[实用新型]果菜苗表型自动化无损检测系统

说明书

本实用新型属于农业检测技术领域，具体涉及一种果菜苗表型自动化无损检测系统。本系统结构主要由苗盘、旋转平台、Azure Kinect、机械臂、末端执行器、电控箱和上位机软件构成。通过上位机控制自动化采图系统对果菜苗搬运拍照，再利用上位机的图像处理和结果显示功能对所拍照片进行分析测量并将苗高、株高、茎粗、下胚轴高、叶片数、叶面积和叶周长这些表型数据在软件界面中显示。本实用新型适用性广、实用性强、准确性好，可以有效降低人工劳动强度，提高效率，具有很大的推广价值。

技术领域

本实用新型属于农业检测技术领域，具体涉及一种果菜苗表型自动化无损检测系统，该装置与机器视觉技术领域相关。

背景技术

植物受到复杂的基因组、环境等相互作用的影响，而植物表型可以表现出植物在特定条件下的结构、功能等形态特征及其变化规律。表型技术可以研究植物的性状生长规律，可以为育种、栽培和农业生产实践提供理论支撑，更好的培育出具有优良性状的植物。

植物表型参数的分析与育种息息相关。传统的表型数据的获取主要是通过手工测量和照相后软件分析进行。手工测量可以获取植物直径、叶长、叶片数目等指标，照相后软件分析或通过叶面积仪可以获取植物的叶长、叶宽、叶面积、叶倾角等指标。这些测量都需要花费大量时间，测量结果准确性较低，工作繁琐，工作量大，这些缺点大大限制了大规模遗传育种筛选的效率。此外，国内采用的这些传统方法都只能获得植物表型的部分指标，优良株型的选择等也只能依靠科研人员经验选择，而每个人的选择标准不同，甚至差异很大，造成没有办法统计。鉴于大量的植物表型组学数据，表型信息的联用对功能基因组学的研究意义巨大，必须要依托准确科学的高通量植物表型平台去完成工作。因此，构建一个适用性广、实用性强、准确性良好的果菜苗表型自动化无损检测系统，可以实现高效的果菜苗表型数据采集，减少人力物力消耗，对提高生产与科研效率具有重要的理论价值和现实意义。

发明内容

(一)要解决的技术问题

为解决现有传统人工表型测量方法效率低，主观误差大、容易破坏样本等问题，本实用新型的目的在于提供一种果菜苗表型自动化无损检测系统，能够实现对果菜苗表型特征高效、精确地无损检测，本地存储Kinect所拍摄照片，并对植物的表型参数进行测量和显示。

(二)技术方案

本实用新型为解决其技术问题，提供了以下技术方案。

一种果菜苗表型自动化无损检测装置，其特征在于：该装置包括自动化采图系统和上位机；其中，自动化采图系统包括由直线导轨组成的上下料流水线、分体式苗盘、旋转平台、Azure Kinect、直角坐标机械臂、末端执行器和电控箱；所述分体式苗盘固定在直线导轨上，末端执行器与机械臂连接；Azure Kinect固定在旋转平台的上方；执行检测任务时，末端执行器抓取上料流水线苗盘上的单个钵苗，将其移动至旋转平台，待Azure Kinect拍摄完钵苗的5个角度图像序列后，再将钵苗放置到下料流水线苗盘中；机器人在运行刚开始时和分完苗之后都会配合限位开关对机械臂、上下料流水线和旋转平台进行复位，消除机器运行中的累计误差；电控箱中的STM32是自动化采图系统的控制核心，果菜苗表型自动化无损检测装置采图的所有机械运动，都是在STM32的控制下完成的；STM32通过控制上下料流水线和机械臂的步进电机、旋转平台和末端执行器的舵机，实现对苗盘位置、机械臂位置、末端执行器状态、拍照平台旋转角度和各机构动作顺序的精确控制；上位机与STM32和Azure Kinect连接。

更具体地，Azure Kinect拍摄钵苗的5个角度中，包括4个平视角度和1个俯视角度；图像序列为可见光、深度和近红外图像

更具体地，上位机用于图像处理算法和人机交互界面软件的运行，对自动化采图系统得到的图片进行无损检测，同时将处理数据和结果通过界面反馈给使用者；上位机与STM32串口连接通信，对自动化采图系统的运行进行人工监测和控制。

本实用新型的具体使用包含如下步骤：