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1、1304第14卷第11期2004年11月*基于机器视觉技术的叶面积测量系统实现1,2212张健钦王秀龚建华薛绪掌1.中国科学院遥感应用研究所,北京100001;2.国家农业信息化工程技术研究中心,北京100089摘要研究并实现了用于测量叶片面积的软硬件系统,并可进行叶片面积的统计.根据植物与土壤背景的颜色特征关系研究了提取叶片颜色特征将彩色图像转成灰度图像的算法,应用迭代求图像最佳分割阈值法进行图像二值化,中值滤波去除二值化图像的噪声干扰,Kirsch边缘算子进行叶面边缘轮廓的提取.关键词机器视觉颜色特征图像处理叶片面积由于计算机图像处理技术专业水平的提高与计究害虫危害损失、经
2、济阈值的重要内容.可见快速、算机硬件成本的下降,在农业领域应用的机器(计准确的测量叶面积非常重要.目前测量叶面积的方法[3]算机)视觉系统已变得越来越具有吸引力.自20世很多,如:利用叶重估计叶面积,用方格法测量叶纪70年代末以来国际上许多研究人员已为开发用面积,用扫描仪测量叶面积等方法,但测量时操作不于农产品品质自动识别和分级的机器视觉系统做了方便,效率低.利用进口叶面积仪测定叶面积,虽然[1,2]大量工作,并已取得了许多应用成果,如:谷准确简单快速,但是价格昂贵,不适合我国国情,不粒的表面裂纹检测和农作物种子的分级,以及根据利于国产化.研究开发基于机器视觉技术的叶面积测鸡蛋
3、、黄瓜、玉米、竹笋、西红柿、辣椒、苹果及量和分析系统可以进行叶面积的简单快速测量,还可土豆等的大小、形状、颜色和表面损伤与缺陷等情以对叶面积数据进行管理和分析,并且相对于进口叶况进行分级等等.精准农业的发展也要求应用机器面积仪价格低廉,有重要意义.[4]视觉技术,如:用农业机器人进行苹果和橙子的采早在1986年Guyer等就机器视觉技术在植摘;利用机器视觉进行作物秧苗的定位和杂草的识物识别方面作过论述.在多年来的研究中,用于植别.随着精准农业研究在我国的展开,我国的科研物识别的图像有:灰度图像、光谱图像和真彩色图工作者利用机器视觉技术在智能化农机、农产品品像,所采用的主要分析方
4、法包括:颜色特征分析质检验、设施农业等方面进行了较为广泛的研究与法、纹理特征分析法、形状特征分析法.针对不同应用,力求尽快缩短与发达国家精准农业研究与应的图像可以采用单一的分析方法,也可以综合多种[5~11]用的差距.方法进行识别.叶面积是一些作物栽培和育种实践中常用的指本文利用机器视觉理论和方法开发了一套包含标,叶片的总面积也是农作物的产量和品质的评价测量叶面积的图像采集通讯模块、图像处理模块、指标,树叶面积的大小是造林经营、理想株型选育和叶面积数据库模块、叶面积曲线图显示模块的软件造林密度的重要研究内容,测定害虫食叶面积也是研系统,研制了既可用于采摘叶片又可用于活体测量20
5、04-03-18收稿,2004-04-22收修改稿*国家自然科学基金(批准号:40341011)、中国科学院遥感应用研究所知识创新工程(批准号:CX020021)和国家高技术研究发展计划(批准号:2003AA209040)资助项目E-mail:zjq200154@sohu.com第14卷第11期2004年11月1305叶面积的硬件系统.整个系统可用于绿色植物叶片面积的测量、叶面积数据的存储管理和可视化.1系统设计机器视觉的任务是用计算机来局部实现人的视觉功能和在一定场合拓宽或辅助人的视觉功能.本系统的机器视觉功能体现是通过CCD摄像机获取图像,由计算机对图像进行处理,并作出有意
6、义的解释来体现的.也就是说要进行叶面积的测量,先要获得包含叶面的彩色图像,通过系统中的多项图像处理算法最终获得二值化图像,统计叶面所占的像素数并乘以每个像素所代表的面积来计算出叶面的真实面积.图1载物台的实物图1.1硬件系统的设计与实现1—杆1,2—杆2,3—杆3,4—CCD摄像机,主要是机器视觉硬件系统的配置和载物台的设5—底座,6—光源计制作,总体设计原则为:在满足测量精度的前提下,尽量降低成本,以适合我国国情.1.2软件系统的设计与实现1.1.1机器视觉硬件系统的组成机器视觉硬件本软件系统以面向对象程序设计的方法为指导,系统组成包括:CCD摄像机、镜头、图像采集卡和以叶面
7、积测量的快速性及准确性为目标,用Visual计算机.CCD摄像机采用了日本松下产的闭路监控C++6.0开发工具开发了一套叶面积测量和数据可视摄像机,型号为WV—CP430,解析度470线,最化软件系统,系统包括图像采集和调整模块、图像处低照度3.0LUX,性噪比高;镜头采用日本精工系理模块、叶面积数据库模块和叶面积图表显示共4大列镜头,型号为SSV5533,视角81.9°~35°,焦距模块.部分程序模块的界面如图2,3所示.5.5~33mm.图像采集卡采用中国大恒公司产DH—CG300型采集