[发明专利]粮仓内部害虫的机器视觉检测设备及计数方法

说明书

技术领域

本发明涉及粮仓内部害虫的机器视觉检测设备及计数方法。属于粮食仓储中的检测技术领域，尤其是一种粮仓内害虫的机器视觉检测设备及害虫计数方法。

背景技术

随着科技的发展，机器视觉技术在各个领域已经得到越来越广泛的应用。全世界每年由于虫害而损失的粮食高达10％，对害虫情况的准确预测可以大大的减少粮食的损失，害虫准确预测的条件是准确的获取害虫的数量。国内对粮食仓储的害虫检测方法有探管和诱捕器法、信息素诱集法、灯光诱集法、声测法、电导率检测法、近红外反射光谱识别法、软X-射线成像识别法。

粮仓内部害虫的机器视觉检测能够在线直观观察害虫图像，同时对害虫的计数，由于其图像的相互粘连影响了计数的结果，如何对图像粘连害虫进行准确分割是害虫计数的前提。模糊C均值算法、K-means聚类算法、分水岭算法都能够较好的将害虫从背景中分割出来，但对粘连害虫分割的问题却不能很好的解决。

发明内容

本发明要解决的技术问题是：克服现有技术中由于粮仓害虫不能够在线以图像方式检测观察及计数的难题，提供一种粮仓内部害虫的机器视觉检测设备及害虫计数方法，实现了误差小、速度快、成本低、效率高的害虫在线检测及计数。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：粮仓内部害虫的机器视觉检测设备及计数方法，依次包括害虫诱捕器、诱捕器中虫洞入口、诱捕器内的白色落虫板、捕虫器内部传感器检测电路、采集图像的摄像头模块、补光LED灯、采集的图像数据进行传输的图像传输单元以及监控中心、采集回来的害虫图像分割计数算法。

所述的害虫诱捕器由光滑的合金圆管制成，其表面有虫洞入口。

为了更好的捕获粮仓害虫，所述的诱捕器虫洞入口呈光滑斜口式，所述的白色落虫板由步进电机控制能够实现自动翻转。所述的补光LED灯置于摄像头模块表面，便于摄像头更清晰的获取图像数据。

所述的传感器检测电路主要包括检测电极和电容检测电路。当害虫经过检测电极之间时，电容值将发生变化，检测到有害虫进入捕虫器。

所述的检测电极采用的是两个相互绝缘的金属材料。

为了便于害虫顺利的从虫洞入口掉到落虫板上面，所述的摄像头模块大小为1/4英寸，置于诱捕器内部，检测电极旁，这样放置将不会影响害虫的掉落。

所述的害虫图像分割计数算法采用改进的凹点检测与精确分割点定位算法实现害虫准确分割，能够准确的将粘连害虫分割开来，实现准确的计数。

所述的采集图像数据进行传输的图像传输单元包括将缓存的图像数据从摄像头模块通过无线模块传送至集中器，最后通过RS485总线将图像数据发送至监控中心。在此，集中器与监控中心之间的通信不限于RS485总线，也包括其它有线与无线通信方式。

所述的害虫图像分割计数算法主要包括粘连害虫的判定、凹点检测、精确分割点定位以及害虫计数。

所述的粘连害虫的判定通过形状因子和单个害虫像素面积确定粘连害虫区域。通过凹点检测、分离点以及单个害虫像素面积进行准确分割点定位。

一种所述的粮仓储粮内害虫的机器视觉检测设备及害虫计数方法具有如下步骤：

①对整个系统进行初始化。

②有害虫掉进捕虫器时，传感器检测电路检测到害虫，害虫掉进捕虫器经过两个相互绝缘的检测电极时，电容将发生变化，通过电容的变化可以判断是否有害虫进入捕虫器。

③处理器发出信号打开补光LED灯，摄像头模块获取图像并缓存。

④将获取的图像数据通过无线模块发送至集中器，集中器通过RS485总线将图像数据传送至监控中心并自动保存。

⑤通过形状因子和单个害虫像素面积来判断图像中害虫的粘连情况。

⑥通过最小外接矩对粘连区域进行提取。

⑦采用改进的凹点检测和分离点对分割点进行准确的定位。

⑧画出分割线，通过连通域标记计算出图中害虫的数量。

步骤①中，整个系统的初始化包括上电复位、图像传感器的初始化以及初始化自动对焦。

步骤②中，由于粮仓害虫具有介电常数，根据公式(ε为极板间介电常数，s为极板面积，d为极板间距离)。当害虫掉入捕虫器时经过两块电极板之间时，极板间的介电常数发生变化，电容值也将发生变化，此时可以判定有害虫掉进捕虫器。

步骤③中，使用CPLD+SDRAM的方式来采集和缓存图像。首先通过CPLD采集害虫图像，然后将采集到的整张图像数据缓存到SDRAM中，再使用SPI分段读取图像数据。