[发明专利]手持便携式植物叶片滚动吸附扫描装置及其扫描方法

权利要求书

1.一种手持便携式植物叶片滚动吸附扫描装置，其特征在于，包括下座(1)、上座(16)、滚轴装置、便携式扫描仪(7)、玻璃纤维网格布(10)、真空气动阀(12)；

所述下座(1)连接于上座(16)的下部且二者之间留有间隙，所述间隙的一侧为进叶口、另一侧为出叶口，所述滚轴装置包括橡胶滚轮(14)，在所述橡胶滚轮(14)的滚动下能够使得叶片自所述进叶口进入并从所述出叶口被送出；

所述下座(1)的上表面中部开设有一开口槽，所述开口槽的槽口设置有所述玻璃纤维网格布(10)，所述开口槽的底部设置有所述真空气动阀(12)；

所述上座(16)的中部具有一贯穿的开口(21)，所述便携式扫描仪(7)安装于所述开口上，所述便携式扫描仪(7)的扫描区域至少包括所述玻璃纤维网格布(10)覆盖的区域。

2.根据权利要求1所述的手持便携式植物叶片滚动吸附扫描装置，其特征在于，所述滚轴装置包括四组滚轴：滚轴一(2)、滚轴二(3)、滚轴三(4)、滚轴四(5)，四组滚轴上均分别设置有一个长橡胶滚轮(14)，其中所述滚轴一(2)、滚轴二(3)设置于所述下座(1)上，所述滚轴三(4)、滚轴四(5)设置于所述上座(16)上。

3.根据权利要求2所述的手持便携式植物叶片滚动吸附扫描装置，其特征在于，每组滚轴包括一个长橡胶滚轮(14)、一个刚性轴(13)、两个滚轮卡扣(15)，橡胶滚轮(14)的外端部分别与一个滚轮卡扣(15)连接。

4.根据权利要求3所述的手持便携式植物叶片滚动吸附扫描装置，其特征在于，所述下座(1)的上平面(19)和上座(16)的下平面(20)上靠近进叶口和出叶口的一侧分别开设有滚轴安装部，滚轴能够安装于所述滚轴安装部内并能够在所述滚轴安装部内滚动。

5.根据权利要求4所述的手持便携式植物叶片滚动吸附扫描装置，其特征在于，每个滚轴安装部包括滚轴槽(11)和位于所述滚轴槽(11)两端的滚轴卡扣(18)，所述滚轴卡扣(18)内包括滚轴定位档(24)，所述滚轴槽(11)用于容纳长橡胶滚轮(14)和刚性轴(13)，所述滚轴卡扣(18)用于容纳所述滚轮卡扣(15)并能够对所述滚轮卡扣(15)定位。

6.根据权利要求5所述的手持便携式植物叶片滚动吸附扫描装置，其特征在于，所述滚轮卡扣(15)上设置有轴承，所述滚轴定位档(24)内为弹性变形材料或多档位卡接件，所述滚轮卡扣(15)进入所述滚轴定位档(24)后能够在弹性变形材料的挤压下或在多档位卡接件的不同档位上实现定位。

7.根据权利要求5所述的手持便携式植物叶片滚动吸附扫描装置，其特征在于，所述滚轮卡扣(15)上设置有刚性轴定位槽(23)，所述滚轴定位档(24)内为弹性变形材料或多档位卡接件，所述滚轮卡扣(15)进入所述滚轴定位档(24)后能够在弹性变形材料的挤压下或在多档位卡接件的不同档位上实现定位。

8.根据权利要求5-7任一项所述的手持便携式植物叶片滚动吸附扫描装置，其特征在于，所述下座(1)的上平面(19)四角位置、所述上座(16)的下平面(20)的四角位置均分别设置有支撑孔(17)，四个支撑柱(22)支撑于上、下支撑孔内。

9.根据权利要求8所述的手持便携式植物叶片滚动吸附扫描装置的扫描方法，其特征在于，包括以下步骤：

将需要扫描的叶片(9)通过进叶口(8)放在滚轴一(2)、滚轴三(4)之间，打开扫描仪(7)和真空气动阀(12)的开关，起动滚轴一(2)、滚轴二(3)、滚轴三(4)、滚轴四(5)使其旋转工作，叶片(9)在滚轴一(2)、滚轴三(4)上的橡胶滚轮(14)的摩擦力作用下向出叶口方向平移，经过玻璃纤维网格布(10)时，由于真空气动阀(12)的吸附作用，叶片(9)平整吸附在玻璃纤维网格布(10)上，让扫描仪(7)更好的扫描到叶片图像，叶片(9)在上座(16)与下座(1)间的空间通过，然后在滚轴二(3)、滚轴四(5)的摩擦力作用下通过出叶口被送出，扫描完成后扫描仪(7)获取到叶片(9)的完整图像信息。

10.根据权利要求9所述的手持便携式植物叶片滚动吸附扫描装置的扫描方法，其特征在于，扫描仪(7)扫描叶片图像的过程包括：

(1)使用高斯滤波器去除扫描图像产生的噪声，平滑图像：所述高斯滤波器为线性平滑滤波器，其滤波器的模板是对二维高斯函数离散得到，以模板中心位置为坐标原点进行取样，二维高斯函数如下

其中(x,y)为图像中任意点坐标，σ是标准差，利用二维高斯函数公式计算出大小为3×3、σ＝1.3的高斯模板中的各个元素值，若元素值为整数形式，则进行归一化处理，若不是则直接用来对图像进行滤波；

(2)将上述滤波完的RGB图像转换为灰度图像，再对灰度图像进行二值化处理：图像灰度化需要R＝G＝B＝gray，所以将原图像分离为R、G、B三通道，并令gray为RGB的加权平均值，即gray＝0.299R+0.578G+0.114B，得到一通道灰度图；使用封闭、连通的边界定义不交叠的区域得到理想的二值图，即所有灰度小于阈值的像素均被排除在外，使用大津阈值法自动寻找最佳阈值，大津阈值法原理是：从图像的灰度直方图中选定一个阈值k，则图像分成灰度值大于k和小于k的两组，分别计算每组的方差并得出二者之间的类间方差，不同的k值对应不同的类间方差，类间方差越大，说明图像中目标与背景的差别越大，选取类间方差最大时所对应的阈值即为所需的阈值；

(3)对图像进行形态学闭运算，填平小孔，弥合小裂缝：设置卷积内核形状为矩形，将内核从图像的左上角开始滑动直到滑完整个图像，若与核对应的原图像所有像素值都为1，则中心元素保持原值，否则变为0，通过滑动将图像中高亮区域或白色区域变得更干净，也粘合了之前处理中可能断开的区域；

(4)图像预处理完成后，通过findContours算法寻找图像所有边界连续像素序列，并保存在contours向量中，findContours算法通过行扫描确定外边界及孔边界，当f(i,j-1)＝0,f(i,j)＝1时，f(i,j)是外边界的起始点，f(i,j)＝1,f(i,j+1)＝0时，f(i,j)是孔边界的起始点；初始时设置唯一标识符NBD＝1，每发现一个新边界NBD+1，若遇到f(i,j)＝1,f(i,j+1)＝0,则令f(i,j)＝-NBD，此时已到右边边界终止点，即一个轮廓已找到，接着在轮廓周围绘制矩形框，通过设置矩形框的条件来过滤掉小的干扰轮廓，设置矩形宽度width10，找到正确轮廓后绘制其最小外接矩形以及最小外接圆，根据最小外接矩形的长、宽以及面积计算叶片的周长、面积、矩形度、周径比，其中周长为最外缘像素总个数，面积为像素总个数，矩形度为叶片面积与外接矩形面积之比，周径比为叶片周长与最小外接矩形的长的比值。