[实用新型]一种基于光谱成像技术的植物健康状况检测装置有效

专利信息
申请号: 201320042541.1 申请日: 2013-01-23
公开(公告)号: CN203178188U 公开(公告)日: 2013-09-04
发明(设计)人: 蒋焕煜;卢劲竹 申请(专利权)人: 浙江大学
主分类号: G01N21/64 分类号: G01N21/64;G01N21/88
代理公司: 杭州求是专利事务所有限公司 33200 代理人: 林怀禹
地址: 310027 浙*** 国省代码: 浙江;33
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 光谱 成像 技术 植物 健康状况 检测 装置
【说明书】:

技术领域

本实用新型涉及一种基于光谱成像技术的检测装置,特别是涉及一种基于光谱成像技术的植物健康状况检测装置。

背景技术

植物体内能激发荧光的物质主要有多酚类以及光合色素,包括类胡萝卜素和叶绿素(Lichtenthaler,1998)。在一个或多个波段的激发光激发下,可以得到不同波段下的荧光光谱。

激发光源的发展由氙气灯、卤素灯到紫外灯、激光(Pereira,2008.Moshou,2005)。近年来,LED以其耗能小,寿命长等优点,成为一种新型光源(Lawrence,2007)。并且,LED不会对植物造成灼烧伤害,目前,已有基于LED光源的防除植物病害生长箱(专利申请公布号:CN102014608A)。

植物对蓝光的吸收最强,因此蓝光的激发效率与其他颜色光相比较高(Lichtenthaler,1999)。蓝光同时可以激发类胡萝卜素和叶绿素荧光,分布在绿光、红光以及近红外波段。植物受胁迫后,荧光强度会发生改变,其颜色、纹理等特征会发生变化。基于多光谱的荧光成像方法,可以同时对多个波段的荧光成像,获得不同波段的荧光图像信息。通过对单一波段的荧光或不同波段的荧光比率的分析方法(Sankaran,2012),可以检测植物营养元素缺乏以及病虫害胁迫症状(Emilie Cadet,2011.Belasque,2008),是植物的健康状况的一种重要检测方法。

叶片的机械损伤是指:植物在生长过程中,叶片因外力作用而出现的破损、缺失。健康的叶片也可能存在机械损伤,其健康部位的荧光强度与完整叶片相比没有较大差异(Marcassa,2009),但其破损部位不会有荧光信息。由于植物活体叶子内的色素荧光强度非常低,叶片受胁迫后色素失去活性,荧光信息会减少,严重时几乎没有荧光信息。因此,仅从荧光图像区分二者,易把仅机械损伤的健康叶片和受胁迫的叶片混淆,对植物的健康状况出现误判(Belasque,2008)。但是在可见光波下,植物外观信息可以完整呈现,结合可见光和荧光信息,能实现二者的区分。

目前的针对植物健康状况的检测装置,在光源的布置方面,实现均匀光照的方法是,采取左右对称结构或在封闭环境中加入反光物质;在检测对象方面,大多对植物内自发荧光物质如绿色荧光蛋白进行检测(Zuzana,2009),或者采用其他装置激发出的荧光后再进行成像,缺乏光源转换控制结构,不能实现激发和采集在同一装置中进行;在成像方法方面,多采用单色相机和滤光片转盘的结构(Wetterich,2013),不能有效地达到对处于同一荧光强度下的植物的多波段荧光成像;在检测方法方面,仅从荧光图像分析,难以区分叶片的破损是由机械损伤还是病害等胁迫导致。

发明内容

本实用新型的目的在于提供一种基于光谱成像技术的植物健康状况检测装置。通过等边三角形间隔光源结构,实现两种光源均匀光照和相互转换,激发植物色素荧光,同时在多个波段荧光成像并能采集可见光图像,通过植物的荧光信息和可见光信息,分析植物受胁迫的状况并与单纯的机械损伤区分。

为了达到上述目的,本实用新型采用的技术方案是:

本实用新型包括光照箱、照明单元、成像单元和计算机;其中:

照明单元包括:三个蓝色LED和三个白色LED构成的光源,光源控制器;等边三角形支架的每一边均有一个蓝色LED和一个白色LED,同样颜色的三个LED灯形成一个等边三角形,三个等边三角形具有相同的中心O,六个LED的光照平面均与水平面呈45度夹角,光源控制器通过与光源相连,光源控制器分别用两个独立开关连接两个颜色LED灯,控制蓝色LED和白色LED的开关;

成像单元:位于所述的光照箱内,成像单元垂直安装在采集平台的正上方,成像单元包括多光谱相机和可调镜头;多光谱相机与计算机相连,采集平台位于光照箱底部。

所述多光谱相机的光谱范围是400-700nm和760-1000nm。

本实用新型检测方法的步骤为:

(1)先利用蓝光从顶部照射活体植物,激发活体植物的类胡萝卜素荧光和叶绿素荧光,用多光谱相机采集植物的荧光图像;

(2)再利用白光从顶部照射活体植物,用多光谱相机采集植物的可见光图像;

(3)对植物的可见光图像和荧光图像进行图像处理,得到植物叶片部位的灰度图;

(4)提取荧光图像中绿光、红光和近红外三个分量荧光图像,计算三个分量荧光图像中植物叶片的颜色、纹理特征参数,判别出健康与受胁迫的植物;

(5)提取可见光图像中,植物叶片的形状参数,得到植物叶片的外部轮廓信息,判别出完整和有机械损伤的植物。

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