一种基于机器视觉的智能决策立体循环育秧方法和系统

专利主权项内容

1.一种基于机器视觉的智能决策立体循环育秧方法，其特征在于：将育秧室设置若干个种植区，育秧室配置对应每个种植区的喷淋设备、光照设备和控温设备；育秧室外部还配置有服务终端，所述服务终端用于远程控制育秧室的喷淋设备、光照设备和控温设备；每个种植区设置视觉采样装置，由视觉采样装置采集种植区的秧苗图像信息并发送到服务终端；所述育秧室分割的若干个种植区尺寸相同，且每个种植区的视觉采样装置相对独立，每个视觉采样装置与服务终端信号连接，由视觉采样装置将对应种植区的秧苗进行图像采样并将图像输出传递至服务终端；秧苗处于幼苗期，配置视觉采样装置设置第一工作模式；服务终端配置预估时间，第一工作模式下视觉采样装置在{T1}时间集中的多个固定时间节点上将采集秧苗图像数据并实时发送到服务器终端；所述服务终端用于接收秧苗图像数据并从图像数据上确定秧苗从岩棉或者海绵顶部突出的初始时间节点；若初始时间节点在预估时间范围内，则表示幼苗正常；若初始时间节点在预估时间范围外，则表示幼苗异常，所述服务终端发出警报；其中，在秧苗生长到发芽期时，相邻的两个种植区相对独立；其中，设置的{T1}时间集用于配合秧苗生长周期进行阶段性的采样，从而对比前后时差与突破覆盖物的秧苗数量；其中，服务终端自动记录秧苗的图像数据，并基于图像上秧苗突破覆盖物的密度，确定的生长数据；秧苗处于发芽期，配置视觉采样装置设置第二工作模式；服务终端配置预生长范围，第二工作模式下视觉采样装置在{T2}时间集中的时间节点上将采集图像数据并实时发送到服务器终端；服务终端接收秧苗图像数据并从图像数据上确定岩棉或者海绵顶部突出的苗芽长度；其中，{T2}时间集中的每个时间点的间隔时间则统一使用分钟来衡量；所述{T1}时间集中的固定时间点包括完成放置后的初始时间点，以及以初始时间点为基准的，间隔3分钟、间隔15分钟和间隔1小时的固定时间点；其中{T2}时间集中的每个时间点的时间间隔相同，其间隔时间使用分钟为单位；其中，预生长范围为上一次育苗的植物生长数据得出的，且预生长范围用于反映特定生长阶段秧苗应有的正常生长速度和大小；若图像数据表示的苗芽长度在预生长范围内，则表示秧苗生长状况正常；所述服务终端整理数据备查；若图像数据表示的苗芽长度在预生长范围外，则表示秧苗生长状况异常；所述服务终端发出警报；当局部出现异常，则表示秧苗的生长很大程度上受到环境条件的影响，同时服务终端筛查环境参数数据，核对相应环境参数是否存在波动；当所有图像数据表示的苗芽长度在预生长范围外，且环境参数并未异常时，则表示秧苗的生长很大程度上受到基因潜力影响；若图像数据上显示苗芽上存在虫孔，则表示生长状况为虫害，所述服务器终端控制育秧室的喷淋设备工作，使喷淋设备向虫害种植区和周边的种植区喷淋杀虫剂；且虫害区域喷洒杀虫剂的浓度向周边区域喷洒浓度逐渐递减；在整个育秧过程中，所述服务终端配置曝光范围参数，所述服务器终端用于分析图像数据的曝光强度；服务器终端根据图像数据确定种植区采光强度，并控制光照设备使每个种植区的光照强度趋于一致；所述服务器终端根据所述图像数据确定种植区采光强度时，所有种植区图像数据的曝光强度在所述曝光范围参数内，则表示正常；若某个种植区图像数据的曝光强度大于或小于所述曝光范围参数，则表示种植区异常；由所述服务终端通过光照设备调整种植区局部光照强度；其中，通过红外轮廓传感器用于获取育秧室中的秧苗轮廓信息；红外轮廓传感器用于在不同的环境光线条件下稳定捕获植物轮廓；其中，秧苗轮廓信息用于对比服务终端接收秧苗图像数据进行校对，并且利用轮廓信息提供一个基准的描点，帮助纠正图像数据偏差，同时服务终端进行秧苗轮廓信息变化的数据记录。