植物器官體積變化視覺檢測理論與技術(shù)研究.pdf

1、植物器官體積的動(dòng)態(tài)變化是植物水分診斷、生長實(shí)時(shí)監(jiān)測和植物生長建模的重要依據(jù)。隨著水資源的日益緊缺和農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的不斷推進(jìn)，根據(jù)植物缺水狀況實(shí)施精量控制灌溉成為提高水利用率和果實(shí)品質(zhì)的重要途徑之一，對(duì)于我國這樣一個(gè)嚴(yán)重缺水的農(nóng)業(yè)大國更是亟待解決的緊迫問題。然而，長期以來我國在該領(lǐng)域的實(shí)力和研發(fā)力量投入不足。以色列、美國、日本、荷蘭等農(nóng)業(yè)發(fā)達(dá)國家在此領(lǐng)域取得了很多成果，擁有較強(qiáng)的科研實(shí)力，但是對(duì)于植物器官體積變化信息的檢測主要基于接觸式測量方

2、法，在非接觸測量研究上主要集中于單體作物和葉片形態(tài)變化研究，對(duì)于植物器官(果實(shí)、莖桿)，尤其是果實(shí)的視覺測量相關(guān)理論和技術(shù)積累薄弱。因此，開展植物器官(果實(shí)、莖桿)體積變化的視覺檢測技術(shù)的研究具有重要的社會(huì)和經(jīng)濟(jì)意義。
　　 本文以在世界果樹生產(chǎn)中占據(jù)重要位置的葡萄為研究對(duì)象，采用無損測量的方法構(gòu)建：動(dòng)態(tài)范圍大、抗噪性能好、測量精度高和信息量豐富的植物器官體積變化視覺檢測系統(tǒng)，檢測植物體積的動(dòng)態(tài)變化，為現(xiàn)代農(nóng)業(yè)中自動(dòng)精準(zhǔn)灌溉和生

3、長實(shí)時(shí)監(jiān)測提供可靠的植物器官生長數(shù)據(jù)。動(dòng)態(tài)范圍大對(duì)應(yīng)植物器官的形態(tài)多樣性，抗噪性能為滿足植物現(xiàn)場條件下外界環(huán)境的干擾，精度高為能檢測出短時(shí)間內(nèi)植物器官的體積變化提供保證。本文針對(duì)視覺檢測中涉及的理論和關(guān)鍵技術(shù)問題，以設(shè)施條件下植物莖桿、非重疊果實(shí)和重疊果實(shí)的體積變化檢測為研究內(nèi)容，從理論方法、技術(shù)實(shí)現(xiàn)與實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證等方面進(jìn)行了系統(tǒng)、深入的研究。
　　 論文的主要研究內(nèi)容和成果如下：
　　 1.針對(duì)檢測對(duì)象為植物莖桿、非重疊果

4、實(shí)，圖像采集過程中環(huán)境光線變化、器官位置變動(dòng)、噪聲干擾等情況，提出了基于由粗至精策略和Zernike矩的植物器官體積變化評(píng)價(jià)特征量計(jì)算算法。該算法從保證定位精度和提高抗噪性能出發(fā)，利用由粗至精的定位策略，結(jié)合邊緣跟蹤、凹點(diǎn)探測、勻速行程掃描、Zernike矩等關(guān)鍵圖像處理算法，實(shí)現(xiàn)器官體積變化評(píng)價(jià)特征量的準(zhǔn)確計(jì)算。
　　 2.針對(duì)重疊果實(shí)中被檢測果實(shí)與周圍果實(shí)重疊或粘連的情況，提出了基于新型標(biāo)記符控制分水嶺的重疊對(duì)象分割算法。該

5、算法包括圖像預(yù)處理、標(biāo)記符提取和分水嶺變換。圖像預(yù)處理中利用具有去噪保邊性能的雙邊降噪方法降噪；標(biāo)記符提取是整個(gè)算法的核心和關(guān)鍵創(chuàng)新點(diǎn)，通過結(jié)合K-means聚類、分離點(diǎn)判定、Spline插值和形態(tài)學(xué)算子等，實(shí)現(xiàn)標(biāo)記符的自動(dòng)提取。探測標(biāo)記符具有很好的定位性能，利用標(biāo)記符修改原始梯度圖像，消除其中的偽極小值點(diǎn)，以修改后梯度圖像進(jìn)行分水嶺變換，準(zhǔn)確定位重疊果實(shí)中被檢測果實(shí)區(qū)域。
　　 3.基于提出的植物器官體積變化評(píng)價(jià)特征量計(jì)算方法

6、，以具有代表性的葡萄作為實(shí)驗(yàn)對(duì)象，構(gòu)建了葡萄莖桿、非重疊葡萄果實(shí)、重疊葡萄果實(shí)體積變化的視覺檢測系統(tǒng)。在設(shè)計(jì)每個(gè)檢測系統(tǒng)時(shí)，充分考慮檢測器官的形態(tài)和生長狀況，搭建高質(zhì)量圖像采集平臺(tái)，并開發(fā)出具有高內(nèi)斂、低耦合的圖像處理子系統(tǒng)，保證植物器官體積變化信息的準(zhǔn)確獲取。種植現(xiàn)場的驗(yàn)證結(jié)果表明：檢測系統(tǒng)性能可靠，運(yùn)行穩(wěn)定。檢測系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了植物器官體積變化的非接觸和無損檢測，具有測量精度高、測量范圍廣、抗噪性能好和信息量豐富等優(yōu)點(diǎn)，能靈敏檢測出植物器

7、官的生理變化。
　　 4.針對(duì)植物器官三維形態(tài)重建中欠紋理、遮擋和包含曲面的情況。提出了基于局部窗口的自適應(yīng)加權(quán)和二次偽布爾優(yōu)化策略的立體匹配算法。該算法由四個(gè)主要步驟構(gòu)成，首先，通過結(jié)合可見性推理和二階平滑先驗(yàn)構(gòu)建能量方程；然后，構(gòu)建僅包含二元成對(duì)簇的圖；再次，選擇為未有標(biāo)號(hào)值像素分配標(biāo)號(hào)值的融合移動(dòng)策略；最后，生成為融合移動(dòng)過程提供可選擇視差值的建議視差平面。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該匹配算法能很好解決植物器官三維形態(tài)重建中的欠紋理、

8、遮擋等問題，尤其對(duì)植物器官曲面的三維形態(tài)有著很好的重建效果?；谔岢龅钠ヅ渌惴?，設(shè)計(jì)了植物器官的三維形態(tài)重建系統(tǒng)，實(shí)驗(yàn)測試結(jié)果表明，系統(tǒng)具有很好的測量精度。
　　 本文圍繞上述內(nèi)容，采取問題洞悉、理論分析、算法驗(yàn)證、實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證相結(jié)合的研究路線，展開基于視覺的植物器官體積變化無損檢測的系統(tǒng)性研究。實(shí)驗(yàn)結(jié)果分別驗(yàn)證了系統(tǒng)的重復(fù)測量精度、測量準(zhǔn)確度、系統(tǒng)現(xiàn)場運(yùn)行等多方面性能，并與植物其他生理傳感器結(jié)合，驗(yàn)證本文視覺系統(tǒng)檢測植物生理異常的