基于高光谱成像的整株水稻叶绿素含量测量装置及方法

    公开(公告)号:CN105021617A

    公开(公告)日:2015-11-04

    申请号:CN201510413257.4

    申请日:2015-07-14

    Abstract: 本发明公开了一种基于高光谱成像的整株水稻叶绿素含量测量装置及方法,测量装置包括暗室、第一光源、第二光源、光源控制器、工作站计算机、高光谱相机、第一接近开关、第二接近开关、平移台以及平移台控制器等;测量方法建立高光谱成像系统;使用所述的高光谱成像系统采集每盆水稻的光谱数据;人工测量每盆水稻的叶绿素含量;对叶绿素和光谱指数进行建模等步骤。本发明利用高光谱成像的方法,用数据分析和图像处理技术处理所拍摄的光谱数据,经过分析得到整株水稻的叶绿素含量,将采集、提取、计算等步骤集成到同一个系统中,具有在线无损、测量结果准确可靠、操作简单等优点。

    基于高光谱成像的整株水稻叶绿素含量测量装置及方法

    公开(公告)号:CN105021617B

    公开(公告)日:2017-10-27

    申请号:CN201510413257.4

    申请日:2015-07-14

    Abstract: 本发明公开了一种基于高光谱成像的整株水稻叶绿素含量测量装置及方法,测量装置包括暗室、第一光源、第二光源、光源控制器、工作站计算机、高光谱相机、第一接近开关、第二接近开关、平移台以及平移台控制器等;测量方法建立高光谱成像系统;使用所述的高光谱成像系统采集每盆水稻的光谱数据;人工测量每盆水稻的叶绿素含量;对叶绿素和光谱指数进行建模等步骤。本发明利用高光谱成像的方法,用数据分析和图像处理技术处理所拍摄的光谱数据,经过分析得到整株水稻的叶绿素含量,将采集、提取、计算等步骤集成到同一个系统中,具有在线无损、测量结果准确可靠、操作简单等优点。

    多目标小鼠全生育期高通量表型获取和分析系统及方法

    公开(公告)号:CN115812612B

    公开(公告)日:2025-02-07

    申请号:CN202211587793.2

    申请日:2022-12-08

    Abstract: 本发明涉及一种多目标小鼠全生育期高通量表型获取和分析系统及方法。本发明构建了适用于多目标实验小鼠生活的鼠笼系统,采用两个深度相机从鼠笼顶面的两个矩形孔对实验小鼠进行观测,获取RGB图像数据和深度图像数据,同时采用RGB相机从鼠笼顶面的圆角矩形孔向下观测,获取实验小鼠的视频数据。基于深度学习网络和多目标跟踪算法实时识别小鼠并准确跟踪每只小鼠,提取每只小鼠的鼻子、耳朵、脖子、背部中心点、尾巴根部等关键点,根据关键点估算单只小鼠的行为及小鼠之间的社交行为,确定各行为发生的时刻、时长、频次等行为参数并根据这些行为参数分析小鼠的健康状态。本发明能准确提取全生命周期多目标小鼠的表型,成本低,操作方便快捷。

    一种设施盆栽表型智能检测系统及应用方法

    公开(公告)号:CN118502442B

    公开(公告)日:2024-11-15

    申请号:CN202410674082.1

    申请日:2024-05-28

    Abstract: 本发明涉及一种设施盆栽表型智能检测系统及应用方法。系统包括表型检测流水线式平台、盆栽自动化调度系统和智能搬运移动机器人。系统能够自动化完成盆栽的表型数据获取、保存及搬运任务。表型检测流水线式平台集成多种成像装置,实现盆栽的精准检测;盆栽自动化调度系统集成Web操作界面、MQTT服务、智能表型检测任务规划模块,用户可进行设备任务调配与设备管理;智能搬运机器人则通过双轮差速驱动、激光雷达和深度相机等技术,实现设施场景环境建图、目标检测与精准搬运。系统通过可调尺寸抱夹装置,确保对不同尺寸盆栽的灵活抓取与搬运。整体系统提升了设施盆栽表型检测的自动化与智能化水平。

    一种设施盆栽表型智能检测系统及应用方法

    公开(公告)号:CN118502442A

    公开(公告)日:2024-08-16

    申请号:CN202410674082.1

    申请日:2024-05-28

    Abstract: 本发明涉及一种设施盆栽表型智能检测系统及应用方法。系统包括表型检测流水线式平台、盆栽自动化调度系统和智能搬运移动机器人。系统能够自动化完成盆栽的表型数据获取、保存及搬运任务。表型检测流水线式平台集成多种成像装置,实现盆栽的精准检测;盆栽自动化调度系统集成Web操作界面、MQTT服务、智能表型检测任务规划模块,用户可进行设备任务调配与设备管理;智能搬运机器人则通过双轮差速驱动、激光雷达和深度相机等技术,实现设施场景环境建图、目标检测与精准搬运。系统通过可调尺寸抱夹装置,确保对不同尺寸盆栽的灵活抓取与搬运。整体系统提升了设施盆栽表型检测的自动化与智能化水平。

    一种对自然形态的稻穗进行表型提取的方法

    公开(公告)号:CN117935250A

    公开(公告)日:2024-04-26

    申请号:CN202410121299.X

    申请日:2024-01-29

    Abstract: 本发明涉及一种对自然形态的稻穗进行表型提取的方法。通过在水稻植株后放置黑色背景板,使用移动终端采集稻穗图像,通过深度学习模型对图像进行预处理,获得稻穗主体图像。通过两组参数的籽粒检测网络模型,分别获取稻穗所有籽粒的计数结果和无遮挡及轻微遮挡的籽粒的位置信息。结合Skeletonize算法、Astar算法和适用于穗长提取的端点选取策略,计算穗长。进一步,通过识别稻穗主体图像获取穗型指数PMI,并利用PMI对籽粒计数结果进行补偿,得到最终的稻穗籽粒数量。根据籽粒的位置信息,通过裁剪得到无遮挡以及遮挡轻微的籽粒图像,提取粒长和粒宽,计算其均值作为稻穗的粒长和粒宽。该技术方案准确提取稻穗表型特征,为稻谷产量预测和育种研究提供有力支持。

    基于人工智能的作物全表型组高通量检测系统和方法

    公开(公告)号:CN114061483B

    公开(公告)日:2024-02-09

    申请号:CN202111335981.1

    申请日:2021-11-08

    Abstract: 本发明公开了一种基于人工智能的作物全表型组高通量检测系统和方法。检测系统包括电动移动大棚、根盒、滴灌系统、全自动数据采集装置、无人机和数据处理模块。根盒采用两块特制的面板与密封条连接设计,能够实现根盒标准化,适应不同植株的种植。全自动数据采集装置采用不同灯管异步开启,拍摄有着不同反光位置的根系图片,后期通过图像合成算法进行图像拼接,获得高清无反光的根系图片,实现根部表型性状参数的高精度提取。结合无人机采集地上植株表型,检测系统能够实现植株的高通量全表型组数据采集。

    一种便携式田间玉米叶片气孔检测设备

    公开(公告)号:CN115639194A

    公开(公告)日:2023-01-24

    申请号:CN202210830253.6

    申请日:2022-07-06

    Abstract: 本发明涉及一种便携式田间玉米叶片气孔检测设备,本发明由带有微型暗室的夹具固定玉米叶片,由ProScope HR+400倍镜头构成图像采集放大单元,由触摸屏作为操作显示界面,由树莓派4b对所得图像进行处理,得到玉米叶片开闭气孔数、开闭比和气孔密度,同时与远程服务器进行通信,可以进行孔隙分割并计算气孔孔隙长度、气孔孔隙宽度、气孔孔隙开度、孔隙离心率、气孔孔隙面积、气孔孔隙周长。本发明将气孔识别算法部署在树莓派4b上,将气孔分割算法部署在远程服务器上,同时通过远程服务器进行气孔识别算法的更新。本发明设计了一款操作软件,该软件可以调节摄像头参数,控制摄像头拍照并识别,控制与远程服务器的通信,同时显示得到的结果。

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