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基于机器视觉的大豆表型特征监测平台的设计与开发

基于机器视觉的大豆表型特征监测平台的设计与开发

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作者：吕泽阳河北科技师范学院

学位级别：硕士

大豆是我国重要的油料与粮食之一,在我国粮食安全中发挥着重要的作用,但是存在大豆表型采集难度大、表型参数获取困难等问题。为此,本文以山西省农业基因资源研究中心东阳试验示范基地的大豆为研究对象,对其叶片、茎秆、豆荚进行了表型... 详细信息

大豆是我国重要的油料与粮食之一,在我国粮食安全中发挥着重要的作用,但是存在大豆表型采集难度大、表型参数获取困难等问题。为此,本文以山西省农业基因资源研究中心东阳试验示范基地的大豆为研究对象,对其叶片、茎秆、豆荚进行了表型特征提取进行了深入研究。本文在查阅大量相关文献的基础上,结合动态监测大豆表型和环境参数的需求,设计了基于机器视觉大豆表型特征监测平台,本文研究工作如下。首先,该平台核心构成分为两个主要部件,即硬件部分与软件部分:硬件部分基于嵌入式jetson nano系列主控板进行打造,其主要构件由jetson nano2GB主板、IMX219-160 Camera图像获取单元、IU9320LCD视觉输出装置及用于数据传输的网络互联模块组成。软件部分包括安装于硬件设施之上的图像捕获程序(其职能是启动图像获取部件以完成图像的捕获)、图像分析程序(负责对捕捉后的图象进行处理,并测算出一系列如叶长、叶宽和植株高度的形态指标)、数据传递程序(该程序实现将所得的形态指标数据上传至云端服务器)以及云服务上的数据展示程序。云服务平台则是以web前端技术构建,并通过Tomcat服务器实现部署,旨在搜集与保存来自硬件平台上载的图像处理结果,并将这些结果进行可视化展示。其次,使用中值滤波来降低图像的噪声,从而提取大豆叶片表型信息。依据所需大豆所呈现出的特征属性,通过应用分水岭算法对图片实行切分,进而定位并圈定目的区域。利用聚类分析的方法将表型数据进行相似性归类,确定其相关度量。使用参照物比例计算法获取大豆叶片的表型特征;研究并行快速细化算法来提取茎秆表型特征;利用骨架提取的方法提取豆荚表型特征,为后续研究提供数据支撑。最后,设计开发了大豆表型特征监测的云平台。该平台使用My SQL、Web前端开发技术进行开发,其基本功能包含实时监控数据、以可视化的方式展示数据、直观易懂地呈现系统数据,可以更好地了解大豆的生长情况。以大豆为研究对象进行了试验验证,采用参照物比例计算法、并行快速细化算法提取大豆叶片和茎秆的表型特征,利用骨架提取的方法提取豆荚表型特征。对实际测量数据与算法测量数据在相对误差和相关度方面进行了对比分析。结果表明,该平台的平均相对误差均小于10%,利用算法提取的表型数据与实际数据的相关性方面表现出色,其R2值普遍超出了0.90。该平台能够较为精确地提取大豆地表部分的表型特性,初步达到了对大豆地上部分表型特征进行监测的目的。通过该平台的应用,可以更加有效地监测大豆生长情况,通过优化大豆形态特征的无害检测方法,对于增强大豆生长追踪的效率以及提升农作物的经济效益,起到了关键的借鉴作用。

关键词： jetson nano主控板中值滤波分水岭算法骨架提取

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