[发明专利]结合计算机视觉和多传感器的作物灌溉系统

说明书

技术领域

本发明涉及计算机视觉及处理技术和传感器技术领域，特别是涉及一种基于计算机视觉和传感器检测作物形态、颜色变化和环境参数变化并做出判断和灌溉的节水灌溉方法。

背景技术

随着科学技术的发展，农业生产也正在迅速地改变了传统的耕作模式，现代的科学和工业技术已逐渐渗透到农业生产中，农业技术逐渐向科学化、信息化的方向发展，现代设施农业应运而生，并成为当今世界最具活力的产业之一。

在国外，有关节水灌溉控制系统的发展起步较早，自动化程度高，已经形成了比较完善的灌溉控制体系。作为现代农业技术重要组成部分的“精量控制灌溉”是农业节水研究的发展方向。国内在这方面的研究起步较晚，灌溉自动化程度不高，多是基于田间常用传感器的研究，结合计算机视觉和多种传感器的灌溉系统研究很少见。本发明提出了一种结合多传感器和计算机视觉的作物灌溉系统，实现了对作物灌溉的自动监测与控制，对实现农作物的精量灌溉，提高水资源利用效率具有重要意义。

计算机视觉是应用计算机技术模拟人的视觉机理，对所取得的视觉图像中的事物进行识别分类的科学技术。是一种无损测量手段，是作物生长诊断研究中的一种先进技术手段之一。

在灌溉的新技术应用中，现在已有研究人员通过LVDT(差动变压器式)位移传感器对玉米、柑桔等进行测量，取得了一定的节水效果。但LVDT主要是用在机械制造领域工业计量中，测量分辨率和精度虽然可以满足要求，但由于接触点具有刚性，会影响作物的生长，同时也无法很好的满足对作物测量的实际要求。也有学者利用传感器或者千分尺对作物的果实或叶进行测量，但这些方法都需要与作物的果实或叶片进行接触性操作，而通过传感器或机械装置测量植物器官的微量变化，获得需水信息来控制灌溉系统，这些方法由于需要现场操作，费时费力，并且由于是接触性测量，也对作物的生长具有一定的影响。当前，国外也有学者从事利用近距离的红外遥感图像来检测作物需水情况，此项技术成本非常昂贵，而且也没有达到实用化的程度。

作物周围的生长环境、作物生长高度的变化、作物的叶片的生长变化等和作物的水分状况都具有很大的相关性，本发明所提出的技术为结合计算机视觉和土壤水势传感器、温湿度传感器等多种传感器的非破坏性的作物缺水检测，建立并结合作物生长数据模型，将作物的生长环境参数与作物的生长特征参数结合，综合判断出作物缺水状态，并控制电磁阀自动完成作物的灌溉。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于计算机视觉技术和多传感器结合的作物智能节水灌溉的方法，它能实现非接触测量，不影响作物生长，并结合了作物本身的生长特征参数和作物周围的环境参数，达到节水灌溉的目的。

针对传统灌溉方式的不足，本发明提出的结合计算机视觉和多传感器的作物智能灌溉系统，首先利用图像获取设备，取得作物图像，并通过计算机对图像进行处理，完成图像的颜色空间转换，图像的分割和特征提取，获取作物的茎、叶、花的特征和颜色变化，同时通过多种传感器获取作物周围农田环境数据，最后结合作物生长数据模型和通过遗传神经网络，计算并判断出作物的需水信息，由单片机去控制电磁阀进行灌溉。系统实现了对灌溉的智能控制，对提高水资源的利用率具有重要的意义。

本发明结合计算机视觉和多传感器的作物灌溉系统是由图像获取设备、多种传感器、计算机、单片机和灌溉系统组成，系统实现包含以下具体步骤：

(1)获取作物的生长原始图像；

(2)将原始图像进行预处理；

(3)分别对图像进行二值化处理和从RGB颜色空间转换到HSI颜色空间，并选取HSI颜色空间中的H和S参数作为作物图像的颜色特征，在HSI颜色空间的作物图像中选择部分像素点作为种子；对种子区域进行生长，将与种子颜色性质相似的相邻像素附加在生长区域的种子上，对整幅图像的多个子块进行扫描，对在颜色上相近，空间上相邻的区域进行合并；

(4)完成作物的分割和作物生长特征参数的提取；

(5)将各种生长特征参数与建立的作物生长数据模型进行数据比较与计算，取得生长特征值；

(6)获取多种传感器的数据并进行计算；

(7)结合多种传感器数据和作物生长特征值，基于遗传神经网络进行计算和判决；

(8)根据计算机判决结果，由单片机控制电磁阀，完成作物的灌溉。

本发明的系统硬件主要由图像获取设备、多种传感器、计算机、单片机和灌溉系统组成，其中多种传感器包括温湿度传感器、土壤水势传感器、蒸发量传感器和土壤电导率传感器。