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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；生成第三识别图像轮廓面积所依据的原理为：根据水平方向梯度值和垂直方向梯度值生成像素点的梯度方向，具体计算公式为： 其中，θi，j表示横坐标为i，纵坐标为j的像素点的梯度方向，Gxi，j表示横坐标为i，纵坐标为j的像素点的水平方向梯度值，Gyi，j表示横坐标为i，纵坐标为j的像素点的垂直方向梯度值；像素点的梯度变化最大的方向即为梯度方向；为了使边缘只留下一个最大的像素点，采用非极大值抑制算法来保留目标像素点，所述非极大值抑制算法依据的原理为：对于一个像素点m，在m的梯度方向上，若像素点m满足：GmGaround其中，Gm表示像素点m的梯度幅值，Garound表示像素点m相邻的同梯度方向的像素点幅值，若像素点m与其周围相邻的同梯度方向的像素点相比梯度幅值最大，则保留该像素点m，否则，抑制像素点m；经过非极大值抑制后，生成一个二值图，此二值图中非边缘点的灰度值均为0，并存在假边缘，通过双阈值检测减少假边缘的数量，双阈值检测所依据的原理为：设定高、低两个阈值，通过比较像素点梯度幅值与高阈值和低阈值的数值大小，根据判断结果确定是否要该像素点连接，判断所依据的公式为： 其中，Vmax表示高阈值，Vmin表示低阈值，Gn表示目标像素点n的梯度幅值，根据比较结果可分为三种情况，若为情况①，则将像素点n标记为强边缘像素点；若为情况②，则将像素点n标记为弱边缘像素点；若为情况③，则抑制像素点n；标记为强边缘的像素点可直接认定为真实边缘，对于弱边缘像素点，查看弱边缘像素点相邻的八个像素点，只要这八个像素点中存在强边缘像素点，则该弱边缘像素点可认定为真实边缘；如此完成所有轮廓识别，确定所有边缘像素点，连接轮廓生成轮廓闭合的图像，通过OpenCV中的contourArea函数生成闭合区域的面积；生成环境影响指数K所依据的公式为： 其中，T表示环境温度，W表示环境湿度，G表示环境光照强度；温度越高，蒸腾作用越强，叶片耗水量越大，因此温度与耗水量成正比，与环境影响指数成正比；湿度越低，蒸腾作用越强，叶片耗水量越大，因此湿度与耗水量成反比，与环境影响指数成反比；光照越强，光合作用越活跃，叶片耗水量越大，因此光照与耗水量成正比，与环境影响指数成正比；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，计算出对应叶片的耗水量所依据的公式为： 其中，E表示叶片的耗水量，K表示环境影响指数，S表示叶片表面积，表示叶片的平均饱和度，Kc表示作物系数，环境影响指数由环境温度、环境湿度、环境光照强度共同决定，因此耗水量与环境影响指数成正比；叶片表面积越大，叶片进行的蒸腾作用越强，因此耗水量与叶片表面积成正比；叶片平均饱和度越大，说明叶片颜色越深，进行的光合作用越强烈，因此耗水量与叶片平均饱和度成正比；作物系数是根据蔬菜作物种类的不同、蔬菜作物生长周期的前期、中期和后期确定的一个常数，与叶片耗水量成正比，按所述公式计算出每枚叶片的耗水量，并将每枚叶片的耗水量相加，生成蔬菜作物植株的总耗水量。

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