基于机器视觉的棉花氮素营养诊断系统设计与试验

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1、２０１６年３月农业机械学报第４７卷第３期ｄｏｉ：１０．６０４１／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００１２９８．２０１６．０３．０４３基于机器视觉的棉花氮素营养诊断系统设计与试验１２贾彪马富裕（１．宁夏大学农学院，银川７５００２１；２．石河子大学农学院，石河子８３２００２）摘要：采用数码相机和ＣＣＤ数字摄像头为图像监测设备，融合机器视觉技术，集成数字图像处理技术、农业物联网技术、Ｗｅｂ远程控制技术、信息传输服务技术和数据库管理技术等构建了远程服务系统平台。通过２年试验对棉花的生长状况进行实时跟踪监测，获取其冠层图像，运用数字图像处理技术对棉花群体冠层图像进行分割，筛

2、选棉花长势监测与氮素营养诊断反应敏感的特征颜色参数覆盖度，构建了覆盖度与棉花地上部总含氮量间的关系模型。研究结果表明，覆盖度与棉花地上部总含氮量间指数函数模型相关性最高，其决定系数为０９７８，根均方差为２１４７９ｇ／ｍ。依据棉花覆盖度与氮素营养诊断的最佳模型，搭建了棉花长势长相监测中心（田间监测）、网络信息服务控制中心（服务器）、图像分析与数据处理中心、决策诊断与评价中心以及用户浏览中心，形成一个大型环式“一网三层五中心”棉花监测管理诊断体系，初步实现对棉花生长信息和氮素营养状况快速准确的监测与诊断。关键词：棉花；营养诊断；生长监测；机器视觉；远程

3、服务平台中图分类号：Ｓ１２７；Ｓ５６２文献标识码：Ａ文章编号：１０００１２９８（２０１６）０３０３０５０６ＤｅｓｉｇｎａｎｄＥｘｐｅｒｉｍｅｎｔｏｆＮｉｔｒｏｇｅｎＮｕｔｒｉｔｉｏｎＤｉａｇｎｏｓｉｓＳｙｓｔｅｍｏｆＣｏｔｔｏｎＢａｓｅｄｏｎＭａｃｈｉｎｅＶｉｓｉｏｎ１２ＪｉａＢｉａｏＭａＦｕｙｕ（１．ＳｃｈｏｏｌｏｆＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒｅ，ＮｉｎｇｘｉａＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｙｉｎｃｈｕａｎ７５００２１，Ｃｈｉｎａ２．ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒｅ，ＳｈｉｈｅｚｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｓｈｉｈｅｚｉ８３２００２，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒ

4、ａｃｔ：Ｍａｃｈｉｎｅｖｉｓｉｏｎｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｈａｓｂｅｅｎｗｅｌｌｄｅｖｅｌｏｐｅｄａｎｄｗｉｄｅｌｙｕｓｅｄｔｏｍｏｎｉｔｏｒｃｒｏｐｇｒｏｗｔｈａｎｄｄｉａｇｎｏｓｉｓｔｈｅｎｉｔｒｏｇｅｎｓｔａｔｕｓｏｆｃｒｏｐｓ．Ａｓｙｓｔｅｍｔｈａｔｃｏｍｂｉｎｅｓｍａｃｈｉｎｅｖｉｓｉｏｎｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙａｎｄｎｅａｒｇｒｏｕｎｄｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｔｏｍｏｎｉｔｏｒｃｒｏｐｇｒｏｗｔｈａｎｄｎｉｔｒｏｇｅｎｓｔａｔｕｓｗａｓｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄ．Ｔｈｅｓｙｓｔｅｍ，ｗｈｉｃｈｓｈｏｕｌｄｂｅｃｏｎｖｅｎｉｅｎｔ，ｅｆｆｉｃｉｅｎｔ，

5、ｐｒａｃｔｉｃａｌａｎｄｗｉｄｅｌｙａｐｐｌｉｃａｂｌｅ，ｃｏｕｌｄｐｒｏｖｉｄｅａｎｅｗｔｈｅｏｒｅｔｉｃａｌｂａｓｉｓａｎｄｔｅｃｈｎｉｃａｌｓｕｐｐｏｒｔｆｏｒｃｒｏｐｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ．Ｔｈｅｏｂｊｅｃｔｉｖｅｓｏｆｔｈｉｓｓｔｕｄｙｗｅｒｅｔｏｃａｌｉｂｒａｔｅａｒｅｍｏｔｅｓｅｒｖｉｃｅｓｙｓｔｅｍｐｌａｔｆｏｒｍｆｏｒｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｃｏｔｔｏｎｇｒｏｗｔｈａｎｄｎｉｔｒｏｇｅｎｎｕｔｒｉｅｎｔｓｔａｔｕｓ．Ｔｈｅｐｌａｔｆｏｒｍｉｎｖｏｌｖｅｓｍａｃｈｉｎｅｖｉｓｉｏｎｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ｄｉｇｉｔａｌｉｍａｇｅｒｅｃｏｇｎｉｔ

6、ｉｏｎｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌｉｎｔｅｒｎｅｔｏｆｔｈｉｎｇｓｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｗｅｂｎｅｔｗｏｒｋｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎｓｅｒｖｉｃｅｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ａｎｄｒｅｍｏｔｅｄａｔａｂａｓｅｍａｎａｇｅｍｅｎｔｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ．Ｉｎｔｈｉｓｓｔｕｄｙ，ｔｈｅｎｉｔｒｏｇｅｎｎｕｔｒｉｅｎｔｓｔａｔｕｓｏｆｃｏｔｔｏｎｂｅｉｎｇｒｅａｌｔｉｍｅｍｏｎｉｔｏｒｅｄｂｙｔｗｏｙｅａｒｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｄａｔａ．Ｃｏｌｏｒｉｍａｇｅｓｏｆｃｏｔｔｏｎｃａｎ

7、ｏｐｉｅｓｗｅｒｅｃａｐｔｕｒｅｄｗｉｔｈａｄｉｇｉｔａｌｃａｍｅｒａｆｉｔｔｅｄｗｉｔｈａｃｈａｒｇｅｄｃｏｕｐｌｅｄｄｅｖｉｃｅ（ＣＣＤ）ａｓａｎｉｍａｇｅｓｅｎｓｏｒ．Ａｎｉｍａｇｅａｎａｌｙｓｉｓａｐｐｒｏａｃｈｗａｓｄｅｖｅｌｏｐｅｄｔｏｅｘｔｒａｃｔｔｈｅｆｅａｔｕｒｅｐａｒａｍｅｔｅｒｓｃａｎｏｐｙｃｏｖｅｒｏｆｔｈｅｉｍａｇｅｓ．Ｔｈｅｍｏｄｅｌｄｅｓｃｒｉｂｅｄｔｈｅｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅｃａｎｏｐｙｃｏｖｅｒａｎｄｔｏｔａｌｎｉｔｒｏｇｅｎｃｏｎｔｅｎｔｏｆｃｏｔｔｏｎａｂｏｖｅｇｒｏｕｎｄ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌ

8、ｔｓｉｎｄｉｃａｔｅｄｔｈａｔｔｈｅｂｅｓｔ２ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｂｅｔｗｅｅｎｃａｎｏｐ