CN109765195B - 一种基于Led-红光透射成像的水稻稻穗性状智能分析系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种植物表型研究检测及控制设备，具体涉及一种基于Led‑红光透射成像的水稻稻穗性状智能分析系统，对水稻穗部性状进行提取。基于作物表型高通量检测领域研究的表型平台的发展重要性，针对传统的穗部性状测量主要依赖于人工，存在操作繁琐、劳动强度大、测量准确性受人工主观因素影响大等缺点，针对现有设备体积较大，实粒瘪粒分辨精度不高或具有安全隐患等现象，本发明研究设计了一种基于Led‑红光透射成像的水稻稻穗性状智能分析系统，提供了一种新型检测植物实粒瘪粒的方法，减小了植物表型检测平台的体积，提高了检测效率。

Description

一种基于Led-红光透射成像的水稻稻穗性状智能分析系统

技术领域

本发明涉及一种植物表型研究检测设备及方法，具体涉及一种基于Led-红光透射成像的水稻稻穗性状智能分析系统，对水稻穗部性状进行提取。

背景技术

穗部是产量的最终表达部位，穗部性状和产量的关系一直是育种中研究的重点。在对品质进行评估时，与产量最直接相关的穗部性状一直是重要参考信息，穗部性状包括结实率、粒重、粒长等方面。其中，空秕影响的结实率和粒长影响的粒重是影响产量的重要参数。基于作物表型高通量检测领域研究的表型平台的发展重要性，针对传统的穗部性状测量主要依赖于人工，存在操作繁琐、劳动强度大、测量准确性受人工主观因素影响大等缺点，针对现有设备体积较大，实粒瘪粒分辨精度不高或具有安全隐患等现象，本发明研究设计了一种基于Led-红光透射成像的水稻稻穗性状智能分析系统，提供了一种新型检测植物实粒瘪粒的方法，减小了植物表型检测平台的体积，提高了检测效率，并保证了安全性。

发明内容

鉴于现有的植物籽粒测量手段的效率较低(人工)，精度不高(风选)和具有安全隐患(X射线)，并且现有的植物表型检测平台的体积较大。

本发明所采用的技术方案是：载物台使用智能抽屉式输送方式，将载有待测水稻稻穗的载物盒输送到测量位置，其中载物盒的底部为透明有机玻璃板且LED-红光面阵列光源处于载物台的正下方，并使用可见光RGB相机将采集到的图像通过图像采集卡传输到上位机里，软件会测出穗部的总粒数并辨别籽粒的实粒瘪粒，实现自动化提取植物穗部性状，提高检测效率；使用LED背光红光光源透视植物籽粒，获取植物籽粒性状信息，辨别实粒瘪粒，精度较高并且具有安全保障；使用步进电机直线推杆机推动压力传感器乘载载物板，对植物穗部进行称重，优化内部结构，减小设备体积并实现对测量穗部的称重任务。

附图说明

图1基于Led-红光透射成像的水稻稻穗性状智能分析系统示意图；

图2本发明主视结构及侧视结构剖面示意图；

图3本发明顶升结构示意图；

图4本发明工作流程图；

图5本发明图像处理流程图；

图6本发明采集得到的植物籽粒结果图像。

图中1.茶色有机玻璃，2.可见光RGB相机，3.载物盒，4.待测水稻稻穗，5.LED-红光面阵列光源，6.载物台，7.红外感应面板，8.顶升架，9.直流电机推杆机，10.步进电机推杆机，11.压力传感器，12.把手。

具体实施方式

基于Led-红光透射成像的水稻稻穗性状智能分析系统的具体实施方案为：

本基于Led-红光透射成像的水稻稻穗性状智能分析系统的长宽高为：700*400*1020mm，其主要由基于Led-红光透射成像模块、水稻稻穗性状智能分析模块和控制系统组成。

1.基于Led-红光透射成像模块：本发明的基于Led-红光透射成像模块采取智能抽屉式输送，配有抽屉，抽屉滑轨和直流电机推杆机。其中抽屉为异性抽屉，抽屉底面的中心和四角镂空，以便于称重装置实现称重动作；抽屉滑轨采用三节静音轨道实心滚珠滑轨，长度为300mm；直流电机推杆机行程300mm，采用直流电机驱动齿轮带动齿条动作，齿条和抽屉板面连接，实现抽屉的进出；其中抽屉板面上配有红外感应器，当人体碰触到板面时，抽屉会自动滑出，待将载物盒放置在抽屉上后，轻触抽屉板面使抽屉自动回收。

2.图像采集装置：本发明的图像采集装置主要由可见光RGB相机LED-红光面阵列光源以及图像采集卡组成。可见光RGB相机安装于抽屉上方的安置架顶部，用于获取图像；LED-红光面阵列光源安装于抽屉下方的隔板上，作为植物穗部的透射背光光源，可以清晰地识别植物籽粒的实粒瘪粒状况；可见光RGB相机采集得到的图像通过图像采集卡传入计算机，通过软件提取植物穗部的性状参数。

3.水稻稻穗性状智能分析模块：本发明的水稻稻穗性状智能分析模块是在Caffe环境下建立卷积神经网络实现水稻稻穗籽粒、分支的识别，使用OpenCV软件提取计算水稻稻穗籽粒数、结实率、穗型、着粒密度性状。

4.称重装置：本发明的称重装置主要由步进电机推杆机，压力传感器，力值显示控制仪和顶升架组成。步进电机推杆机的推力为500N，速度为7mm/s，行程为50mm，安装于设备的底板中心，用于顶升压力传感器实现称重功能；压力传感器的量程为0-2kg，精度为C3，安装于步进电机推杆机的推杆顶端，用于测量待测植物穗部的重量；力值显示控制仪用于显示称取植物穗部的重量，并通过485通讯口执行ModbusRTU协议与计算机通信；顶升架安装于压力传感器的顶部，用于顶升载物盒。

5.PLC分别与所述输送模块的直流电机和红外感应器，称重装置的步进电机和力值显示控制仪相连，用于控制抽屉的滑出滑入和称重装置的上下动作，并且获取植物穗部的重量信息；PLC同时与计算机相连，通过串口实现通信。

6.计算机分别与可见光RGB相机和PLC相连；所述计算机向PLC和可见光RGB相机发出控制命令，接受可见光RGB相机采集到的图像，并进行图像的处理和显示，以及测量结果的存储。

7.本发明成像箱体的上部分面板采用茶色有机玻璃，可以通过茶色有机玻璃观看内部的图像采集和称重动作，实现可视化，并且由于玻璃为茶色LED-红光面阵列光源发射的光源不会损害人体的眼睛。

方案实施例子：操作人员碰触抽屉面板，红外感应器接受到信息，将信息传送到PLC；PLC控制直流电机动作，直流电机带动齿轮运动，齿轮驱动齿条，齿条端面顶动抽屉板面，使得抽屉滑出；操作人员将载有植物穗部的载物盒放置在抽屉上，再碰触抽屉板面，红外感应器接受到信息，将信息传送到PLC；PLC控制直流电机反向动作，直流电机带动齿轮运动，齿轮驱动齿条，齿条端面拉动抽屉板面，使得抽屉滑入；操作人员使用鼠标在计算机的显示屏上点击“开始测量”，此时计算机向可见光RGB相机和PLC相继发出控制命令；可见光RGB相机获取图像传送给计算机，PLC控制步进电机推杆机的推杆上升，顶升压力传感器与顶升架，顶升动作完成1S后，获取重量信息传送给计算机，之后PLC控制步进电机推杆机的推杆下降，完成测量；计算机显示获取到的图像，并进行图像处理获取植物穗部信息。

Claims (2)

1.一种基于Led-红光透射成像的水稻稻穗性状智能分析系统，其特征在于：包括Led-红光透射成像模块、水稻稻穗性状智能分析模块和控制模块；Led-红光透射成像模块包括LED-红光面阵列光源、可见光RGB相机、图像采集卡、载物台以及成像箱体；水稻稻穗性状智能分析模块包括基于深度学习的稻穗籽粒、分支识别，采用图像特征计算稻穗籽粒数、结实率、穗型、着粒密度性状，基于压力传感器的稻穗重量获取；控制模块，包括基于可编程逻辑控制器(PLC)和上位机LabVIEW控制，实现水稻稻穗放样，称重，成像和参数测量的全自动控制；

Led-红光透射成像模块还包括载物台，载物台使用红外感应自动伸缩方式，将载有待测稻穗的样品板输送到测量位置，其中LED-红光面阵列光源安装在载物台的正下方，并使用可见光RGB相机将采集到的图像通过图像采集卡传输到上位机中，使用该模块获取稻穗的高对比度红光透射图像；

水稻稻穗性状智能分析模块用于在Caffe框架下建立深度学习模型，在该模型中使用所述高对比度红光透射图像进行水稻稻穗籽粒、分支的识别和分割，获得水稻稻穗籽粒中的瘪粒、实粒和枝干的子图，使用OpenCV库提取所述子图的图像特征，并计算籽粒数、结实率、穗型、着粒密度性状。

2.根据权利要求1所述的一种基于Led-红光透射成像的水稻稻穗性状智能分析系统，其特征在于：可编程逻辑控制器(PLC)分别与载物台电机、载物台红外感应器，压力传感器的顶升电机，压力传感器的力值显示器相连，用于控制载物台伸缩、压力传感器顶升称重，PLC同时与上位机相连，通过串口实现通信；上位机与可见光RGB相机连接，基于PLC反馈的信号，控制RGB相机采集图像，并进行图像的处理、显示，以及测量结果的存储。

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