CN212322280U - 一种基于机器视觉的玉米株心识别系统 - Google Patents
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Abstract
一种基于机器视觉的玉米株心识别系统属机器视觉识别技术领域，本实用新型所述的玉米株心识别系统包括：图像采集模块、数据处理模块、信息输出模块、区块链云存储系统，所述基于机器视觉的玉米株心识别方法，包括：采集玉米苗期图片及图片的位置信息和时间信息；对所述的玉米苗期图片进行分类、分割、提取、判断、拟合、再判断，得到图片中玉米作物的株心位置；将处理后的数据信息发送至区块链云存储系统。采用本实用新型可有效减少人力和成本投入，能及时发现苗期易发的病虫害，并做到及时防治，玉米苗期株心的图片信息可通过网络传输与各数据云构成区块链，做到数据共享。
Description
技术领域
本实用新型属机器视觉识别技术领域，具体涉及一种基于机器视觉的玉米株心识别系统。
背景技术
长期以来，玉米是非常受欢迎的农作物，玉米在我国种植区域广、种植面积大、用途广，玉米可用于制作玉米淀粉、玉米蛋白粉、玉米胚芽油、玉米淀粉糖等，也可用作酿酒。但是玉米在苗期易发生病害与虫害，且受到侵染的区域多为苗期株心位置，株心位置一旦发生虫害和病害，玉米很快就会坏死，会带来很大的经济损失，因此玉米苗期虫害的防治显得尤其重要。
近年来，机器视觉的发展十分迅速。机器视觉技术是实现设备精密控制、智能化、自动化的有效途径和实现计算机集成制造的基础性技术之一，由于农业自动化和机械化程度不断提高，机器视觉也进入了农业发展领域，对于农作物的识别也成为了热点，本文选用机器视觉对玉米苗期的株心进行识别，也推动了机器视觉在农业领域的应用。
发明内容
本实用新型的目的在于提供一种人力、成本低，玉米幼苗期病虫害防治效率高的基于机器视觉的玉米株心识别系统。
本实用新型的基于机器视觉的玉米株心识别系统，由图像采集模块1、数据处理模块2、信息输出模块3、区块链云存储系统4组成，所述的图像采集模块1和数据处理模块2通过图像采集模块1的发送模块Ⅰ8和数据处理模块2的接收模块Ⅰ9通讯连接；数据处理模块2和信息输出模块3通过数据处理模块2的发送模块Ⅱ11和信息输出模块3的接收模块Ⅱ12通讯连接；数据处理模块2和区块链云存储系统4通过数据处理模块2的发送模块Ⅱ11和区块链云存储系统4的数据云存储中心15通讯连接；信息输出模块3和区块链云存储系统4通过信息输出模块3的发送模块Ⅲ14和区块链云存储系统4的数据云存储中心15通讯连接。
所述的图像采集模块1由图像采集装置5、信息记录模块6、数据暂存模块7和发送模块Ⅰ8组成，其中：图像采集装置5：由摄像头和数据线组成，并与数据暂存模块7通讯连接，用于采集农作物的图像，且采集到的图像应清晰便于后续处理；信息记录模块6：由GPS定位仪、时间记录仪、农田信息录入装置组成，并与数据暂存模块7通讯连接，用于记录当前的位置信息，包括了经纬度信息和农田区块信息、时间信息；数据暂存模块7：由处理器组成，并与发送模块Ⅰ8通讯连接，用于将采集到的农作物图像进行暂存，可以在突然停机的情况下保证数据的完整性，减少因停机等因素导致的数据丢失；发送模块Ⅰ8：由通讯接口组成，并与接收模块Ⅰ9通讯连接，用于图像采集装置可向数据处理模块发送数据。
所述的数据处理模块2由接收模块Ⅰ9、图像处理模块10和发送模块Ⅱ11组成，其中：接收模块Ⅰ9：由通讯接口组成，并与图像处理模块10通讯连接，用于接收传输到此模块的数据，传给图像处理模块；图像处理模块10：由中央处理器组成，并与发送模块Ⅱ11通讯连接，用于处理接收到的图片数据，判断玉米株心的位置，将结果输出至发送模块；发送模块Ⅱ11：由通讯接口组成，并与接收模块Ⅱ12和数据云存储中心15通讯连接，用于数据处理模块向输出模块和区块链云存储系统发送数据信息。
所述的信息输出模块3由接收模块Ⅱ12、可视化模块13和发送模块Ⅲ14组成，其中：接收模块Ⅱ12：由通讯接口组成，并与可视化模块13通讯连接，用于接收所述图像处理模块的数据；可视化模块13：由电子屏幕、处理器组成，并与发送模块Ⅲ14通讯连接，用于将所得数据可视化，可以直观的看到玉米株心的图片和位置信息；发送模块Ⅲ14：由通讯接口组成，并与数据云存储中心15通讯连接，用于将可视化后的数据发送至区块链云存储系统。
所述区块链云存储系统4由数据云存储中心15和其他数据云16组成，其中：数据云存储中心15：由大型服务器组成，并与其他数据云16通讯连接，用于接收数据，可以将数据做长期储存，并传输给其他数据云16；其他数据云16：由多个网络服务器组成，并与数据云存储中心15和其他网络服务器通讯连接，用于接收数据云存储中心15发送的数据，可以将数据做储存，且多个数据云之间也能互相传输数据，做到数据的共享和备份。
基于机器视觉的玉米株心识别方法，包括如下步骤：
1.1采集玉米苗期图片及图片的位置信息和时间信息，具体为：所述图像采集模块摄像头必须垂直于地面向下采集到玉米苗期图片，同时采集对应图片的位置信息、拍摄时间；
1.2对步骤1.1所采集的玉米苗期图片进行分类、分割、提取、判断、拟合、再判断，得到图片中玉米作物的株心位置，具体为：对所述玉米苗期图片进行分类分割后，得到单纯玉米叶片图片，再进行叶脉提取操作，判断提取到的叶脉线条是否相交：若相交于一点，则交点即为玉米株心位置；若未相交于一点，则提取叶脉特征点并进行曲线拟合，作曲线延长线，所得线条交点即为株心位置；
1.3存储和记录所述得到的株心位置、图片位置信息和时间信息，具体为：将所得株心位置和图片位置信息、拍摄时间信息，发送至所述区块链云存储系统4，并储存于多个数据云上。
所述的提取叶脉特征点并进行曲线拟合，作曲线延长线获取株心的方法，包括如下步骤：
2.1选取任意一条曲线段，连接曲线段两端点构成x轴，以线段中位线构成y轴，建立直角坐标系xoy，在该坐标系中按照抛物线方程进行曲线拟合，然后作曲线段两端向外延长线Fx,y；
2.2用2.1的步骤在其余曲线段上建立x’o’y’、x”o”y”……坐标系中，分别得到另外几个叶脉曲线段的延长线F’x’,y’、F”x”,y”……，多段叶脉曲线延长线的共同交点即为玉米株心位置；
2.3若出现存在多个叶脉曲线延长线交点的情况Ⅰ，选取叶脉曲线段延长线相交最多的一个点，认定为玉米株心位置；
2.4若出现叶脉曲线段延长线存在多个交点，并且无法选出相交最多点的情况Ⅱ，则选取曲线延长线相交点集中的位置为玉米株心位置；
2.5若出现叶脉曲线段延长线相交点较分散、有多个点所在的叶脉曲线段延长线数量相同的情况Ⅲ，选取曲线延长线相交点连线构成多边形，以该多边形的重心位置为玉米株心位置。
本实用新型提出了一种基于机器视觉的玉米株心识别系统，基于机器视觉进行株心位置的判断，可以有效减少人力的耗费，节约成本减少时间，能够在玉米苗期记录玉米幼苗的位置信息和株心位置，以及时发现苗期易发病害和虫害，做到及时防治，玉米苗期株心的图片信息可通过网络传输与各数据云构成区块链，做到数据共享共存。
附图说明
图1为基于机器视觉的玉米株心识别系统的结构示意图
图2为图像采集模块1的结构示意图
图3为数据处理模块2的结构示意图
图4为信息输出模块3的结构示意图
图5为区块链云存储系统4的结构示意图
图6为基于机器视觉的玉米株心方法的总体流程示意图
图7为步骤1.1的流程图
图8为步骤1.2的流程图
图9为步骤1.3的流程图
图10为提取叶脉特征点拟合曲线方法示意图
图11为判断株心位置情况分类示意图
其中：1.图像采集模块 2.数据处理模块 3.信息输出模块 4.区块链云存储系统5.图像采集装置 6.信息记录模块 7.数据暂存模块 8.发送模块Ⅰ 9.接收模块Ⅰ 10.图像处理模块 11.发送模块Ⅱ 12.接收模块Ⅱ 13.可视化模块 14.发送模块Ⅲ 15.数据云存储中心 16.其他数据云
具体实施方式
如图1-图5所示，一种基于机器视觉的玉米株心识别系统由图像采集模块1、数据处理模块2、信息输出模块3、区块链云存储系统4组成，所述的图像采集模块1和数据处理模块 2通过图像采集模块1的发送模块Ⅰ8和数据处理模块2的接收模块Ⅰ9通讯连接；数据处理模块2和信息输出模块3通过数据处理模块2的发送模块Ⅱ11和信息输出模块3的接收模块Ⅱ12通讯连接；数据处理模块2和区块链云存储系统4通过数据处理模块2的发送模块Ⅱ11和区块链云存储系统4的数据云存储中心15通讯连接；信息输出模块3和区块链云存储系统4通过信息输出模块3的发送模块Ⅲ14和区块链云存储系统4的数据云存储中心15通讯连接。
如图2所述的图像采集模块1由图像采集装置5、信息记录模块6、数据暂存模块7和发送模块Ⅰ8组成，其中：图像采集装置5：由摄像头和数据线组成，并与数据暂存模块7通讯连接；信息记录模块6：由GPS定位仪、时间记录仪、农田信息录入装置组成，并与数据暂存模块7通讯连接；数据暂存模块7：由处理器组成，并与发送模块Ⅰ8通讯连接；发送模块Ⅰ8：由通讯接口组成，并与接收模块Ⅰ9通讯连接。
如图3所示，所述的数据处理模块2由接收模块Ⅰ9、图像处理模块10和发送模块Ⅱ11 组成，其中：接收模块Ⅰ9：由通讯接口组成，并与图像处理模块10通讯连接；图像处理模块10：由中央处理器组成，并与发送模块Ⅱ11通讯连接；发送模块Ⅱ11：由通讯接口组成，并与接收模块Ⅱ12和数据云存储中心15通讯连接。
如图4所示，所述的信息输出模块3由接收模块Ⅱ12、可视化模块13和发送模块Ⅲ14 组成，其中：接收模块Ⅱ12：由通讯接口组成，并与可视化模块13通讯连接；可视化模块13：由电子屏幕、处理器组成，并与发送模块Ⅲ14通讯连接；发送模块Ⅲ14：由通讯接口组成，并与数据云存储中心15通讯连接。
如图5所示，所述区块链云存储系统4由数据云存储中心15和其他数据云16组成，其中：数据云存储中心15：由大型服务器组成，并与其他数据云16通讯连接；其他数据云16：由多个网络服务器组成，并与数据云存储中心15和其他网络服务器通讯连接。
如图6-图9所示，一种基于机器视觉的玉米株心识别方法，包括如下步骤：
1.1采集玉米苗期图片及图片的位置信息和时间信息，具体如图7：所述图像采集模块摄像头必须垂直于地面向下采集到玉米苗期图片，同时采集对应图片的位置信息、拍摄时间；
1.2对步骤1.1所采集的玉米苗期图片进行分类、分割、提取、判断、拟合、再判断，得到图片中玉米作物的株心位置，具体如图8：对所述玉米苗期图片进行分类分割后，得到单纯玉米叶片图片，再进行叶脉提取操作，判断提取到的叶脉线条是否相交：若相交，则交点即为玉米株心位置；若不相交，则提取叶脉特征点并进行曲线拟合，作曲线延长线，所得线条交点即为株心位置；
1.3存储和记录所述得到的株心位置、图片位置信息和时间信息，具体如图9：将所得株心位置和图片位置信息、拍摄时间信息，发送至所述区块链云存储系统4，并储存于多个数据云上。
如图10-图11所示，所述的提取叶脉特征点并进行曲线拟合，作曲线延长线获取株心的方法，包括如下步骤：
2.1选取任意一条曲线段，连接曲线段两端点构成x轴，以线段中位线构成y轴，建立直角坐标系xoy，在该坐标系中按照抛物线方程进行曲线拟合，然后作曲线段两端向外延长线F(x,y)；
2.2用2.1的步骤在其余曲线段上建立x’o’y’、x”o”y”……坐标系中，分别得到另外几个叶脉曲线段的延长线F’(x’,y’)、F”(x”,y”)……，多段叶脉曲线延长线的共同交点即为玉米株心位置；
2.3若出现存在多个叶脉曲线延长线交点的情况Ⅰ，选取叶脉曲线段延长线相交最多的一个点，认定为玉米株心位置；
2.4若出现叶脉曲线段延长线存在多个交点，并且无法选出相交最多点的情况Ⅱ，则选取曲线延长线相交点集中的位置为玉米株心位置；
2.5若出现叶脉曲线段延长线相交点较分散、有多个点所在的叶脉曲线段延长线数量相同的情况Ⅲ，选取曲线延长线相交点连线构成多边形，以该多边形的重心位置为玉米株心位置。
Claims (5)
1.一种基于机器视觉的玉米株心识别系统，其特征在于，由图像采集模块(1)、数据处理模块(2)、信息输出模块(3)、区块链云存储系统(4)组成，所述的图像采集模块(1)和数据处理模块(2)通过图像采集模块(1)的发送模块Ⅰ(8)和数据处理模块(2)的接收模块Ⅰ(9)通讯连接；数据处理模块(2)和信息输出模块(3)通过数据处理模块(2)的发送模块Ⅱ(11)和信息输出模块(3)的接收模块Ⅱ(12)通讯连接；数据处理模块(2)和区块链云存储系统(4)通过数据处理模块(2)的发送模块Ⅱ(11)和区块链云存储系统(4)的数据云存储中心(15)通讯连接；信息输出模块(3)和区块链云存储系统(4)通过信息输出模块(3)的发送模块Ⅲ(14)和区块链云存储系统(4)的数据云存储中心(15)通讯连接。
2.按权利要求1所述的基于机器视觉的玉米株心识别系统，其特征在于，所述的图像采集模块(1)由图像采集装置(5)、信息记录模块(6)、数据暂存模块(7)和发送模块Ⅰ(8)组成，其中：图像采集装置(5)：由摄像头和数据线组成，并与数据暂存模块(7)通讯连接；信息记录模块(6)：由GPS定位仪、时间记录仪、农田信息录入装置组成，并与数据暂存模块(7)通讯连接；数据暂存模块(7)：由处理器组成，并与发送模块Ⅰ(8)通讯连接；发送模块Ⅰ(8)：由通讯接口组成，并与接收模块Ⅰ(9)通讯连接。
3.按权利要求1所述的基于机器视觉的玉米株心识别系统，其特征在于，所述的数据处理模块(2)由接收模块Ⅰ(9)、图像处理模块(10)和发送模块Ⅱ(11)组成，其中：接收模块Ⅰ(9)：由通讯接口组成，并与图像处理模块(10)通讯连接；图像处理模块(10)：由中央处理器组成，并与发送模块Ⅱ(11)通讯连接；发送模块Ⅱ(11)：由通讯接口组成，并与接收模块Ⅱ(12)和数据云存储中心(15)通讯连接。
4.按权利要求1所述的基于机器视觉的玉米株心识别系统，其特征在于，所述的信息输出模块(3)由接收模块Ⅱ(12)、可视化模块(13)和发送模块Ⅲ(14)组成，其中：接收模块Ⅱ(12)：由通讯接口组成，并与可视化模块(13)通讯连接；可视化模块(13)：由电子屏幕、处理器组成，并与发送模块Ⅲ(14)通讯连接；发送模块Ⅲ(14)：由通讯接口组成，并与数据云存储中心(15)通讯连接。
5.按权利要求1所述的基于机器视觉的玉米株心识别系统，其特征在于，所述区块链云存储系统(4)由数据云存储中心(15)和其他数据云(16)组成，其中：数据云存储中心(15)：由大型服务器组成，并与其他数据云(16)通讯连接；其他数据云(16)：由多个网络服务器组成，并与数据云存储中心(15)和其他网络服务器通讯连接。
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| CN202021576050.1U CN212322280U (zh) | 2020-08-03 | 2020-08-03 | 一种基于机器视觉的玉米株心识别系统 |
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111767903A (zh) * | 2020-08-03 | 2020-10-13 | 吉林大学 | 一种基于机器视觉的玉米株心识别系统和方法 |
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2020
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