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申请/专利权人：泰安市农业科学院(山东省农业科学院泰安市分院)

摘要：本发明提供一种基于机器视觉的蔬菜作物实时耗水量在线监测系统和方法，涉及植物生长监测技术领域，本系统采用图像处理技术，在灰度图像中计算蔬菜作物叶片表面积，在HSV颜色空间中计算叶片饱和度，通过叶片表面积与颜色饱和度，结合传感器采集的环境温度、环境湿度和光照强度计算出单枚叶片的耗水量，对整个植株的叶片进行监测计算，生成整个植株的耗水量。本发明用叶片耗水量近似代替整个植株的耗水量，在保持较高监测准确率的同时减少了监测成本，达到实时调控蔬菜作物灌溉水量的目的。

主权项：1.一种基于机器视觉的蔬菜作物实时耗水量在线监测系统，其特征在于，包括：图像采集模块，用于采集蔬菜作物叶片的图像，对叶片图像进行缩放转换，将尺寸统一调整为224★224大小，然后将图像复制为相同的两组图像，一组进行灰度化处理之后，重构生成第一识别图像，另一组将图像从RGB颜色空间转换成HSV颜色空间后，重构生成第二识别图像，对第一识别图像建立坐标系，并将第二识别图像的像素点位置在坐标系中一一映射；图像分割模块，用于对第一识别图像使用双边滤波器进行滤波，统计256个灰度级别中每个级别的像素点出现频次构成的灰度直方图，计算直方图中各个阈值的类间方差，通过最大类间方差选取最佳分割阈值，使用最佳分割阈值对滤波处理之后的第一识别图像进行阈值分割，识别出前景部分和背景部分，提取前景部分重构生成第三识别图像；边缘提取模块，用于设定边缘阈值，使用sobel算子计算第三识别图像的水平方向和垂直方向梯度值，通过水平方向梯度值和垂直方向梯度值计算出所有像素点的梯度幅值，若像素点梯度幅值大于边缘阈值，则保留该像素点，否则将该像素点设置为黑色，生成第三识别图像的边缘点；轮廓识别模块，用于通过canny算法，生成每个像素点的梯度大小和梯度方向，连接第三识别图像的所有边缘像素点构成轮廓，生成第三识别图像轮廓面积；颜色采集模块，用于采集第二识别图像中每个像素点对应的饱和度，生成叶片的平均饱和度，饱和度的取值为[0，255]，饱和度越趋近于0表示颜色越浅，越趋近于255表示颜色越深；环境采集处理模块，用于采集蔬菜作物所处环境的温度、湿度、光照强度，根据温度、湿度、光照强度与耗水量的正反比关系生成环境影响指数；综合计算模块，用于根据生成的叶片面积、叶片平均饱和度值、环境影响指数和作物系数，生成对应叶片的耗水量，根据蔬菜作物每枚叶片的耗水量，生成蔬菜作物的总耗水量。

全文数据：

权利要求：

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