一种甜瓜嫁接机嫁接苗接缝视觉识别系统技术方案

嫁接可以有效地解决甜瓜连作障碍,提高产量,但嫁接作业劳动强度大、生产效率较低。目前,半自动化蔬菜嫁接机器人仍然需要人工对嫁接后的接缝进行质量检测,由于个人的主观性和技术熟练程度的不同,会影响嫁接质量和嫁接效率,从而影响嫁接成活率。因此,在嫁接之后,需要对嫁接苗进行接缝质量的自动识别与检测。为此,一种甜瓜嫁接机嫁接苗接缝视觉识别系统确定了嫁接幼苗接缝的成功标准,并利用图像采集技术和分割处理的基本理论与方法,研制嫁接幼苗接缝自动识别、检测的算法,完成了接缝检测软件程序编制。对嫁接幼苗接缝视觉检测识别系统软硬件进行了调试和试验研究。

Joint recognition system of grafting joint of melon grafting machine

Grafting can effectively solve the obstacle of continuous cropping of muskmelon and increase yield, but the labor intensity of grafting work is large and the production efficiency is low. At present, semi automated vegetable grafting robot still needs to carry out quality inspection after grafting artificial joints, due to the subjectivity of the individual and skilled degree, will affect the quality of grafting and grafting efficiency, thus affecting the survival rate of grafting. Therefore, after grafting, it is necessary to automatically identify and detect the joint quality of the grafted seedlings. To this end, a kind of muskmelon grafting machine seedling joint visual identification system determine the success criteria of Seedlings Grafted joint, and the use of image acquisition technology and segmentation processing of the basic theory and methods, development of Seedlings Grafted on automatic identification, joint detection algorithm, the joint detection software program. The software and hardware of visual inspection and identification system for grafted seedling joints were debugged and tested.

【技术实现步骤摘要】
一种甜瓜嫁接机嫁接苗接缝视觉识别系统
本专利技术涉及一种识别系统，尤其涉及一种甜瓜嫁接机嫁接苗接缝视觉识别系统。
技术介绍
我国作为农业大国，水果和蔬菜在人类的生活中占有很重要的地位。近年来，甜瓜栽培的面积随着人们需求的不断增加而逐年增加，造成了甜瓜种植出现连作障碍等问题。尤其随着设施园艺及温室大棚的推广和普及，此问题变得愈加严重。目前，园艺生产上通常采用土壤化学处理方法和蔬菜嫁接方法来解决这一问题。在农业可持续发展要求及人们环境保护意识提高的条件下，利用土壤中施加某些化学合成物去除土壤传播病害及致病微生物的土壤化学处理方法，在解决连作障碍的同时却污染了土壤环境，因而国家颁布了相关规定限制了此种方法(邢宇等，2004)。目前，嫁接成为解决园艺作物连作障碍及病虫害防治问题的重要方法。人工嫁接是将一种植株的芽或者枝接到另外一种植株的茎或者根上，贴合在一起的两种植株生长成为另外一种完整的植株(邓向君与卓敏华，2010)。嫁接技术在减轻土传病害、克服连作障碍、提高水肥利用率、增强抗逆性、提高产量和果实品质等方面，与传统的栽培技术相比，具有明显的优势，在农业生产中得到了广泛地推广应用(Jung-MyungLee等，2010)。由于个人的操作技能及熟练程度不同，会直接影响到嫁接苗的成活率(杨海君，2003)。人工嫁接育苗存在着作业效率低、劳动强度大、嫁接苗成活率低等问题，制约了嫁接技术的推广与应用，而且不符合设施园艺生产向工业化及机械化方向发展的趋势(辜松等，2007)。近年来，国际上为了适应农业生产要求出现了一种“嫁接机器人技术冶，此高新技术将园艺技术、机械方法、自动化控制综合运用于一体，可以在极短的嫁接时间内，通过机械动作把仅有几毫米茎粗的接穗与砧木接合在一起，速度相比于人工嫁接有了很大的提高;并且机械嫁接时接合迅速，因此茎秆内营养液流失较少，切口短时间内不被氧化，从而嫁接苗的成活率得到了大大提高(张铁中与徐丽明，2001)。目前，国内外已成功研制了蔬菜半自动化嫁接机器人，但嫁接完成后仍需由人工检查嫁接接缝的质量，因为嫁接后的接缝贴合是否完全、对接是否紧密将直接影响到嫁接的成活率和蔬菜产量。
技术实现思路
本专利技术的目的是为了实现机器检测嫁接结果的好坏的功能，设计了一种甜瓜嫁接机嫁接苗接缝视觉识别系统。本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是：甜瓜嫁接机嫁接苗接缝视觉识别系统由图像采集、图像处理、输入输出及控制执行机构等部分构成，具体的包括光源、光学控制器、光学镜头、相机、图像采集卡、计算机、显示器、输入输出与控制执行机构。所述的光源选用了由北京大恒科技有限公司生产型号为DHV-HX-A00-D92-R4-G-24V的LED绿色环形光源，因为LED绿色环形前景光照明条件比其他照明系统更能提高甜瓜嫁接幼苗接缝与茎秆的对比度。所述的镜头选用Computer系列M2514-MP2镜头，焦距参数分别为16、25、35mm。所述的相机使用的镜头焦距为25mm，相机与镜头安装组合成一体，相机图像传感器芯片尺寸为1/3inc(4.8mm*3.6mm)。本专利技术的有益效果是：本研究选定了甜瓜嫁接幼苗接缝的成功标准，并研制了嫁接幼苗接缝自动识别、检测的算法，完成了接缝识别检测系统的算法研究及软件程序设计。对嫁接幼苗接缝进行识别和检测，提出了分割嫁接夹内部包含接缝的茎秆图像方法，获取了接缝部分的特征曲线，进而判断是否存在接缝及接缝质量的好坏。结果证明:该程序能够成功提取图像的特征信息、甜瓜嫁接幼苗检测的成功率为90%。附图说明下面结合附图和实施例对本专利技术进一步说明。图1是典型机器视觉系统构成。图2是焦距、实际距离及物体大小之间的关系。其中，1-被测目标，2-光源，3-光源控制器，4-光学镜头，5-相机，6-图像采集卡，7-计算机(图像处理系统)，8-显示器，9、10-输入输出与控制执行机构。具体实施方式如图1所示，甜瓜嫁接机嫁接苗接缝视觉识别系统由图像采集、图像处理、输入输出及控制执行机构等部分构成，具体的包括光源、光学控制器、光学镜头、相机、图像采集卡、计算机、显示器、输入输出与控制执行机构。根据甜瓜和南瓜的生理特点及在生产实践中的经验，在嫁接过程中将第1片真叶未展开的南瓜砧木去掉1片子叶及生长点，将第1片真叶完全展开的甜瓜接穗苗从第1对子叶下方1cm处的位置沿30度角向下切去根部;然后将接穗苗和砧木苗按切削面对接，使砧木苗子叶和接穗苗的子叶成十字型交叉，用嫁接夹好;接穗苗和砧木苗的贴合面有90%对接即为嫁接效果良好。当程序启动后，嫁接幼苗依次被处理，并把每一株嫁接幼苗处理所得的信息最终显示在屏幕上;一株嫁接幼苗处理完毕后，判断穴盘中是否还有嫁接幼苗等待处理，如果穴盘中不再有苗则程序终止，这一系列过程都将通过指令自动完成。，借助MatLab图像处理软件进行算法研究。首先进行彩色图像灰度变换，再将灰度图像做阈值化处理，根据红色嫁接夹的上下边缘找出嫁接夹夹持住的嫁接幼苗茎秆部分(包含嫁接夹);然后再根据图像分割原理去除嫁接夹;并对边界做形态学闭操作运算处理，这样就获得了包含接缝部分的图像;再对此图像中的最长直线进行延伸，延伸到中间区域的边界，然后以宽度16沿着直线对像素点灰度值进行累加求和。考虑到在嫁接过程中可能产生的倾角，中间区域分割时采用了平行于夹子的分割方法，即中间区域如果是倾斜的，可以分割出倾斜的夹子中间区域。分析曲线可知:如果是一段常规的接穗苗或砧木苗的茎秆部分，则曲线接近于一条竖直的直线;而嫁接夹中间为接穗苗和砧木苗结合的一段直径，此曲线中间部分即为接缝所在位置的像素点累加和曲线。如果接穗苗和砧木苗的接缝质量较好，则接穗苗和砧木苗的嫁接结合面接触紧密，因而接缝部位灰度值较小，故整条曲线为中部向左侧凹进去的线;如果此嫁接幼苗接缝有缝隙，则得到的曲线中部位置像素点的灰度值较大，因而曲线呈向右凸出的形状。如图2所示，相机标定过程是在试验中选取一株甜瓜幼苗，同时放置一把刻度准确的直尺，将其垂直于水平面，以此作为参照物体。为了防止光源照射过程中温度对甜瓜幼苗影响，将相机的各项参数调整到最适宜的条件下对该甜瓜幼苗进行图像采集。采集到的图像像素尺寸为1292*964pixel，然后利用MatLab图像处理软件对该图像进行处理分析。测定出其采集的图像高度为28.5mm，即每一个像素点所代表的实际长度lpixel为0.03mm。根据相机的分辨率及CCD尺寸可知，图像的面积为4.8mm*3.6mm，即1292*964(像素*像素)。可以计算出被测物体与相机之间的实际长度，也就是物距S为198mm。为了精确标定，可对相机视场中的不同方位的标定参照物进行多次标定，再求其平均值作为最终的标定系数，可以减少一定的畸变误差和随机误差。本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种甜瓜嫁接机嫁接苗接缝视觉识别系统，由图像采集、图像处理、输入输出及控制执行机构等部分构成，具体的包括光源、光学控制器、光学镜头、相机、图像采集卡、计算机、显示器、输入输出与控制执行机构。

【技术特征摘要】
1.一种甜瓜嫁接机嫁接苗接缝视觉识别系统，由图像采集、图像处理、输入输出及控制执行机构等部分构成，具体的包括光源、光学控制器、光学镜头、相机、图像采集卡、计算机、显示器、输入输出与控制执行机构。2.根据权利要求1所述的一种甜瓜嫁接机嫁接苗接缝视觉识别系统，其特征是所述的光源选用了由北京大恒科技有限公司生产型号为DHV-HX-A00-D92-R4-G-24V的LED绿色环形光源，因为LED绿色环形前景光照明条件...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵俭，
申请(专利权)人：赵俭，
类型：发明
国别省市：辽宁,21