配置并沿着上述骨架框架在相对于上述地面垂直的方向移动的一对框架;第二移动框架,其被配置为两端部搭在上述一对框架上,在相对于上述第一移动框架的配置方向垂直的方向移动;以及第三移动框架,其配置在上述第二移动框架上,沿着上述第二移动框架移动。
上述第二移动部可以包括:旋转模块,其包括朝向地面方向连结于上述第一移动部的旋转轴,以上述旋转轴为中心旋转;第一水平移动模块,其包括相对于上述地面方向沿水平方向连结于上述旋转轴的第一水平导轨部、和沿着上述第一水平导轨部移动的第一水平移动部;垂直移动模块,其包括相对于上述地面方向沿垂直向下的方向连结于上述水平移动部的垂直导轨部、和沿着上述垂直导轨部移动的垂直移动部;以及第二水平移动模块,其包括相对于上述地面方向沿水平方向且相对于上述第一水平移动模块沿垂直方向配置于上述垂直移动部的第二水平导轨部、和沿着该第二水平导轨部移动并安装有上述传感器单元的第二水平移动部。
本发明的其它实施例所涉及的分析植物状态的植物分析方法包括:通过植物状态自动化分析装置检测目标植物的植物状态的步骤,该植物状态自动化分析装置包括由用于测定目标植物的图像的图像传感器、用于检测上述目标植物所释放的气体的化学传感器以及用于检测上述目标植物所释放的波长的光学传感器构成的传感器单元,以及使上述传感器单元相对于上述目标植物按照已设定的方向和距离移动的传感器移动单元;以及利用在上述传感器单元中检测的图像、释放气体以及释放波长,分析植物的内在状态和外在状态,从而分析植物信息的步骤。
根据本发明的多种实施例,能够提供能够不是移动植物而是相对于植物自由移动而能够测定植物的植物状态自动化分析装置及利用其的分析方法。
另外,能够提供将植物的状态从图像、化学和光学的角度观察,由此能够一并分析植物的内在状态和外在状态的植物状态自动化分析装置及利用其的分析方法。
并且,能够提供能够自动地分析大量的植物而不损害植物,进而能够应用于多种领域而分析植物的植物状态自动化分析装置及利用其的分析方法。
附图说明
图1是示意性表示本发明的一实施例所涉及的植物状态自动化分析装置的构成的图。
图2是示意性表示本发明的一实施例所涉及的传感器单元和植物状态分析单元的图。
图3是示意性表示本发明的一实施例所涉及的环境调节单元的图。
图4是表示本发明的一实施例所涉及的传感器移动单元的图。
图5是表示本发明的一实施例所涉及的传感器单元的测定状态的图。
图6是表示本发明的一实施例所涉及的目标植物的三维图像的照片。
图7是表示本发明的一实施例所涉及的目标植物的像素图像的照片。
图8是表示在本发明的一实施例所涉及的目标植物的气体释放量随时间的变化的图表。
图9是本发明的一实施例所涉及的分析目标植物的光谱随时间的变化的图表。
图10是表示本发明的一实施例所涉及的植物状态自动化分析方法的顺序图。
具体实施方式
对于本实施例,可以施加多种变换并且能够具有多种实施例,将在附图中例示特定实施例并通过详细描述来进行详细说明。但这并不是将范围限定于特定实施方式,应理解为本发明包括所公开的构思及技术范围所包括的所有变换、等同方式及代替方式。在说明实施例时,在判断为对相关公知技术的具体说明会使主旨不清楚的情况下,省略对其的详细说明。
“第一”、“第二”等用语可以用于说明多种构成要素,但不能用来限定构成要素。用语仅用于将一个构成要素与其它构成要素相区分的目的。
在本申请中使用的用语只是用于说明特定的实施例,并不旨于限定权利范围。单数的表述只要在文脉上不是明显表示其它含义,便包括负复数的表述。在本申请中,应理解为“包括”或“具有”等用语是指存在在说明书中所记载的特征、数字、步骤、动作、构成要素、部件或其组合,并不是预先排除一个或一个以上的其它特征、数字、步骤、动作、构成要素、部件或其组合的存在或附加可能性。
在实施例中,“模块”或者“部”执行至少一个功能或动作,可以由硬件或软件来实现,或由硬件及软件的结合来实现。另外,多个“模块”或者多个“部”除了需要由特定的硬件来实现的“模块”或者“部”之外,还可以由至少一个模块一体化而成的至少一个的处理器(未图示)来实现。
以下,参照附图对实施例进行详细说明,在参照附图进行说明时,对相同或相应的构成要素标注相同的附图标记,并省略对其的重复说明。
图1是示意性地表示本发明的一实施例所涉及的植物状态自动化分析装置的构成的图。
参照图1,本发明的一实施例所涉及的植物状态自动化分析装置包括:传感器单元10;传感器移动单元60,其使上述传感器单元10移动;以及植物状态分析单元20,其从上述传感器单元分析植物的内在状态和外在状态。
上述传感器单元10包括用于测定目标植物的图像的图像传感器、用于检测上述目标植物所释放的气体的化学传感器、以及用于检测上述目标植物所释放的波长的光学传感器。
上述传感器移动单元20用于使传感器单元10相对于上述目标植物按照已设定的方向和距离移动。由于能够通过传感器移动单元20与目标植物保持一定距离以及姿势,所以能够不移动植物而检测植物的状态。
上述植物状态分析单元20是用于利用在上述传感器单元10中检测出的图像、释放气体以及释放波长来分析植物的内在状态和外在状态的装置。对此,将参照图2进行更详细的说明。
本发明的一实施例所涉及的植物状态自动化分析装置还可以包括:环境调节单元50,其调节上述目标植物的栽培环境;植物移动单元40,其使上述目标植物移动;以及控制单元30,其与上述植物状态分析单元连结,并基于上述目标植物的植物信息来控制上述环境调节单元和上述植物移动单元。
另外,根据本发明的一实施例,储存上述目标植物的状态信息并提供其它植物的状态信息的数据库70,可以与上述植物状态分析单元20连结。进而,上述植物状态分析单元20也可以与网络等通信网连结而实时地接入其它服务器比较植物信息,或者实时地向位于远处的使用者传递植物信息。
并且,根据本发明的一实施例,上述植物移动单元40作为使多个植物或单个植物移动的装置,能够对目标植物的位置以及姿势进行个别调节或集体调节。根据一实施例,可以由传送带和安装于该传送带使植物旋转的旋转装置构成而使植物移动和旋转。但并非必须局限于此,当然也可以由多种装置构成。
图2为更具体地表示本发明的一实施例的传感器单元10和植物状态分析单元20的图。
参照图2,根据本发明的一实施例,为了获得植物的外在状态信息,上述植物状态分析单元20可以包括:图像获得模块210,其从图像传感器110获得上述目标植物的旋转图像;三维图像生成模块220,其根据上述旋转图像生成三维图像;以及外在状态分析模块230,其根据上述三维图像分析上述目标植物的外在状态。
根据本发明的一实施例,上述图像传感器110能够通过上述传感器移动单元60以上述目标植物为中心旋转或者上述植物移动单元40使上述目标植物旋转而从上述图像获得模块210获得以上述目标植物为中心的360度方向的多种角度的图像。
能够通过这种对植物的多种角度的图像,在上述三维图像生成模块220生成目标三维图像,并通过上述三维图像在上述外在状态分析模块230中分析目标植物的外在状态。
更具体而言,本说明书中的植物的外在状态是指选自植物的身高、叶或茎的数量、面积、体积、长度以及重量等中的一个以上的量的特征,和选自叶或茎的颜色、茎形状以及叶形状等中的一个以上的质的特征。
由此,通过本发明的一实施例所涉及的上述外在状态分析模块230,能够分析选自上述目标植物的身高、叶或茎的数量、面积、体积、长度、重量、颜色以及形状中的一个以上的信息。
根据本发明的一实施例,能够分析植物的外在特性以及与其相关的表型组信息。另外,由于不是由人进行个别测定,所以不会介入人的主观判断,因此能够减少由人导致的误差,并能够避免劳动力的消耗。
上述植物状态分析单元10可以包括:气体信息获得模块210,其从上述化学传感器120获得上述目标植物所释放的气体的信息;模式信息获得模块250,其从上述气体信息获得模块240获得上述目标植物所释放的气体产生模式信息;以及内在状态分析模块280,其根据上述气体产生模式信息分析上述目标植物的内在状态。另一方面,根据本发明的一实施例,上述气体可以是挥发性有机化合物。
根据本发明的一实施例,上述化学传感器120可以是薄膜型传感器阵列装置,能够检测一个以上的成分的浓度等。但是并非必须局限于此,也可以应用能够测定释放气体的各种化学传感器。
根据本发明的一实施例,上述内在状态分析模块280分析植物的内在状态,例如植物是否被病虫害所感染、植物是否发生损伤、是否干燥或者植物是否死亡等不会明显显现在外观上的植物的内在状态的信息。
植物在从外部受到攻击时,为了应对该攻击,产生挥发性有机化合物系列的气体。例如,叶子在受到损伤的情况下,释放己烷(hexana)(C6)系列的气体,在被病虫害感染的情况、形成损伤的情况或干燥的情况下,产生挥发性有机化合物气体。
因此根据本发明的一实施例,获得与上述目标植物所释放的气体相关的信息,尤其是获得与挥发性有机化合物系列的释放气体相关的信息,并根据气体信息获得与植物所释放的气体产生模式相关的信息,从而能够获得与植物是否被病虫害所感染、是否受到损伤或是否干燥等相关的信息。
根据本发明的一实施例,上述植物状态分析单元20可以包括:波长信息获得模块260,其从上述光学传感器130获得上述目标植物所释放的波长信息;有效成分信息获得模块270,其基于上述波长信息来获得与上述目标植物所包含的有效成分相关的信息;以及内在状态分析模块280,其基于与上述有效成分相关的信息来分析上述目标植物的内在状态。
图2中表示了在上述内在状态分析模块280中对基于化学传感器120的信息与基于光学传感器130的信息一同进行处理而导出植物的内在状态,但并非必须局限于此,当然也可以仅通过化学传感器120或光学传感器130来导出与植物的内在状态相关的信息。
根据状况,植物所包含的有效成分的含量或浓度多少会有变化。具体而言,就西兰花叶而言,在形成损伤的情况下,苯酚化合物的浓度急剧增加。因此,通过测定西兰花叶中的苯酚化合物的含量或浓度,能够掌握植物的状态。
因此根据本发明的一实施例,通过分析植物的释放光谱或吸收光谱,能够分析目标植物内部所包含的有效成分的种类以及含量。
上述光学传感器130可以包括对上述目标植物释放已设定的范围的波长的光的光源部、和对在目标植物反射的光的光谱进行测定的光谱仪。另外,还可以包括用于向上述目标植物集中光或者传递光的多种光学装置。
能够在上述波长信息获得模块260中获得来自上述光学传感器130的目标植物所释放的波长的光谱信息,并能够在上述有效成分信息获得模块270中分析上述光谱而测定所包含的有效成分的种类和含量。
并且,能够基于这种有效成分的种类和含量确认植物是否被病虫害感染、是否受到损伤、是否干燥或者是否死亡。
另外,根据本发明的一实施例,比较所射入的波长和所释放的波长,从而能够测定目标植物的反射率,由于水分含量越多目标植物具有越低的反射率,所以基于反射率信息能够测定植物所包含的水分含量。
根据本发明的一实施例,可以以上述已设定的范围的波长使用宽频光源,但并非必须局限于此,也可以使用红外线、近红外线等多种频带的波长。
图3是表示本发明的一实施例所涉及的环境调节单元50的图。
参照图3,上述环境调节单元50是为了调节目标植物的栽培环境的单元,可以包括选自调节光量或光波长的光源调节模块510、调节温度的温度调节模块520、调节湿度的湿度调节模块530、调节大气的大气调节模块540、以及调节pH以及肥料浓度等的土壤调节模块550中的一个以上。但是并非必须局限于此,可以包括能够调节对栽培环境产生影响的多种要素的调节装置。
参照图1以及图3,控制装置30可以构成为连结于上述环境调节单元50并控制栽培环境,上述控制装置30可以被形成为与植物状态分析单元20相互作用而根据植物状态来控制栽培环境。
图4是表示本发明的一实施例所涉及的传感器移动单元的图。
参照图4,本发明的一实施例所涉及的上述传感器移动单元60可以包括:骨架框架617,其被配置为将上述目标植物包括在内部;以及使上述传感器单元相对于上述骨架框架617向三个方向移动而配置于已设定的位置的第一移动部610、和在上述已设定的位置使上述传感器单元从向四个方向移动的第二移动部650。
根据本发明的一实施例,第一移动部610可以包括:第一移动框架611,其包括相对于地面沿水平方向平行配置而沿着上述骨架框架617相对于上述地面沿垂直方向移动的一对框架;第二移动框架613,其被配置为两侧端部搭在上述一对框架上,沿与上述第一移动框架611的配置方向垂直的方向移动;以及第三移动框架615,其配置在上述第二移动框架,沿着上述第二移动框架移动。
在图4的实施例中,上述骨架框架617可以在其内部栽培目标植物,并且第一移动部610使安装传感器单元10的第二移动部650相对于上述骨架框架617移动至已设定的位置。
根据本发明的一实施例,上述第一移动部610可以包括:第一方向移动框架611,其使上述第二移动部650沿作为垂直方向的z轴方向移动;第二方向移动框架613,其使上述第二移动部650沿y轴方向移动;以及第三方向移动框架615,其使上述第二移动部650沿x轴方向移动。上述第一移动部610被图示为由具有三自由度并沿着直角坐标系移动的装置构成,但并非必须局限于此,当然可以以多种方式来构成。
另一方面,上述第二移动部650作为附着传感器单元10并使传感器单元10从已设定的位置移动的装置,可以包括:旋转模块657,其包括朝向地面方向连结于上述第一移动部610的旋转轴,以上述旋转轴为中心旋转;水平移动模块653,其包括相对于上述地面方向沿水平方向连结于上述旋转轴的第一水平导轨部、和沿着上述第一水平导轨部移动的第一水平移动部;垂直移动模块655,其包括相对于上述地面方向沿垂直向下的方向连结于上述第一水平移动部的垂直导轨部、和沿着上述垂直导轨部移动的垂直移动部;以及第二水平移动模块651,其包括相对于上述地面方向沿水平方向且相对于上述第一水平移动模块653沿垂直方向配置于上述垂直移动部的第二水平导轨部、和沿着该第二水平导轨部移动并安装有上述传感器单元的第二水平移动部。
由此,上述第二移动部650能够使上述传感器单元10以目标植物为中心进行旋转、x轴移动、y轴移动、以及z轴移动,以4个自由度使传感器单元10移动。当然除这种方式之外,还可以用各种方式使传感器单元10移动。
以下,对植物自动化分析装置的具体使用例进行具体说明。
图5是表示本发明的一实施例所涉及的传感器单元的测定状态的图。
参照图5,本发明的一实施例所涉及的植物自动化分析装置包括传感器移动单元60,该传感器移动单元60使传感器单元10相对于目标植物X保持已设定的间隔和方向。
传感器移动单元60可以被形成为使传感器单元10以目标植物X为中心旋转,或上述目标植物X可以被植物移动单元40旋转或移动。由此,传感器单元10的图像传感器能够获得目标植物X的旋转图像、即以目标植物X为中心的360度方向的图像。
图6是表示本发明的一实施例所涉及的目标植物的三维图像a,b,c,d的照片。根据本发明的一实施例,通过建模过程依次导出a、b、c以及d的图像,最终能够生成与实际目标植物X相同的三维图像P1,其中该建模过程通过红外线相机测定旋转图像,从而测定目标植物X在各点处的高度。
在图6中,使用了通过红外线相机来计算各点处的深度(Depth)的三维图像建模方法,但并非必须局限于此,可以应用多种方式的建模方法。
最终通过三维图像P1能够分析植物的身高、茎或叶的形状、个数等。
图7是表示本发明的一实施例所涉及的目标植物的像素图像的照片。
尤其,通过叶的像素信息P2能够准确分析植物的颜色。在由人工主观性地分析叶的颜色的情况下,每个人对颜色信息的分类可能都不同,但通过使用图像的像素信息,能够从客观上准确分析植物的颜色。
由此,根据本发明的一实施例,能够使用图像传感器而将茎或叶等植物的形状自动分割而进行分析,并能够测定茎或叶的长度以及宽度或者从客观上分析叶的表面颜色以及质地(texture)。
图8是表示在本发明的一实施例所涉及的目标植物的气体释放量随时间的变化的的图表。
参照图8,图8是表示化学传感器120中对目标植物测定的释放量随时间的变化的图表。图8的图表表示在化学传感器120中8种物质(①~⑧)随时间的释放量。
根据本发明的一实施例,与目标植物的释放气体模式相关的模式信息可以预先存储至数据库70。由此,对在气体信息获得模块240中测定出的释放气体的量或速度,能够在气体产生模式信息获得模块250中获得气体产生模式信息,并与记录于数据库70的目标植物的气体产生模式信息进行比较而分析目标植物的状态。
在图8的图表中,确认出8种挥发性有机化合物的各自的释放量。在R1时刻显示出气体释放速度比R1时刻前的区间急剧增加的模式,若将此与现有的信息进行比较,则能够确认出在R1时刻目标植物受到损伤。
图9是本发明的一实施例所涉及的分析目标植物的光谱随随时间的变化的图表。
图9的(a)是表示本发明的一实施例所涉及的通过光学传感器130释放的光的光谱(上部实线)和被植物反射的光的光谱(下部实线)的图表。在图9的实施例中,使用宽频带光源照射目标植物,通过光谱仪分析由植物反射的光的光谱。
图9的(b)是利用在图9的(a)中释放的光的光谱与被反射的光的光谱的差来表示植物吸收的光谱的图表。通过分析植物吸收的光谱的峰值,能够确认植物所包含的有效物质及其含量。
图9的(c)是表示对目标植物的波长的反射率的图表,图表 依次表示随着时间的经过的反射率。通过计算被反射的光相对于所释放的光的量,能够导出对波长的反射率。
另一方面,就植物的反射率而言,植物的水分含量越多,则具有越低的反射率。并且,植物在死亡后随着时间的经过,水分含量会减少。因此,植物在死亡后随着时间的经过,反射率会提高。
最终参照图9的(c),可知在图表中反射率随着时间的经过而增加,并可以确认出在时刻或在时刻之前植物已经死亡且时间逐渐流逝。
因此,根据本发明的一实施例,能够利用光学传感器,对光谱进行比较而导出目标植物所包含的有效物质的成分。由于植物在特定状况下,特定的有效物质的含量会增加,所以能够不损害植物而使用光学传感器,非破坏性地分析植物,从而确认出植物是否受到损伤、或者植物是否被病虫害所感染、或者植物是否正在枯萎。另外,能够不损害目标植物地分析使用在植物的农药或残留农药那样所希望的有效物质的成分在植物中残留有多少。
不仅如此,通过光学传感器的反射率,能够分析出植物在何时死亡并经过了多长时间。
图10是表示本发明的一实施例所涉及的植物状态自动化分析方法的顺序图。
本发明的其它实施例所涉及的植物状态自动化分析方法包括:准备植物状态自动化分析装置(S1)而检测上述目标植物的植物状态的步骤(S2),该植物状态自动化分析装置包括:传感器单元,其由用于测定目标植物的图像的图像传感器、用于检测上述目标植物所释放的气体的化学传感器、以及用于检测上述目标植物所释放的波长的光学传感器构成;以及传感器移动单元,其使上述传感器单元相对于上述目标植物按照已设定的方向和距离移动;以及利用在上述传感器单元中检测的图像、释放气体以及释放波长来分析植物的内在状态和外在状态,从而分析植物信息的步骤(S3)。
分析上述植物信息的步骤(S3)可以通过分析植物信息而结束(S4),虽然未图示,但也可以经过基于植物信息来控制环境调节单元,或者途径优良个体或关注个体筛选等的步骤。
即,根据本发明的实施例,能够存储并分析栽培环境信息和植物特性以及表型组信息,从而导出并分析植物信息,能够应用于多种领域。
根据一实施例,能够自动地分析多种植物基因资源集团内的每个个体的特性,为了农作物品种的培育,能够提供用于筛选集团内的优良个体的客观且多样化的植物信息。另外,能够掌握植物基因突变或人为突变集团内的每个个体的特性或表型组信息而筛选并分析特定关注变异体。
并且,能够使用本发明的多种实施例所涉及的植物自动化分析装置来进行大量的植物的特性以及表型组信息的统计分析以及储存,能够用作能够测定植物的生长的植物生长预测分析程序、植物病虫害以及受损诊断程序、农作物品种培育程序、以及色素物质或残留农药分析装置。
即,通过以植物的内在状态和外在状态为基础的特性以及表型组分析,能够应用于有用植物筛选以及优良农作物品种开发等多种分析、筛选以及预测领域。
进而,根据本发明,能够使植物以最小程度移动,不是通过移动植物的方式而是使传感器移动而获得与植物相关的信息,因此无需在花盆中培养植物,能够不对植物施加压力。另外,能够不损害植物便导出有效成分,并基于植物的释放气体导出内在状态信息,因此能够将对植物施加的压力最小化,导出客观且可信度高的分析结果。
产业上的可利用性
能够提供能够不移动植物而相对于植物自由移动地测定植物的植物状态自动化分析装置及利用其的分析方法。另外,能够提供将植物的状态从图像、化学和光学的角度观察,由此能够一并分析植物的内在状态和外在状态的植物状态自动化分析装置及利用其的分析方法。并且,能够提供能够自动地分析大量的植物而不损害植物,进而能够应用于多种领域而分析植物的植物状态自动化分析装置及利用其的分析方法。

Claims (16)

1.一种植物状态自动化分析装置,其特征在于,
所述植物状态自动化分析装置包括:
传感器单元,其由用于测定目标植物的图像的图像传感器、用于检测所述目标植物所释放的气体的化学传感器、以及用于检测所述目标植物所释放的波长的光学传感器构成;
传感器移动单元,其使所述传感器单元相对于所述目标植物按照已设定的方向和距离移动;以及
植物状态分析单元,其利用在所述传感器单元中检测出的图像、释放气体以及释放波长,分析植物的内在状态和外在状态。
2.根据权利要求1所述的植物状态自动化分析装置,其特征在于,
还包括:
环境调节单元,其调节所述目标植物的栽培环境;
植物移动单元,其使所述目标植物移动;以及
控制单元,其与所述植物状态分析单元连结,并基于对所述目标植物的植物信息来控制所述环境调节单元和所述植物移动单元。
3.根据权利要求2所述的植物状态自动化分析装置,其特征在于,
所述环境调节单元包括选自光源调节模块、温度调节模块、湿度调节模块、大气调节模块以及土壤调节模块中的一个以上。
4.根据权利要求2所述的植物状态自动化分析装置,其特征在于,
使所述传感器移动单元以所述目标植物为中心旋转、或者由所述植物移动单元使所述目标植物旋转,而由所述图像传感器测定所述目标植物的以该目标植物为中心的360度方向的图像。
5.根据权利要求1所述的植物状态自动化分析装置,其特征在于,
所述植物状态分析单元包括:
图像获得模块,其从所述图像传感器获得所述目标植物的旋转图像;
三维图像生成模块,其根据所述旋转图像生成三维图像;以及
外在状态分析模块,其根据所述三维图像分析所述目标植物的外在状态。
6.根据权利要求5所述的植物状态自动化分析装置,其特征在于,
通过所述外在状态分析模块来分析选自所述目标植物的身高、叶或茎的数量、面积、体积、长度、重量、颜色以及形状中的一个以上的信息。
7.根据权利要求1所述的植物状态自动化分析装置,其特征在于,
所述植物状态分析单元包括:
气体信息获得模块,其从所述化学传感器获得与所述目标植物所释放的气体相关的信息;
模式信息获得模块,其从所述气体检测模块获得所述目标植物所释放的气体产生模式信息;以及
内在状态分析模块,其根据所述气体产生模式信息分析所述目标植物的内在状态。
8.根据权利要求7所述的植物状态自动化分析装置,其特征在于,
所述化学传感器检测挥发性有机化合物的释放。
9.根据权利要求1所述的植物状态自动化分析装置,其特征在于,
所述植物状态分析单元包括:
波长信息获得模块,其从所述光学传感器获得所述目标植物所释放的波长信息;
有效成分信息获得模块,其基于所述波长信息获得与所述目标植物所包含的有效成分相关的信息;以及
内在状态分析模块,其基于与所述有效成分相关的信息分析所述目标植物的内在状态。
10.根据权利要求9所述的植物状态自动化分析装置,其特征在于,
所述有效成分信息获得模块通过所述植物所释放的波长的光谱或反射率的分析,来测定所述目标植物所含有的有效成分或水分含量。
11.根据权利要求7或9所述的植物状态自动化分析装置,其特征在于,
所述内在状态分析模块以所述目标植物的损伤、病虫害、死亡以及干燥状态中的一个以上的状态进行分析。
12.根据权利要求1所述的植物状态自动化分析装置,其特征在于,
存储所述目标植物的状态信息并提供其它植物的状态信息的数据库,与所述植物状态分析单元连结。
13.根据权利要求1所述的植物状态自动化分析装置,其特征在于,
所述传感器移动单元包括:
骨架框架,其被配置为将所述目标植物包括在内部;以及
将所述传感器单元相对于所述骨架框架配置于已设定的位置的第一移动部、和能够使所述传感器单元从所述已设定的位置移动的第二移动部。
14.根据权利要求13所述的植物状态自动化分析装置,其特征在于,
所述第一移动部包括:
第一移动框架,其包括沿相对于地面水平的方向平行地配置并沿着所述骨架框架在相对于所述地面垂直的方向移动的一对框架;
第二移动框架,其被配置为两端部搭在所述一对框架上,在相对于所述第一移动框架的配置方向垂直的方向移动;以及
第三移动框架,其配置在所述第二移动框架上,沿着所述第二移动框架移动。
15.根据权利要求13所述的植物状态自动化分析装置,其特征在于,
所述第二移动部包括:
旋转模块,其包括朝向地面方向连结于所述第一移动部的旋转轴,以所述旋转轴为中心旋转;
第一水平移动模块,其包括相对于所述地面方向沿水平方向连结于所述旋转轴的第一水平导轨部、和沿着所述第一水平导轨部移动的第一水平移动部;
垂直移动模块,其包括相对于所述地面方向沿垂直向下的方向连结于所述水平移动部的垂直导轨部、和沿着所述垂直导轨部移动的垂直移动部;以及
第二水平移动模块,其包括相对于所述地面方向沿水平方向且相对于所述第一水平移动模块沿垂直方向配置于所述垂直移动部的第二水平导轨部、和沿着所述第二水平导轨部移动并安装有所述传感器单元的第二水平移动部。
16.一种植物分析方法,该方法分析植物状态,其特征在于,
包括:
通过植物状态自动化分析装置来检测目标植物的植物状态的步骤,该植物状态自动化分析装置包括由用于测定所述目标植物的图像的图像传感器、用于检测所述目标植物所释放的气体的化学传感器以及用于检测所述目标植物所释放的波长的光学传感器构成的传感器单元,以及使所述传感器单元相对于所述目标植物按照已设定的方向和距离移动的传感器移动单元;以及
利用在所述传感器单元中检测的图像、释放气体以及释放波长,分析植物的内在状态和外在状态,从而分析植物信息。
CN201580013834.9A 2014-03-14 2015-01-30 植物状态自动化分析装置以及利用其的植物分析方法 Active CN106102448B (zh)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR10-2014-0030571 2014-03-14
KR1020140030571A KR101564626B1 (ko) 2014-03-14 2014-03-14 식물 상태 자동화 분석 장치 및 이를 이용한 식물 분석 방법
PCT/KR2015/001041 WO2015137622A1 (ko) 2014-03-14 2015-01-30 식물 상태 자동화 분석 장치 및 이를 이용한 식물 분석 방법

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN106102448A true CN106102448A (zh) 2016-11-09
CN106102448B CN106102448B (zh) 2021-03-30

Family

ID=54072021

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201580013834.9A Active CN106102448B (zh) 2014-03-14 2015-01-30 植物状态自动化分析装置以及利用其的植物分析方法

Country Status (3)

Country Link
KR (1) KR101564626B1 (zh)
CN (1) CN106102448B (zh)
WO (1) WO2015137622A1 (zh)

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107637280A (zh) * 2017-11-08 2018-01-30 皖西学院 一种基于delta并联机构的草莓自动采摘装置
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
CN109168724A (zh) * 2018-10-15 2019-01-11 李杨 一种育苗系统及方法
CN110308250A (zh) * 2019-07-15 2019-10-08 重庆文理学院 一种生姜姜瘟病植株自动监测定位方法及系统
CN110673672A (zh) * 2019-09-16 2020-01-10 云南农业大学 一种多通道植物工厂数据分析方法

Families Citing this family (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101743125B1 (ko) * 2017-02-27 2017-06-02 주식회사 쉘파스페이스 가변 파장을 출력하는 발광부를 이용한 영상 기반 성분 측정 시스템 및 그 방법과 이를 이용한 식물 재배 방법
US11218644B2 (en) 2016-11-30 2022-01-04 Sherpa Space Inc. Image-based component measurement system using light emitting device that outputs variable wavelength and method thereof, and method of plant cultivation method using the same
KR101846301B1 (ko) * 2017-05-10 2018-04-09 안주형 자동제어 장비를 이용한 작물 수확 및 관리 시스템
KR101993761B1 (ko) * 2017-11-28 2019-07-01 아이티컨버젼 주식회사 농업 로봇 작물 트래킹 방법
KR102389518B1 (ko) * 2017-12-19 2022-04-26 한국전자기술연구원 식물 생장 모니터링 장치 및 방법
KR102166725B1 (ko) 2018-11-19 2020-10-16 건국대학교 산학협력단 식물의 상태를 분석하는 방법 및 장치
CN111223137B (zh) * 2018-11-26 2023-06-16 重庆小雨点小额贷款有限公司 一种养殖产品的数量确定方法、装置、终端及存储介质
KR20200082461A (ko) 2018-12-28 2020-07-08 서울대학교산학협력단 식물재배조명 스펙트럼의 생산성과 특성을 정량화하는 방법
KR102617288B1 (ko) * 2020-01-06 2023-12-27 농업회사법인 주식회사 제주천지 분광 혹은 다분광 영상분석 가능한 약제 비산 또는 분산 측정용 조성물 및 그 조성물을 이용한 약제 비산 또는 분산 측정 방법
KR102539765B1 (ko) * 2020-05-29 2023-06-02 주식회사 비전텍 농산물의 2d 영상에서 수확을 위한 체적 평가 방법의 3d 변환 기술을 기반으로 작동하는 로봇에 의한 대상작물 수확 및 병충해 관리 시스템, 그 방법
KR20220146898A (ko) 2021-04-26 2022-11-02 서울대학교산학협력단 식물 광수용체에 근거한 식물재배조명 스펙트럼 특성의 정량화 방법
KR102606886B1 (ko) * 2022-09-06 2023-11-29 한국과학기술연구원 식물에 대한 비파괴적 기능성분 예측 방법 및 장치
KR102646612B1 (ko) * 2022-12-19 2024-03-13 주식회사 리퓨터 식물용 3차원 스캔 자동화 장치

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101347081A (zh) * 2008-08-18 2009-01-21 北京航空航天大学 用于进行植物的气体释放和气体转化规律研究的密闭装置
KR20100014558A (ko) * 2007-03-23 2010-02-10 헬리오스펙트라 악티볼라그 식물 성장 또는 특성을 조절하는 시스템
US20110167721A1 (en) * 2008-09-16 2011-07-14 Basf Plant Science Gmbh Method for improved plant breeding
KR20130005540A (ko) * 2011-07-06 2013-01-16 부산대학교 산학협력단 온실 작물 모니터링 방법 및 영상 감지형 온실 작물 모니터링 시스템
KR20130035794A (ko) * 2011-09-30 2013-04-09 순천대학교 산학협력단 센서 이동형 작물생장환경 모니터링 장치 및 그 방법
KR20130049567A (ko) * 2011-11-04 2013-05-14 한국전자통신연구원 작물 관측 장치 및 그 방법

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20100014558A (ko) * 2007-03-23 2010-02-10 헬리오스펙트라 악티볼라그 식물 성장 또는 특성을 조절하는 시스템
CN101347081A (zh) * 2008-08-18 2009-01-21 北京航空航天大学 用于进行植物的气体释放和气体转化规律研究的密闭装置
US20110167721A1 (en) * 2008-09-16 2011-07-14 Basf Plant Science Gmbh Method for improved plant breeding
KR20130005540A (ko) * 2011-07-06 2013-01-16 부산대학교 산학협력단 온실 작물 모니터링 방법 및 영상 감지형 온실 작물 모니터링 시스템
KR20130035794A (ko) * 2011-09-30 2013-04-09 순천대학교 산학협력단 센서 이동형 작물생장환경 모니터링 장치 및 그 방법
KR20130049567A (ko) * 2011-11-04 2013-05-14 한국전자통신연구원 작물 관측 장치 및 그 방법

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
杨娜: "《传感器与测试技术》", 31 July 2012, 航空工业出版社 *
汪懋华等: "《现代精细农业理论与实践》", 31 October 2012, 中国农业大学出版社 *
郭予元: "《棉铃虫的研究》", 30 June 1998, 中国农业出版社 *

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
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
CN107637280A (zh) * 2017-11-08 2018-01-30 皖西学院 一种基于delta并联机构的草莓自动采摘装置
CN109168724A (zh) * 2018-10-15 2019-01-11 李杨 一种育苗系统及方法
CN110308250A (zh) * 2019-07-15 2019-10-08 重庆文理学院 一种生姜姜瘟病植株自动监测定位方法及系统
CN110673672A (zh) * 2019-09-16 2020-01-10 云南农业大学 一种多通道植物工厂数据分析方法

Also Published As

Publication number Publication date
KR20150107508A (ko) 2015-09-23
WO2015137622A1 (ko) 2015-09-17
CN106102448B (zh) 2021-03-30
KR101564626B1 (ko) 2015-11-02

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN106102448A (zh) 植物状态自动化分析装置以及利用其的植物分析方法
Bietresato et al. Evaluation of a LiDAR-based 3D-stereoscopic vision system for crop-monitoring applications
JP6695071B2 (ja) 水分量観察装置、水分量観察方法及び栽培装置
CN108376419A (zh) 一种盆栽生菜的综合长势监测方法及装置
US20220053122A1 (en) System and method for monitoring plants in plant growing areas
US11895939B2 (en) Cohort phenotyping system for plant factory with artificial lighting
US20220307971A1 (en) Systems and methods for phenotyping
CA3163802A1 (en) Mobile sensing system for crop monitoring
IL295243A (en) Systems and methods for monitoring plants in growing areas
Gu et al. Research progress on variable-rate spraying technology in orchards
Al Makdessi et al. How plant structure impacts the biochemical leaf traits assessment from in-field hyperspectral images: A simulation study based on light propagation modeling in 3D virtual wheat scenes
Pamornnak et al. An automatic and rapid system for grading palm bunch using a Kinect camera
Pratap et al. High-throughput plant phenotyping platforms
Ruckelshausen et al. Toward digital and image-based phenotyping
Katsigiannis et al. Fusion of spatio-temporal UAV and proximal sensing data for an agricultural decision support system
Arnó et al. Setting the optimal length to be scanned in rows of vines by using mobile terrestrial laser scanners
Lavaquiol et al. A photogrammetry-based methodology to obtain accurate digital ground-truth of leafless fruit trees
Escolà et al. Mapping Vineyard Leaf Area Using Mobile Terrestrial Laser Scanners: Should Rows be Scanned On-the-Go or Discontinuously Sampled?
KR102433570B1 (ko) 상추 유전자원의 건조 스트레스 지수 제공 방법
Rossi et al. A comparison of high-throughput imaging methods for quantifying plant growth traits and estimating above-ground biomass accumulation
Goel et al. Biospheric models, measurements and remote sensing of vegetation
Umeda et al. Diagnosing method for plant growth using a 3D depth sensor
Williams et al. Use of imaging technologies for high throughput phenotyping
Vakilian et al. Non-linear growth modeling of greenhouse crops with image textural features analysis
TW201903685A (zh) 自動掃描植物表型分析系統

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant