【摘要】：隨著數(shù)字農(nóng)業(yè)和農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展,研究和開發(fā)植物表型信息的快速無(wú)損檢測(cè)技術(shù)和傳感儀器等軟硬件平臺(tái)已經(jīng)成為現(xiàn)代農(nóng)業(yè)研究的熱點(diǎn)。在進(jìn)行農(nóng)業(yè)科學(xué)研究時(shí),研究人員可以使用昂貴的精密設(shè)備,但是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)無(wú)法承擔(dān)高昂的儀器設(shè)備價(jià)格。所以本論文在開展植物表型信息檢測(cè)研究工作時(shí),把著眼點(diǎn)放在低成本和快速這兩個(gè)因素上,研究和開發(fā)低成本的植物表型性狀參數(shù)的快速檢測(cè)裝置,為農(nóng)作物種植精細(xì)化和規(guī)�；芾�,提高農(nóng)作物產(chǎn)量和品質(zhì)提供技術(shù)支撐,對(duì)數(shù)字農(nóng)業(yè)建設(shè)工作的推進(jìn)有著非常重要的意義。圍繞植物表型性狀參數(shù)快速檢測(cè)技術(shù)的關(guān)鍵問(wèn)題,本論文從兩個(gè)不同的角度深入地研究植物表型性狀參數(shù)快速檢測(cè)技術(shù)。第一個(gè)角度,以植物的生長(zhǎng)過(guò)程為線索,從研究籽粒表型信息檢測(cè)開始,延伸到葉片表型信息的獲取,從植株葉片單體到多個(gè)葉片,進(jìn)而拓展到冠層葉片的測(cè)量研究;第二個(gè)角度,從室內(nèi)離體檢測(cè)開始研究,擴(kuò)展到室外活體檢測(cè),室內(nèi)離體檢測(cè)能夠在特定的檢測(cè)環(huán)境下實(shí)現(xiàn)更高的測(cè)量精度,室外活體檢測(cè)是在滿足檢測(cè)精度要求的前提下,快速、準(zhǔn)確、方便地獲取植物表型性狀參數(shù),提高檢測(cè)的工作效率,有利于實(shí)現(xiàn)高通量的植物表型信息的獲取,更適合于廣大農(nóng)業(yè)科技工作者和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者進(jìn)行實(shí)際的檢測(cè)工作。在降低使用成本的前提條件下,本論文針對(duì)籽粒和葉片的表型信息獲取開展了大量的研究工作,研究快速獲取籽粒和葉片表型性狀參數(shù)的方法和手段,從籽�？焖贉�(zhǔn)確計(jì)數(shù)、形狀參數(shù)的測(cè)量,到葉片的形狀、面積及其養(yǎng)分含量的測(cè)量。設(shè)計(jì)了多種植物表型性狀參數(shù)的快速檢測(cè)技術(shù),研究和開發(fā)低成本的植物籽粒和葉片表型信息的快速檢測(cè)裝置。在研究方法上,當(dāng)前很多研究把RGB彩色圖像轉(zhuǎn)換成灰度圖像,然后針對(duì)灰度圖像進(jìn)行處理,這樣的研究方法丟失了很多有用的彩色信息,對(duì)檢測(cè)結(jié)果有很大的不良影響,特別是在農(nóng)業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域,植物的葉片、花朵、果實(shí)等往往都有鮮明的色彩,這些彩色信息反應(yīng)出許多有研究?jī)r(jià)值的植物表型信息,本論文提出了一種高效率的基于HSV色彩模型的圖像特征值提取方法,并將此方法應(yīng)用到植物表型性狀參數(shù)提取的研究中。本論文的主要研究?jī)?nèi)容有以下6個(gè)方面:(1)研究了室內(nèi)的籽粒表型性狀參數(shù)的快速檢測(cè)方法,提出了用于粘連圖像分割的CM-Watershed算法,對(duì)單排粘連輪廓的識(shí)別精度達(dá)到99%以上。(2)研究了室內(nèi)高精度的葉片表型性狀參數(shù)的快速檢測(cè)方法,提出了識(shí)別圖像輪廓的最小標(biāo)號(hào)(Minlabel)算法,開發(fā)了高精度植物葉片面積測(cè)量?jī)x,檢測(cè)結(jié)果的最大標(biāo)準(zhǔn)偏差小于0.05,相對(duì)誤差小于0.7%。(3)研究了室外便攜式的葉片表型性狀參數(shù)的快速檢測(cè)方法,采用HSV色彩模型進(jìn)行參照物的識(shí)別和背景分離,通過(guò)葉片和參照物的像素比例關(guān)系,求出葉片的面積。具有攜帶方便、測(cè)量速度快、支持多片葉片同時(shí)測(cè)量等特點(diǎn)。(4)研究了室外高通量的葉片表型性狀參數(shù)的快速檢測(cè)方法,從提高易用性和高通量角度開展研究,利用雙目視覺(jué)技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)非接觸的、無(wú)參照物的快速檢測(cè)。(5)研究了室外植物葉片氮含量的快速檢測(cè)方法,提出了 HSV_CAM檢測(cè)方法,與SPAD葉綠素儀測(cè)量的氮含量值高度相關(guān),R2為0.901,具有檢測(cè)幅面大、速度快等特點(diǎn)。(6)在植物表型性狀參數(shù)快速檢測(cè)裝置的實(shí)施方面,提出了兩種嵌入式系統(tǒng)開發(fā)模式:一種是采用單片機(jī)控制板和Android智能相機(jī)的組合方式,適合于有外部控制操作和外部信息采集的圖像處理類型;另一種是采用嵌入式Linux+QT的開發(fā)模式,適合于對(duì)圖像采集和處理要求較高的應(yīng)用類型。這兩種開發(fā)模式全部實(shí)現(xiàn),形成了兩種開發(fā)模版,對(duì)后期其他農(nóng)用儀器的開發(fā),起到很好的參考作用。
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：Q944;TP391.41
【圖文】：

圖 1-2 HSV 顏色空間（圖片摘自 WIKI）Figure 1-2 HSV color space (photo taken from WIKI)ue）：指物體傳導(dǎo)或反射的波長(zhǎng)，它表示人的感官對(duì)不同綠色、藍(lán)色等。色相 H 值的取值范圍從 0°～360°，紅、，互補(bǔ)色分別間隔 180 度。利用色相的差異能夠更準(zhǔn)確地

圖 2-1 葉片面積測(cè)量?jī)x CI-203Figure 2-1 Blade area measuring instrument CI-203 采用激光掃描器，測(cè)量精度不受葉子顏色的影響，可以測(cè)量得寬度、周長(zhǎng)、長(zhǎng)寬比和形狀因子等參數(shù)。品：厚 25 mm、寬 150 mm、長(zhǎng)度 3000 mm；

圖 2-2 葉綠素測(cè)量?jī)x SPAD-502e 2-2 Chlorophyll measuring instrument SPAD-5素儀利用光學(xué)傳感器測(cè)量在650nm和940nm此差值來(lái)確定葉片中葉綠素的含量。葉綠素大吸收峰，在紅外區(qū)卻幾乎沒(méi)有。SPAD-5

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本文編號(hào)：2828428