【技术实现步骤摘要】
本申请涉及深度学习，具体涉及一种基于杈枝长度和抹杈点定位的设施番茄抹杈方法。
技术介绍
1、抹杈是番茄种植管理的重要环节之一，进行科学地抹杈是番茄高产的前提。科学抹杈需做到适时及时，在番茄植株生长前期，其营养同化的体积较小，过早抹杈会影响根系的生长发育，易造成生长缓慢。然而过晚打杈又会造成养分消耗，影响番茄坐果和果实的膨大。
2、传统技术中番茄抹杈仍以人工为主，“见杈就抹”的方式使抹杈长度难以统一，影响植株生长，同时重复抹杈工作量大、效率低。而随着农业机械化的推广，机械抹杈可统一抹杈长度，降低成本，提高效率。但是机械抹杈时，番茄杈枝的大小也会影响机械抹杈的成功率，杈枝较小时机械爪难定位，而杈枝较长时会生成纤维组织，使抹杈难度提升并且易损伤植株。
3、因此，如何实现机械设备对番茄进行准确抹杈是本领域亟待解决的技术问题。
技术实现思路
1、本申请为了解决上述技术问题，提出了如下技术方案：
2、第一方面，本申请实施例提供了一种基于杈枝长度和抹杈点定位的设施番茄抹杈方法，包括：
3、根据获取的番茄植株的图像数据集获得目标识别模型和实例分割模型；
4、进行抹杈作业时使用目标识别模型识别到整个番茄杈枝后裁剪识别框，然后通过实例分割模型对识别框内图像进行分割，输出番茄杈枝主干的掩膜；
5、将掩膜进行二值化处理后获取番茄杈枝主干的轮廓，遍历轮廓点获得欧氏距离最远两点的像素坐标，将这两点记为杈枝主干的两个端点；
6、
7、如果所述整个番茄杈枝的长度达到抹杈的要求，则在杈枝主干上确定抹杈点进行番茄植株抹杈。
8、在一种可能的实现方式中，所述根据获取的番茄植株的图像数据集获得目标识别模型和实例分割模型，包括：
9、对温室种植的番茄植株的杈枝进行图像数据采集，采集后统一图像大小并重命名存储为第一图像集；
10、使用labelme软件人工标注第一图像集，对第一图像集和标注文件进行扩充处理得到目标识别数据集；
11、将该数据集输入maskr-cnn算法进行训练，生成目标识别模型；
12、根据第一图像集的标注文件对其进行裁剪处理得到整个番茄杈枝的图像，统一图像大小并重命名后存储为第二图像集；
13、人工标注第二图像集，对第二图像集和标注文件进行扩充处理得到实例分割数据集，将该数据集输入maskr-cnn算法进行训练，生成实例分割模型。
14、在一种可能的实现方式中，图像标注的具体过程为：
15、对第一图像集使用标注框方式将整个番茄杈枝标注，对第二图像集使用多线段、多点方式将番茄杈枝的主干沿其轮廓进行标注，杈枝主干的两端沿凸起进行标注。
16、在一种可能的实现方式中，所述将掩膜进行二值化处理后获取番茄杈枝主干的轮廓，包括：
17、二值化掩膜binary_mask＝mask.astype(bool).astype(np.uint8)*255
18、式中：mask.astype(bool)为将输入的分割掩膜中的所有非零值都转换为布尔值true，而所有零值都转换为布尔值false；mask.astype(np.uint8)将布尔值的掩膜转换为整数类型，其中true被映射为1，false被映射为0；*255将上一步中的整数掩膜中的所有1都乘以255，将它们映射到0或255，从而生成二值化掩膜。
19、在一种可能的实现方式中，所述遍历轮廓点获得欧氏距离最远两点的像素坐标，包括：
20、使用组合函数combinations，生成轮廓上所有可能的点的组合；
21、对于每对点使用np.linalg.norm函数计算它们之间的欧氏距离，找出距离最远的两点并提取像素坐标。
22、在一种可能的实现方式中，所述通过主干的两个端点、识别框和掩膜分别确定番茄杈枝主干的长度和整个番茄杈枝的长度，包括：
23、使用深度相机获取两端点的深度值；
24、将两端点的像素坐标转为相机坐标，两端点之间的距离即为番茄杈枝主干的长度；
25、之后根据识别框和掩膜的像素高度比，计算得到整个番茄杈枝的长度。
26、在一种可能的实现方式中，深度相机获取端点深度值的方式为获取该端点像素坐标周围2像素半径圆的所有深度值，取所有深度值的非0最小值作为该端点像素坐标的深度值。
27、在一种可能的实现方式中，所述将两端点的像素坐标转为相机坐标，包括：
28、像素坐标转为相机坐标的公式为：
29、
30、
31、cz＝depth_value
32、式中，(pixel_x,pixel_y)是输入的像素坐标，intrinsics是相机的内参，包括焦距(fx和fy)、主点(ppx和ppy)，depth_value是深度相机测的像素坐标处的深度值；(cx,cy,cz)是转换得到的相机坐标。
33、在一种可能的实现方式中，番茄杈枝主干长度和整个番茄杈枝长度计算公式为：
34、
35、
36、式中，(cx1,cy1,cz1)、(cx2,cy2,cz2)分别为番茄杈枝主干两端点的相机坐标，distance为番茄杈枝主干长度，tol_distance为整个番茄杈枝长度，roi_y为识别框像素高度，|y1-y2|为杈枝主干两端点的像素高度。
37、在一种可能的实现方式中，如果所述整个番茄杈枝的长度达到抹杈的要求，则在杈枝主干上确定抹杈点进行番茄抹杈，包括：
38、在杈枝主干两端点的连线上平均选取多个点，分别计算这些点和下端点之间的距离，得到距离为预设长度的点作为为近似抹杈点；
39、根据掩膜轮廓获得番茄杈枝主干的中位线，在中位线上找到距离近似抹杈点最近的像素点，确定该点为最终抹杈点；
40、根据所述最终抹杈点对番茄植株进行抹杈作业。
41、在本申请实施例中，通过对确定番茄杈枝主干的长度和整个番茄杈枝的长度，根据整个番茄杈枝的长度确定抹杈的时机，根据番茄杈枝主干的长度实现了抹杈点的定位，从而提高了机械抹杈准确性。
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1.一种基于杈枝长度和抹杈点定位的设施番茄抹杈方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于杈枝长度和抹杈点定位的设施番茄抹杈方法，其特征在于，所述根据获取的番茄植株的图像数据集获得目标识别模型和实例分割模型，包括：
3.根据权利要求2所述的基于杈枝长度和抹杈点定位的设施番茄抹杈方法，其特征在于，图像标注的具体过程为：
4.根据权利要求1所述的基于杈枝长度和抹杈点定位的设施番茄抹杈方法，其特征在于，所述将掩膜进行二值化处理后获取番茄杈枝主干的轮廓，包括：
5.根据权利要求4所述的基于杈枝长度和抹杈点定位的设施番茄抹杈方法，其特征在于，所述遍历轮廓点获得欧氏距离最远两点的像素坐标，包括：
6.根据权利要求1所述的基于杈枝长度和抹杈点定位的设施番茄抹杈方法，其特征在于，所述通过主干的两个端点、识别框和掩膜分别确定番茄杈枝主干的长度和整个番茄杈枝的长度，包括：
7.根据权利要求6所述的基于杈枝长度和抹杈点定位的设施番茄抹杈方法，其特征在于，深度相机获取端点深度值的方式为获取该端点像素坐标周围2像素半径圆的所
8.根据权利要求6或7所述的基于杈枝长度和抹杈点定位的设施番茄抹杈方法，其特征在于，所述将两端点的像素坐标转为相机坐标，包括：
9.根据权利要求8所述的基于杈枝长度和抹杈点定位的设施番茄抹杈方法，其特征在于，番茄杈枝主干长度和整个番茄杈枝长度计算公式为：
10.根据权利要求9所述的基于杈枝长度和抹杈点定位的设施番茄抹杈方法，其特征在于，如果所述整个番茄杈枝的长度达到抹杈的要求，则在杈枝主干上确定抹杈点进行番茄抹杈，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于杈枝长度和抹杈点定位的设施番茄抹杈方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于杈枝长度和抹杈点定位的设施番茄抹杈方法，其特征在于，所述根据获取的番茄植株的图像数据集获得目标识别模型和实例分割模型，包括：
3.根据权利要求2所述的基于杈枝长度和抹杈点定位的设施番茄抹杈方法，其特征在于，图像标注的具体过程为：
4.根据权利要求1所述的基于杈枝长度和抹杈点定位的设施番茄抹杈方法，其特征在于，所述将掩膜进行二值化处理后获取番茄杈枝主干的轮廓，包括：
5.根据权利要求4所述的基于杈枝长度和抹杈点定位的设施番茄抹杈方法，其特征在于，所述遍历轮廓点获得欧氏距离最远两点的像素坐标，包括：
6.根据权利要求1所述的基于杈枝长度和抹杈点定位的设施番茄抹杈方法，其特征在于，所述通过主干的两个...
【专利技术属性】
技术研发人员：李天华，李文显，施国英，张思琦，邱凱，刘亚波，
申请(专利权)人：山东农业大学，
类型：发明
国别省市：
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