[发明专利]用于确定谷穗的谷粒重量的方法、系统和计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种用于确定谷物茎秆的谷穗的所有谷粒的重量的方法，所述方法包括以下步骤：

-在所述谷穗的主轴梯级视图中提供所述谷穗的数字图像，其中，在捕获所述数字图像时，所述谷穗位于作为背景的参考卡的前面，

-通过将所述谷穗的所述数字图像的图像像素与所述背景分离并借助于所述参考卡上的图像标记在所述谷穗的纵向方向中将所述谷穗的一端的像素坐标与所述谷穗的相对端的所述谷穗的像素坐标进行比较，确定所述谷穗沿所述谷穗的纵向轴线的长度，

-借助于模板匹配方法确定所述谷穗的主轴梯级的数量，

-通过将所确定的主轴梯级的数量乘以因子来确定所述谷穗的谷粒数量，以及

-通过将所确定的谷粒数量乘以校准因子来确定所述谷穗的所有所述谷粒的所述重量。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述方法还包括确定所述谷穗的所述谷粒的1000个谷粒重量。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，所述模板匹配方法包括：

-在所述谷穗的纵向方向中在整个谷穗上的包括选择的所述谷穗的平均部分区域的图像模板的逐像素位移，以及所述图像模板与相应覆盖的谷穗部分的相似度因子的相应确定，从而产生x-y表示中的相对最大值，其中，x表示所述图像模板的所述位移，并且y表示所述相似度因子，以及

-从所述x-y表示中确定所述主轴梯级的所述数量。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，从所述x-y表示中确定所述主轴梯级数量包括：

-基于所述相对最大值距彼此的距离确定平均周期长度，以及

-通过将所述谷穗的所述长度除以所述平均周期长度来确定所述主轴梯级的所述数量。

5.根据权利要求3所述的方法，其中，从所述x-y表示中确定所述主轴梯级的所述数量包括：

-确定所述相对最大值的数量。

6.根据前述权利要求1、2、4和5中任一项所述的方法，其中，用于确定所述谷穗的所述长度的所述方法包括：

-变换所述谷穗的所述像素相对于所述参考卡的位置，使得补偿所述谷穗的所述数字图像的倾斜透视，并使得所述谷穗的所述纵向轴线平行于所述参考卡的一侧。

7.根据权利要求6所述的方法，其中，用于确定所述谷穗的所述长度的所述方法包括：

-根据所述谷穗的直立位置相对于所述参考卡变换所述谷穗的像素，使得所述谷穗的所述纵向轴线平行于所述参考卡的所述一侧。

8.根据前述权利要求1、2、4、5和7中任一项所述的方法，其中，根据BBCH代码，所述谷穗的发育阶段大于或等于60。

9.根据前述权利要求1、2、4、5和7中任一项所述的方法，其中，所述参考卡的颜色值与颜色模型中的所述谷穗的平均颜色值形成鲜明对比。

10.根据前述权利要求9所述的方法，其中，所述颜色模型包括RGB颜色模型。

11.根据前述权利要求1、2、4、5、7和10中任一项所述的方法，其中，所述主轴梯级视图是当所述谷穗的纵向轴线在视野区域中延伸时提供最小视野区域的所述谷穗的视图。

12.根据前述权利要求1、2、4、5、7和10中任一项所述的方法，其中，所述谷穗的所述数字图像的捕获在所述谷穗的所述茎秆上或与所述茎秆分开地执行。

13.根据前述权利要求1、2、4、5、7和10中任一项所述的方法，其中，所述图像标记具有至少两个图像标记，和/或其中，所述图像标记具有至少一个刻度。

14.根据前述权利要求1、2、4、5、7和10中任一项所述的方法，其中，所述校准因子包括关于从由类型、发育阶段、天气、地理位置和施肥状态组成的组中选择的因子之一的至少一个依赖性。