[发明专利]基于偏振光谱技术的作物营养水平快速诊断装置和方法无效
申请号: | 201110363737.6 | 申请日: | 2011-11-17 |
公开(公告)号: | CN102384892A | 公开(公告)日: | 2012-03-21 |
发明(设计)人: | 毛罕平;张晓东;朱文静;韩绿化;周莹;左志宇 | 申请(专利权)人: | 江苏大学 |
主分类号: | G01N21/21 | 分类号: | G01N21/21 |
代理公司: | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人: | 楼高潮 |
地址: | 212013 江*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 偏振 光谱 技术 作物 营养 水平 快速 诊断 装置 方法 | ||
技术领域
本发明涉及一种作物营养水平的诊断技术领域,特指基于偏振光谱图像技术的作物营养水平快速诊断装置和方法。
背景技术
基于叶片或冠层的光谱和计算机视觉诊断技术由于具有快速、方便、非破坏性的优点,成为当前国内外作物营养水平诊断技术的研究热点。不论是采用反射光谱技术、图像技术或多光谱图像技术进行作物营养状况的诊断都仅仅利用了光波的强度(即反射率或反射强度)和波长信息,而光波的信息是非常丰富的,除了强度、波长外,还包括偏振态。偏振光谱图像技术就是将光的偏振态引入作物营养水平的光谱快速诊断
偏振光谱图像技术是指利用检测对象表面各点所反射和散射的偏振光进行成像。偏振图像具有普通图像和反射光谱所不具备的优点,可以表征一些强度图像和光谱很难表征的信息,如目标表面的微观结构变化、物质内部对入射光的选择性吸收、散射以及物体表面前向反射、后向反射、漫反射特性的变化,具有广泛的军用和民用前景。
近年来偏振检测技术发展很快,从单一线偏振探测到现在的全Stokes(斯托克斯参数)测量。国内外一些学者主要是将该技术应用于遥感及目标识别、鉴别不同的叶片及植物种类、土壤水分含量的偏振特性研究等等。目前,尚未见用偏振光谱图像技术来快速诊断作物营养水平。
发明内容
本发明为了弥补现有技术的不足,提供一种基于偏振光谱图像技术的作物营养水平快速诊断装置和方法。
本发明基于偏振光谱图像技术的作物营养水平快速诊断装置,包括如下部件:计算机,控制器,偏振测量模块,偏振平行光发生模块,样品电控旋转机构,大支架,小支架、电控移动轨道,载物板;载物板中心偏右侧的位置固定的是电控移动轨道,与之相对的左侧固定的是大支架;其中电控移动轨道上还活动连接了小支架,小支架可沿电控移动轨道的整个圆周360度旋转;样品电控旋转机构安装在电控移动轨道的中心位置,并直接固定在载物板上;偏振测量模块活动连接于大支架,偏振平行光发生模块活动连接于小支架,均可以通过手动方式调节固定在支架上的位置;控制器通过数据线将计算机分别与偏振测量模块、偏振平行光发生模块、样品电控旋转机构相连接。
其中所述的电控移动轨道为圆形,半径为250mm。
其中所述的大支架和小支架均为1/4圆弧形,大支架的圆弧半径大于小支架的圆弧半径。
其中所述的偏振测量模块为偏振光采集传感器。
其中所述的偏振平行光发生模块为氙灯光源(150W),波长范围:350~800nm;提供均匀的偏振平行光,光束直径:5~10mm。
其中所述的样品电控旋转机构5的直径为100mm,旋转范围0~360 度。能够根据来自计算机的位移旋转控制指令自动调节旋转角度,也可以手动调节放置在载物板9上的X-Y轴方向的位置。
本发明基于偏振光谱图像技术的作物营养水平快速诊断方法,按照下述步骤进行:
(1) 将作物对象固定在样品电控旋转机构上,
(2) 调整偏振平行光发生模块,使得作物对象完整的接受其发出的均匀偏振平行光;
(3) 偏振测量模块检测上述偏振光;
(4) 利用检测结果分析建模并预测作物的营养水平。
其中所述的将作物对象固定在样品电控旋转机构上是指将需要检测的植物叶片固定在样品电控旋转机构上并根据叶片大小等通过手动X-Y平台进行调整,
其中所述的偏振平行光发生模块调整是指利用计算机发出控制指令给控制器,控制器驱动调整偏振测量模块、偏振平行光发生模块、样品电控旋转机构及手动X-Y平台三者之间的对应角度,并实现检测参数的要求。
其中所述的偏振测量模块检测是指偏振测量模块接收作物对象反射或散射的偏振光,再由计算机通过控制器获取在不同偏振平行光入射参数下的反射或散射偏振光谱信息,有效的进行定量描述。
其中所述的利用检测结果分析建模并预测作物的营养水平是指建立基于作物对象的营养水平与偏振方向、偏振度和反射或散射光谱分布的对应关系模型;包括先光谱预处理,再提取光谱特征,最后建立模型并预测。所述的图像预处理,包括MSC(多元散射校正)、一阶导数微分、二阶导数微分、SNV(变量标准化)等,光谱特征提取选择采用遗传算法、线性回归、偏最小二乘回归或小波变换等建模方法,筛选出预测精度最高的特征子集,并利用最优特征子集建立植物营养水平的预测模型,用该预测模型预测植物的营养水平。
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