一种杀虫灯的识别病虫害的方法技术

本发明专利技术公开了公开了一种杀虫灯的识别病虫害的方法，包括以下步骤：步骤一：防水摄像头模块采集庄稼图像；步骤二：嵌入式系统通过GPRS技术将采集的庄稼图像传送到计算机CPU中；步骤三：对庄稼进行图像处理；步骤四：对处理后的庄稼图像进行识别处理，获取图像特征；步骤五：将图像特征与特征数据库进行对比，获得虫害类型及虫害的数量。本发明专利技术能够进行病虫害的种类及其数量进行识别。基于本发明专利技术，可以针对不同的病虫害进行不同的杀虫措施，还能结合病虫害的数量，做出不同程度的预警。

A Method of Identifying Pests and Diseases by Insecticidal Lamp

The invention discloses a method for identifying pests and diseases by insecticidal lamp, which includes the following steps: step 1: collecting crop images by waterproof camera module; step 2: transmitting the collected crop images to computer CPU by GPRS technology in embedded system; step 3: image processing of crops; step 4: recognizing and processing the processed crop images, and acquiring them. Image features; Step 5: Compare image features with feature databases to obtain the types of pests and the number of pests. The invention can identify the kinds and quantities of pests and diseases. Based on the invention, different insecticidal measures can be taken for different diseases and insect pests, and different degrees of early warning can be made according to the number of diseases and insect pests.

【技术实现步骤摘要】
一种杀虫灯的识别病虫害的方法
本专利技术涉及杀虫
，特别是杀虫灯的识别病虫害的方法的

技术介绍
农业虫害是主要自然灾害之一，是农作物生长过程中遭受的重大自然灾害，直接影响着农作物的产量和质量。国内外从上世纪始研究采用物理机制进行病害虫防治，即利用昆虫的趋光、色、味、性等特性吸引病害虫，再借助高压电、水淹、熏杀等方式将其杀死，其中以利用昆虫的趋光性杀虫灯，灯光诱杀技术研究最早、技术最为成熟、发展最快。杀虫灯作为一种利用害虫成虫趋光性，通过频振式LED光来诱引害虫并利用高压电网对其进行灭杀成为主要的物理防治工具。随着自动化产业的推进，技术不断成熟，尤其是在于图像识别处理方面。为此，可以结合识别不同的病虫害，从而智能调整诱虫的光线状况或杀虫方式，从而更有效率。同时亦可结合不同的病虫害程度，进行不同的预警。为此，基于上述情况，需要一种新型杀虫灯，并能利用该杀虫灯进行病虫害识别。
技术实现思路
本专利技术的目的就是解决现有技术中的问题，提出一种杀虫灯的识别病虫害的方法，能够进行病虫害的种类及其数量进行识别。基于本专利技术，可以针对不同的病虫害进行不同的杀虫措施，还能结合病虫害的数量，做出不同程度的预警。为实现上述目的，本专利技术提出了一种杀虫灯的识别病虫害的方法，包括以下步骤：步骤一：防水摄像头模块采集庄稼图像；步骤二：嵌入式系统通过GPRS技术将采集的庄稼图像传送到计算机CPU中；步骤三：对庄稼进行图像处理；步骤四：对处理后的庄稼图像进行识别处理，获取图像特征：采用模糊神经网络技术对庄稼图像进行识别处理，获得图像特征为Char＝[BUWULAOAAL1FLAL2]，其中BU为体长上限、WU为翅展上限、LA为前缘角部尖锐弧度、OA为外缘平整弧度、AL1为触角长度、FL为前肢长度、AL2为后肢长度；步骤五：将图像特征与特征数据库进行对比，获得虫害类型及虫害的数量。作为优选，所述步骤三的图像处理的方法包括以下步骤：步骤31：图像灰度化：对要进行分析的图像进行标定，将采集到的图像裁剪为1600×1600像素的图像，将目标保留在图像的中部待处理，对彩色图像进行灰度化处理；步骤32：平滑去燥，采用中值滤波去除噪声：g(x,y)＝med{f(x-k,y-l),(k,l∈W)}其中，f(x,y)、g(x,y)分别为原始图像和处理后图像；W为二维模板；步骤33：图像分割：d＝d0(d1......dm)/m；其中d为图像单个像素点的灰度、q为图像灰度的圆值、ad为像素阈值化比较后的灰度值、m为图像序号；步骤34：形态学图像处理：通过开运算来消除目标触角、害虫留在叶面的粪便、菜叶上的沙土，通过闭运算来填补虫害内部的孔洞；所述开运算为闭运算为其中和分别表示腐蚀和膨胀；步骤35：害虫边界提取；步骤36：轮廓填充。作为优选，所述步骤五中的特征数据库的建立方法为：步骤51：选取样本：选取常见虫害的样本；步骤52：对虫害的图像进行提取；步骤53：对提取到的图像进行处理，获取图像特征，将图像特征汇入特征数据库中。作为优选，所述害虫边界提取的提取方法包括以下步骤：步骤351：高斯平滑去噪：使用高斯滤波器与图像进行卷积，大小为(2k+1)×(2k+1)的高斯滤波器核的改进生成方程式：1≤i，j≤(2k+1)，其中，σ是方差；步骤352：计算梯度强度和方向：边缘差分算子计算水平和垂直方向的差分Gx和Gy，获得像素点的梯度方向θ＝arctan(Gy/Gx)：步骤353：非极大值抑制：将其梯度方向近似为以下值中的一个(0,45,90,135,180,225,270,315)；比较该像素点，和其梯度方向正负方向的像素点的梯度强度；如果该像素点梯度强度最大则保留，否则抑制，即置为0；步骤354：双阈值检测：如果边缘像素的梯度值高于高阈值，则将其标记为强边缘像素；如果边缘像素的梯度值小于高阈值并且大于低阈值，则将其标记为弱边缘像素；如果边缘像素的梯度值小于低阈值，则会被抑制；步骤355：抑制孤立低阈值点。作为优选，所述轮廓填充的方法为：步骤361：首次扫描位于图片第一行，从图片最左边的像素点开始往右进行单行扫描检测；步骤362：若所经过的某一像素点是轮廓上的一点，则开始更改此点以后的像素点的颜色为填充色；步骤363：若遇到下一个轮廓上的像素点，停止更改像素点颜色。步骤364：继续扫描，若遇到下一个轮廓点，重复步骤362、步骤363；若整行扫描完毕，没有点位于轮廓上，则切换至下一行重复步骤361、步骤362、步骤363；步骤365：循环扫描填充至图片的最后一个像素点。作为优选，所述隶属度为其中，r为带处理的图集、R为病虫害图总量、e为均值、h为标准差、j为特征序号。本专利技术的有益效果：本专利技术能够进行病虫害的种类及其数量进行识别。基于本专利技术，可以针对不同的病虫害进行不同的杀虫措施，还能结合病虫害的数量，做出不同程度的预警。本专利技术的特征及优点将通过实施例结合附图进行详细说明。【附图说明】图1是本专利技术一种杀虫灯的识别病虫害的方法的方法流程图；图2是本专利技术一种杀虫灯的识别病虫害的方法的杀虫灯硬件结构图。图中：1-控制器、2-电路信息采集模块、3-光伏充电控制模块、4-外部独立时钟、5-GPRS传输模块、6-环境检测传感器模块、7-防水摄像头模块、8-杀虫灯电网驱动模块、9-电源模块。【具体实施方式】参阅图1、图2，本专利技术，包括以下步骤：步骤一：防水摄像头模块7采集庄稼图像；步骤二：嵌入式系统通过GPRS技术将采集的庄稼图像传送到计算机CPU中；步骤三：对庄稼进行图像处理；步骤四：对处理后的庄稼图像进行识别处理，获取图像特征：采用模糊神经网络技术对庄稼图像进行识别处理，获得图像特征为Char＝[BUWULAOAAL1FLAL2]，其中BU为体长上限、WU为翅展上限、LA为前缘角部尖锐弧度、OA为外缘平整弧度、AL1为触角长度、FL为前肢长度、AL2为后肢长度；步骤五：将图像特征与特征数据库进行对比，获得虫害类型及虫害的数量。具体的，所述步骤三的图像处理的方法包括以下步骤：步骤31：图像灰度化：对要进行分析的图像进行标定，将采集到的图像裁剪为1600×1600像素的图像，将目标保留在图像的中部待处理，对彩色图像进行灰度化处理；步骤32：平滑去燥，采用中值滤波去除噪声：g(x,y)＝med{f(x-k,y-l),(k,l∈W)}其中，f(x,y)、g(x,y)分别为原始图像和处理后图像；W为二维模板；步骤33：图像分割：d＝d0(d1......dm)/m；其中d为图像单个像素点的灰度、q为图像灰度的圆值、ad为像素阈值化比较后的灰度值、m为图像序号；步骤34：形态学图像处理：通过开运算来消除目标触角、害虫留在叶面的粪便、菜叶上的沙土，通过闭运算来填补虫害内部的孔洞；所述开运算为闭运算为其中和分别表示腐蚀和膨胀；步骤35：害虫边界提取；步骤36：轮廓填充。具体的，所述步骤四中的识别处理方法为：步骤41：求出待识别虫害的图像特征属于每个目标种类的隶属度；步骤42：使用得出的这一组隶属度中的最小值作为该虫害对这类目标的隶属度；步骤43：作种类识别时，通过选取隶属度最大的那个目标种类作为待识别虫害的所属种类。具体的，所述步骤五中的特征数据库的建立方法为：步骤本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种杀虫灯的识别病虫害的方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤一：防水摄像头模块(7)采集庄稼图像；步骤二：嵌入式系统通过GPRS技术将采集的庄稼图像传送到计算机CPU中；步骤三：对庄稼进行图像处理；步骤四：对处理后的庄稼图像进行识别处理，获取图像特征：采用模糊神经网络技术对庄稼图像进行识别处理，获得图像特征为Char＝[BU WU LA OA AL1 FL AL2]，其中BU为体长上限、WU为翅展上限、LA为前缘角部尖锐弧度、OA为外缘平整弧度、AL1为触角长度、FL为前肢长度、AL2为后肢长度；步骤五：将图像特征与特征数据库进行对比，获得虫害类型及虫害的数量。

【技术特征摘要】
1.一种杀虫灯的识别病虫害的方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤一：防水摄像头模块(7)采集庄稼图像；步骤二：嵌入式系统通过GPRS技术将采集的庄稼图像传送到计算机CPU中；步骤三：对庄稼进行图像处理；步骤四：对处理后的庄稼图像进行识别处理，获取图像特征：采用模糊神经网络技术对庄稼图像进行识别处理，获得图像特征为Char＝[BUWULAOAAL1FLAL2]，其中BU为体长上限、WU为翅展上限、LA为前缘角部尖锐弧度、OA为外缘平整弧度、AL1为触角长度、FL为前肢长度、AL2为后肢长度；步骤五：将图像特征与特征数据库进行对比，获得虫害类型及虫害的数量。2.如权利要求1所述的一种杀虫灯的识别病虫害的方法，其特征在于：所述步骤三的图像处理的方法包括以下步骤：步骤31：图像灰度化：对要进行分析的图像进行标定，将采集到的图像裁剪为1600×1600像素的图像，将目标保留在图像的中部待处理，对彩色图像进行灰度化处理；步骤32：平滑去燥，采用中值滤波去除噪声：g(x,y)＝med{f(x-k,y-l),(k,l∈W)}其中，f(x,y)、g(x,y)分别为原始图像和处理后图像；W为二维模板；步骤33：图像分割：d＝d0(d1......dm)/m；其中d为图像单个像素点的灰度、q为图像灰度的圆值、ad为像素阈值化比较后的灰度值、m为图像序号；步骤34：形态学图像处理：通过开运算来消除目标触角、害虫留在叶面的粪便、菜叶上的沙土，通过闭运算来填补虫害内部的孔洞；所述开运算为闭运算为其中和分别表示腐蚀和膨胀；步骤35：害虫边界提取；步骤36：轮廓填充。3.如权利要求1所述的一种杀虫灯的识别病虫害的方法，其特征在于：所述步骤四中的识别处理方法为：步骤41：求出待识别虫害的图像特征属于每个目标种类的隶属度；步骤42：使用得出的这一组隶属度中的最小值作为该虫害对这类目标的隶属度；步骤43：作种类识别时，通过选取隶属度最大的那个目标种类作为待识别虫害的所属种类。4.如权利要求1所述的一种杀虫灯的识别病虫害的方法，其特征在...

【专利技术属性】
技术研发人员：项新建，黄佩，施盛华，郑永平，
申请(专利权)人：浙江科技学院，
类型：发明
国别省市：浙江,33