基于图像采集的智能采茶生产监测方法及系统技术方案

本申请涉及一种基于图像采集的智能采茶生产监测方法及系统，包括基于图像采集设备获取放置于茶叶筛选机构上的待监测茶叶的初始茶叶图像，获取初始形态数据；控制茶叶驱动机构晃动所述茶叶筛选机构，实时获取调整茶叶图像，控制茶叶夹引机构对所述待监测茶叶进行调整并调整至所述调整茶叶图像与竖立状态图像相匹配；对调整后的各待监测茶叶进行图像采集，并获取所述待监测茶叶的茶叶根部图像和茶叶侧部图像，生成氧化衡量参数；根据所述茶叶侧部图像生成侧边破损参数，根据所述氧化衡量参数和所述侧边破损参数将不达标的待监测茶叶从所述茶叶筛选机构上剔除。本发明专利技术实现了基于图像处理的高效、可靠以及精准采茶生产监测。测。测。

【技术实现步骤摘要】
基于图像采集的智能采茶生产监测方法及系统


[0001]本申请涉及采茶生产监测
，特别是涉及一种基于图像采集的智能采茶生产监测方法及系统。

技术介绍

[0002]茶叶，一般包括茶树的叶子和芽。一个茶叶具有不同的叶子和芽便具有不同的级别和及格。如一芽一叶、一芽两叶已经一芽三叶。
[0003]实际上，茶叶的质量不仅与芽和叶有关，还有与茶叶的采集和后续处理有关，现有技术中已经有越来越多的技术应用到智能采茶的采集与处理上，如公告号为CN115943809B的专利技术专利公开了一种基于质量评价的采茶优化方法和系统，用户通过采茶主界面的人机交互功能手动调节采茶刀具的初始位姿，控制采茶装置采集待采集茶蓬的不同等级的茶叶并将茶叶通过鼓风机吹入采茶装置后方的自动茶叶收集袋中；之后对采茶控制界面的采茶参数进行调节，并再一次控制采茶装置采集待采集茶蓬并将此次采集的茶叶收集放入人工茶叶收集袋中；从收集袋中提取预设数量的已收集茶叶进行质量分析，得到采茶装置的采茶性能指标来优化采茶装置，并使用优化后的采茶装置参数进行剩余的采茶工作。
[0004]虽然上述专利文件中的技术方案能够实现对采茶结果的性能进行评价，从而进一步对后续的采茶工作提供进一步地参考，但是，其仍然存在在后续的采茶生产监测中无法实现对茶叶的高精准和高效率筛选的问题。

技术实现思路

[0005]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高采茶生产监测中筛选茶叶精准度和效率的基于图像采集的智能采茶生产监测方法及系统。
[0006]本专利技术技术方案如下：一种基于图像采集的智能采茶生产监测方法，所述方法包括：步骤S100：基于图像采集设备获取当前待监测采茶生产线上放置于茶叶筛选机构上的待监测茶叶的初始茶叶图像，根据所述初始茶叶图像获取所述待监测茶叶的初始形态数据；步骤S200：根据所述初始形态数据控制茶叶驱动机构晃动所述茶叶筛选机构，并基于所述图像采集设备实时获取所述待检测茶叶调整后的调整茶叶图像，根据所述调整茶叶图像控制茶叶夹引机构对所述待监测茶叶进行调整并调整至所述调整茶叶图像与竖立状态图像相匹配；步骤S300：基于所述图像采集设备对调整后的各待监测茶叶进行图像采集，并获取所述待监测茶叶的茶叶根部图像和茶叶侧部图像，并根据所述茶叶根部图像进行氧化区域分析，并生成氧化衡量参数；步骤S400：根据所述茶叶侧部图像生成侧边破损参数，根据所述氧化衡量参数和所述侧边破损参数将不达标的待监测茶叶从所述茶叶筛选机构上剔除。
[0007]具体而言，步骤S200：根据所述初始形态数据控制茶叶驱动机构晃动所述茶叶筛选机构，并基于所述图像采集设备实时获取所述待检测茶叶调整后的调整茶叶图像，根据所述调整茶叶图像控制茶叶夹引机构对所述待监测茶叶进行调整并调整至所述调整茶叶图像与竖立状态图像相匹配；具体包括：步骤S210：根据所述初始形态数据提取所述待监测茶叶的茶叶表层图像，并从所述茶叶表层图像对所述待监测茶叶进行茶叶数量提取，并生成表层茶叶数量；步骤S220：根据所述初始形态数据提取所述待监测茶叶的茶叶堆积厚度，并根据所述茶叶堆积厚度生成预估茶叶层级；步骤S230：根据所述预估茶叶层级和所述表层茶叶数量生成预估茶叶总量，并根据所述预估茶叶总量生成晃动控制参数，并根据所述晃动控制参数生成晃动控制指令；步骤S240：根据所述晃动控制指令控制所述茶叶驱动机构基于所述晃动控制参数晃动所述茶叶筛选机构，并基于所述图像采集设备实时获取所述待检测茶叶调整后的调整茶叶图像；步骤S250：根据所述调整茶叶图像提取茶叶占据区域，并提取所述茶叶占据区域中所述待监测茶叶为竖立的茶叶所占据的竖立茶叶区域；步骤S260：获取所述竖立茶叶区域占据所述茶叶占据区域中的实际占据百分比；步骤S270：当判断所述实际占据百分比大于等于标准占据百分比时，生成夹引机构启动指令；步骤S280：根据所述夹引机构启动指令控制茶叶夹引机构对所述待监测茶叶进行调整并调整至所述调整茶叶图像与竖立状态图像相匹配。
[0008]具体而言，步骤S300：基于所述图像采集设备对调整后的各待监测茶叶进行图像采集，并获取所述待监测茶叶的茶叶根部图像和茶叶侧部图像，并根据所述茶叶根部图像进行氧化区域分析，并生成氧化衡量参数；具体包括：步骤S310：基于所述图像采集设备对调整后的各待监测茶叶进行识别，并获取各所述待监测茶叶的调整后茶叶图像；步骤S320：根据所述调整后茶叶图像上的各待监测茶叶进行虚拟坐标系建立并生成茶叶坐标系，其中，所述茶叶坐标系上标记有与各所述待监测茶叶对应的虚拟监测茶叶；步骤S330：在所述茶叶坐标系上设定各所述虚拟监测茶叶的茶叶虚拟坐标，其中，一个所述虚拟监测茶叶对应一个所述茶叶虚拟坐标；步骤S340：根据各所述茶叶虚拟坐标控制所述图像采集设备对各所述待监测茶叶进行图像采集，并分别获取初始根部图像和初始侧部图像，其中，一个所述待监测茶叶对应一组初始根部图像和初始侧部图像，每组中所述初始根部图像和初始侧部图像的数量均为多个；步骤S350：对各所述待监测茶叶对应的所述初始根部图像和所述初始侧部图像进行分析并获取各所述待监测茶叶的茶叶根部图像和茶叶侧部图像；步骤S360：根据所述茶叶根部图像进行氧化区域分析，并生成氧化衡量参数。
[0009]具体而言，步骤S350：对各所述待监测茶叶对应的所述初始根部图像和所述初始侧部图像进行分析并获取各所述待监测茶叶的茶叶根部图像和茶叶侧部图像；具体包括：步骤S351：基于各所述待监测茶叶的茶叶虚拟坐标在所述初始根部图像中对所述
待监测茶叶定位，并将定位的所述待监测茶叶的图像从所述初始根部图像中提取，并生成茶叶根部图像；步骤S352：基于各所述待监测茶叶的茶叶虚拟坐标在所述初始侧部图像中对所述待监测茶叶定位，并将定位的所述待监测茶叶的图像从所述初始侧部图像中提取，并生成茶叶侧部图像。
[0010]具体而言，步骤S360：根据所述茶叶根部图像进行氧化区域分析，并生成氧化衡量参数；具体包括：步骤S361：根据所述茶叶根部图像进行茶叶主体识别并识别出茶叶主体，并根据所述茶叶主体生成所述茶叶主体的主体宽度；步骤S362：识别出所述茶叶主体以外的氧化凸出区域；步骤S363：提取所述氧化凸出区域距离所述茶叶主体边缘的外侧凸出点，并获取所述外侧凸出点与所述茶叶主体边缘的氧化距离；步骤S364：根据所述氧化距离和所述主体宽度生成氧化衡量参数。
[0011]具体而言，步骤S400：根据所述茶叶侧部图像生成侧边破损参数，根据所述氧化衡量参数和所述侧边破损参数将不达标的待监测茶叶从所述茶叶筛选机构上剔除；具体包括：步骤S410：根据所述茶叶侧部图像对氧化区域进行提取，并提取出纵向氧化区域，其中，一个所述茶叶侧部图像对应一个所述纵向氧化区域；步骤S420：根据所述茶叶侧部图像识别所述待监测茶叶的茶叶根部，并计算所述茶叶根部至各所述纵向氧化区域的顶点之间的顶点氧化距离，其中，一个所述纵向氧化区域对应一个顶点氧化距离；步骤S430：根据各所述顶点氧化距离进行筛选并提取数值最大的顶点氧化距离，并根据提本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于图像采集的智能采茶生产监测方法，其特征在于，所述方法包括：步骤S100：基于图像采集设备获取当前待监测采茶生产线上放置于茶叶筛选机构上的待监测茶叶的初始茶叶图像，根据所述初始茶叶图像获取所述待监测茶叶的初始形态数据；步骤S200：根据所述初始形态数据控制茶叶驱动机构晃动所述茶叶筛选机构，并基于所述图像采集设备实时获取所述待检测茶叶调整后的调整茶叶图像，根据所述调整茶叶图像控制茶叶夹引机构对所述待监测茶叶进行调整并调整至所述调整茶叶图像与竖立状态图像相匹配；步骤S300：基于所述图像采集设备对调整后的各待监测茶叶进行图像采集，并获取所述待监测茶叶的茶叶根部图像和茶叶侧部图像，并根据所述茶叶根部图像进行氧化区域分析，并生成氧化衡量参数；步骤S400：根据所述茶叶侧部图像生成侧边破损参数，根据所述氧化衡量参数和所述侧边破损参数将不达标的待监测茶叶从所述茶叶筛选机构上剔除。2.根据权利要求1所述的基于图像采集的智能采茶生产监测方法，其特征在于，步骤S200：根据所述初始形态数据控制茶叶驱动机构晃动所述茶叶筛选机构，并基于所述图像采集设备实时获取所述待检测茶叶调整后的调整茶叶图像，根据所述调整茶叶图像控制茶叶夹引机构对所述待监测茶叶进行调整并调整至所述调整茶叶图像与竖立状态图像相匹配；具体包括：步骤S210：根据所述初始形态数据提取所述待监测茶叶的茶叶表层图像，并从所述茶叶表层图像对所述待监测茶叶进行茶叶数量提取，并生成表层茶叶数量；步骤S220：根据所述初始形态数据提取所述待监测茶叶的茶叶堆积厚度，并根据所述茶叶堆积厚度生成预估茶叶层级；步骤S230：根据所述预估茶叶层级和所述表层茶叶数量生成预估茶叶总量，并根据所述预估茶叶总量生成晃动控制参数，并根据所述晃动控制参数生成晃动控制指令；步骤S240：根据所述晃动控制指令控制所述茶叶驱动机构基于所述晃动控制参数晃动所述茶叶筛选机构，并基于所述图像采集设备实时获取所述待检测茶叶调整后的调整茶叶图像；步骤S250：根据所述调整茶叶图像提取茶叶占据区域，并提取所述茶叶占据区域中所述待监测茶叶为竖立的茶叶所占据的竖立茶叶区域；步骤S260：获取所述竖立茶叶区域占据所述茶叶占据区域中的实际占据百分比；步骤S270：当判断所述实际占据百分比大于等于标准占据百分比时，生成夹引机构启动指令；步骤S280：根据所述夹引机构启动指令控制茶叶夹引机构对所述待监测茶叶进行调整并调整至所述调整茶叶图像与竖立状态图像相匹配。3.根据权利要求1所述的基于图像采集的智能采茶生产监测方法，其特征在于，步骤S300：基于所述图像采集设备对调整后的各待监测茶叶进行图像采集，并获取所述待监测茶叶的茶叶根部图像和茶叶侧部图像，并根据所述茶叶根部图像进行氧化区域分析，并生成氧化衡量参数；具体包括：步骤S310：基于所述图像采集设备对调整后的各待监测茶叶进行识别，并获取各所述
待监测茶叶的调整后茶叶图像；步骤S320：根据所述调整后茶叶图像上的各待监测茶叶进行虚拟坐标系建立并生成茶叶坐标系，其中，所述茶叶坐标系上标记有与各所述待监测茶叶对应的虚拟监测茶叶；步骤S330：在所述茶叶坐标系上设定各所述虚拟监测茶叶的茶叶虚拟坐标，其中，一个所述虚拟监测茶叶对应一个所述茶叶虚拟坐标；步骤S340：根据各所述茶叶虚拟坐标控制所述图像采集设备对各所述待监测茶叶进行图像采集，并分别获取初始根部图像和初始侧部图像，其中，一个所述待监测茶叶对应一组初始根部图像和初始侧部图像，每组中所述初始根部图像和初始侧部图像的数量均为多个；步骤S350：对各所述待监测茶叶对应的所述初始根部图像和所述初始侧部图像进行分析并获取各所述待监测茶叶的茶叶根部图像和茶叶侧部图像；步骤S360：根据所述茶叶根部图像进行氧化区域分析，并生成氧化衡量参数。4.根据权利要求3所述的基于图像采集的智能采茶生产监测方法，其特征在于，步骤S350：对各所述待监测茶叶对应的所述初始根部图像和所述初始侧部图像进行分析并获取各所述待监测茶叶的茶叶根部图像和茶叶侧部图像；具体包括：步骤S351：基于各所述待监测茶叶的茶叶虚拟坐标在所述初始根部图像中对所述待监测茶叶定位，并将定位的所述待监测茶叶的图像从所述初始根部图像中提取，并生成茶叶根部图像；步骤S352：基于各所述待监测茶叶的茶叶虚拟坐标在所述初始侧部图像中对所述待监测茶叶定位，并将定位的所述待监测茶叶的图像从所述初始侧部图像中提取，并生成茶叶侧部图像。5.根据权利要求4所述的基于图像采集的智能采茶生产监测方法，其特征在于，步骤S360：根据所述茶叶根部图像进行氧化区域分析，并生成氧化衡量参数；具体包括：步骤S361：根据所述茶叶根部图像进...

【专利技术属性】
技术研发人员：代云中，罗烊，陈自强，邓桢金，余星颖，刘杨，唐浩，刘铭煊，陈勇吏，陈挺，严才秀，周向平，杨昕，唐思均，杨彬，颜麟沣，杨新茂，方莹，陈启强，张天源，张怀宇，蒋天宸，杨威，
申请(专利权)人：宜宾职业技术学院，
类型：发明
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