果园视觉机器人仿生多传感植物病害检测方法及装置制造方法及图纸

一种果园视觉机器人仿生多传感植物病害检测方法及装置，它包括以下步骤：步骤一

【技术实现步骤摘要】
果园视觉机器人仿生多传感植物病害检测方法及装置


[0001]本专利技术涉及一种果园视觉机器人仿生多传感植物病害检测方法
。

技术介绍

[0002]据技术调查和专利检索，当植物受到病虫害损伤后，其叶片会释放出一种与正常叶面不同的特殊气味
。
有文献表明当叶片受损伤后，会流出绿色的汁液，同时叶片会发出更加浓厚的清香气味
。
另外，叶片受到病害损伤后，叶片颜色也会发生变化，损伤部位留有发黄或者枯萎的痕迹
。
[0003]以柑橘黄龙病为例，柑橘木虱是传播黄龙病的昆虫媒介
,
宿主为柑橘
,
在嫩叶片上产卵，昆虫对宿主的识别主要依赖于嗅觉系统和视觉系统
,
其中昆虫嗅觉是影响其取食和产卵的重要因素
,
气味结合蛋白和化学感知蛋白是昆虫嗅觉系统识别外界气味
,
激活昆虫嗅觉反应，当感染后，叶片也会发黄
。
然而，目前还没有精确科学的检测方法和装置来检测发现早期植物产生的病害
。<br/>因此，我们研本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种果园视觉机器人仿生多传感植物病害检测方法，其特征在于，它包括以下步骤：步骤一
、
提供仿生味觉的电子鼻传感器，再通过
AI
学习叶片损伤的特殊气味后，能感知到柑橘叶片受损伤的特殊气味，用深度学习
YOLOv7
建模；步骤二
、
再对获取的气味数据进行分类，记录分析该气味数据
A
；步骤三
、
采用视觉机器人通过视觉系统发现病害损伤叶片发黄或者枯萎，或者具有明显特征，利用注意力机制和
YOLOv7
对该图像进行深度学习和建模，分类出正常植物叶面
、
病害损伤植物叶面；记录分析该图像数据
B
；步骤四
、
对比分析，电子鼻气味
A
数据和视觉图像
B
数据进行综合分析，获得最佳分析权重
W
和检测结果；步骤五
、
采用仿生味觉电子鼻装置靠近叶片进行气味检测，获得数据传输给机器人工控机进行处理；而机器人机械手末端机构安装的视觉对同一个叶片进行检测，获得数据后传输给机器人工控机软件分析；...

【专利技术属性】
技术研发人员：邹湘军，唐昀超，
申请(专利权)人：佛山市中科农业机器人与智慧农业创新研究院，
类型：发明
国别省市：