[发明专利]一种基于深度图像的作物出苗质量检测方法

说明书

本发明属于农业植保检测技术领域，具体涉及一种基于深度图像的作物出苗质量检测方法。该方法通过深度相机获取深度图像，对深度图像进行处理得到高程图像，进而获得作物行，对作物行进行拟合得到准确的作物行倾角，在作物行的基础上截取局部图像，对作物行局部图像进行横向一维累和投影获得作物行高程特征分步曲线，进而得到作物行的作物高度；再将作物行上位置映射至原始图像中进而得到作物中每一作物的坐标，从而可以判断出播种的行距、种距以及播种均匀性，有利于评价播种情况。

技术领域

本发明属于农业植保检测技术领域，具体涉及一种基于深度图像的作物出苗质量检测方法。

背景技术

目前农业生产逐渐实现精准化和智能化，农业生产逐渐朝向机器人化发展，机器操作在取代人参与农业劳动的同时可以有效降低生产成本、提高农田的作业效率。而对机器播种质量进行检测，保证作物播种质量对保证作物产量用有重要意义。而使用计算机技术快速检测苗位置信息，是大田精确农业的重要研究方向之一。

传统苗位置检测主要以目视评价为主，该方法主要依赖于人工目视，在实施时需要检测人员逐行进行目视，不仅检测效率低，而且碍于人眼识别往往存在一定程度的偏差，检测准确度不高，对较大地块难以实现完整检测。而基于可见光图像的计算机视觉测量方法，引入机器视觉，具有效率高，精度高的优点，但其信息量少，仅包含作物位置及冠层直径等二维信息。而且该方法是基于二维图像的对象识别，由于田间地势、环境的差异化及复杂性，使其在田间作物环境下具有较大难度。

发明内容

针对基于可见光图像的计算机视觉测量方法存在信息量少、在田间作物环境下具有较大操作难度的缺陷和问题，本发明提供一种基于深度图像的作物出苗质量检测方法。

本发明解决其技术问题所采用的方案是：一种基于深度图像的作物出苗质量检测方法，包括以下步骤：

步骤一、获取作物高程图像

1、在深度相机的有效量程内在作物冠层上方以垂直俯视安装深度相机，通过深度相机获取深度图像；

2、对深度图像进行中值滤波，消除图像孔洞；

3、读取消除孔洞的图像中的最大灰度，以最大灰度作为图像的最大深度值D_max；

4、将深度图像内的每一个像素灰度减去D_max，将深度图像坐标原点由相机位置沿Z轴方向平移至图像最深处，然后对图像灰度取负值，反转Z轴获取高程图像；

步骤二、拟合作物行位置

1、对高程图像中每图像行的曲线进行滤波，消除噪声同时保持曲线形状；

2、获取每图像行的极大值点作为特征点，并将其绘制在于原图像大小相等的空白图像上，使每作物行在每图像行上仅保留一个特征点，获得特征点图像；

3、对特征点图像进行横向一维累和投影，获得特征一维曲线；

4、取特征一维曲线众数作为该图像中包含作物行数量；

5、在每一作物行接近中心位置选取中心点进行斜率搜索得到精确倾角；

6、通过多次迭代所得精确倾角及其对应中心点，截取局部图像，对局部图像中的特征点进行最小二乘直线拟合，获得作物行最佳点斜式；

步骤三、获取作物行上位置及作物高度

1、基于作物行最佳点斜式，确定高度h和宽度w，并依据高度h和宽度w对原始深度图像进行截图，获取作物行局部图像；

h＝H

式中：H为原始深度图像高度；