[发明专利]农作物叶子虫害检测装置及其检测方法

权利要求书

1.一种农作物叶子虫害检测装置，其特征在于，包括：图像采集装置、连接杆、显示装置以及工作主机，所述工作主机包括外壳和图像处理装置；

所述图像采集装置连接在所述连接杆的一端，所述连接杆的另一端连接到所述工作主机的外壳，所述显示装置设于工作主机上；

所述图像采集装置获取叶子虫害图像，并将获取到的叶子虫害图像传输到所述工作主机；

所述图像处理装置对接收到的叶子虫害图像进行图像处理，并将图像处理后的图像发送到显示装置上进行显示；

所述连接杆设有伸缩调节机构，伸缩调节机构设于连接杆的内侧壁，且所述图像处理装置上设有与伸缩调节机构连接的伸缩控制电路，用于控制伸缩调节机构；

所述图像采集装置包括可旋转摄像头，且所述图像处理装置上设有旋转控制电路，用于控制可旋转摄像头旋转；

所述图像处理装置上设有图像采集控制电路，用于控制图像采集装置获取叶子虫害图像；还包括：

连接在所述工作主机上的操作手柄，用于控制所述伸缩控制电路、旋转控制电路和图像采集控制电路的操作，调整放置在农作物叶子虫害部位附近的所述图像采集装置的位置，以使所述图像采集装置检测到叶子背面的虫害情况；

所述图像处理装置包括：USB模块、TF卡模块以及网络连接模块，其中，

所述TF卡模块连接到所述USB模块，所述网络连接模块连接到所述USB模块及TF卡模块；

所述USB模块用于与外部存储设备进行数据通信；

所述TF卡模块用于扩展所述农作物叶子虫害检测装置的存储容量；且

所述网络连接模块用于接入外部网络；

工作主机，用于使用Sobel边缘检测器计算预处理后的图像的梯度幅度；

计算预处理后的图像中多个局部最小区域的位置，通过一个高度阈值计算预处理后的图像中的低点集合作为内部标记集合，采用分水岭算法和距离变换选择外部标记集合，并将内部标记和外部标记作为标记准则集合，其中，所述低点表示比周围点更深的点；

以内部标记和外部标记为标记修改梯度图像，进行分水岭分割；

确定分水岭位置之后，根据分水岭的位置将灰度图像中的虫害轮廓图像分割出来，得到虫害边缘轮廓线所围成的区域的虫害轮廓图像。

2.根据权利要求1所述的农作物叶子虫害检测装置，其特征在于，所述操作手柄接合在所述工作主机上，且所述操作手柄设有多个按钮，所述多个按钮分别与所述伸缩控制电路以及旋转控制电路相连，用于控制所述伸缩控制电路以及旋转控制电路的操作。

3.一种基于权利要求1至2任意一项所述的农作物叶子虫害检测装置的农作物叶子虫害检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

将图像采集装置放置在农作物叶子虫害部位附近；

控制图像采集装置来获取农作物叶子虫害图像，并传送至图像处理装置；

通过图像处理装置对接收到的虫害图像进行图像处理，并将图像处理后的图像发送到显示装置上进行显示，以便用户判断农作物叶子受到的虫害情况；

其中，所述图像处理的方法包括：

对虫害图像进行色彩预处理，得到灰度图像；

对所述灰度图像进行边缘提取，获取虫害边缘轮廓线所围成的区域的虫害轮廓图像；包括：计算所述虫害图像的灰度图像的梯度幅度，获取分割函数图像；利用所述分割函数图像获取虫害边缘轮廓线所围成的区域的虫害轮廓图像；

将虫害轮廓图像转换为二值化图像；

根据所述二值化图像中虫害区域的面积大小来确定农作物受虫害程度。

4.根据权利要求3所述的农作物叶子虫害检测方法，其特征在于，所述对虫害图像进行色彩预处理，得到灰度图像的步骤包括：

基于LAB算法对农作物叶子虫害图像进行色彩分割；将色彩分割后的图像转换为灰度图像。

5.根据权利要求3所述的农作物叶子虫害检测方法，其特征在于，在将虫害轮廓图像转换为二值化图像之前，还包括：对虫害轮廓图像采用形态学开运算，滤去所述虫害轮廓图像多余的区域和边缘。

6.根据权利要求5所述的农作物叶子虫害检测方法，其特征在于，在采用形态学开运算之后，还包括：采用孔洞填充算法对虫害轮廓图像进行填充，滤去虫害轮廓图像中的孔洞。

7.根据权利要求3所述的农作物叶子虫害检测方法，其特征在于，对所述灰度图像进行边缘提取，获取虫害边缘轮廓线所围成的区域的虫害轮廓图像的步骤还包括：

对灰度图像进行特征检测，确定标记目标和对应的背景的标记函数；

将目标和对应的背景强制加到分割函数图像中作为极小值，分别进行分水岭分割；

合并所述目标和对应背景的分割结果，确定分水岭的位置；

根据分水岭的位置将灰度图像中的虫害轮廓图像分割出来，得到虫害边缘轮廓线所围成的区域的虫害轮廓图像。