草莓疏花疏果系统的制作方法

本发明涉及一种农作物疏花疏果系统，尤其涉及一种草莓疏花疏果系统。

背景技术：

在草莓的生产中，要想取得高产高效优质的效果，除了采取防病治虫、灌水施肥、中耕除草等田间管理措施外，还须抓好疏花疏果、摘除匍匐茎和除叶等植株管理措施。草莓有的果子甚至只有2-3克重，一般无经济价植。如果不适当摘除，植株有限养分无法供应所有果实生长，会导致同一植株上的果实均变小，从而失去商品价值。疏花疏果在草莓栽培中能减少营养消耗，使保留的花果发育良好，果整齐、肥大，果品质高，防止植株早衰，并且成熟期集中，节约采收用工。目前草莓的疏花疏果操作仍需人工进行，不仅费工费时，还由于工人的不合理操作，导致草莓产量和品质的下降。

技术实现要素：

发明目的：本发明的目的是提供一种能够祛除多余花朵，保留优质果实，祛除畸形果实，从而减少营养的消耗，保持草莓果实的良好发育，提升草莓品质的草莓疏花疏果系统。

技术方案：本发明所述的草莓疏花疏果系统，包括对花朵和果实进行识别的目标识别系统、判断畸形果实系统和对花朵和果实的数量进行判断的量化判断系统，并通过对祛除目标进行定位的定位系统与用于祛除目标的抓取系统连接。

其中，目标识别系统利用颜色空间方法和hsv特征空间分析法，通过图像滤波、hsv特征空间分析、改进k均值聚类分割、形态学处理、连通区域特征分析实现草莓花朵区域提取，通过hsv颜色空间特征分析方法提取原始图像的s空间分量图像，利用聚类分割算法完成果实区域的初步分割实现草莓果实区域提取。

判断畸形果实的系统通过对果实的形状特征进行分析，提取果实的几何特征参数，利用基于选择径向基(rbf)核函数向量机对果实图像进行分类识别，建立果实畸形识别模型。

量化判断系统基于设定的阈值对草莓的花朵和果实进行数量的判断。

定位系统利用双目立体视觉技术，对图像进行立体匹配，获取草莓花朵和果实的三维信息。

抓取系统内设置有将末端执行器移动到目标果实或花瓣所处位置的机械手，机械手通过机械臂与控制抓取参数的末端执行器连接，并通过控制器实现对抓取系统的控制。

本发明中，目标识别系统采用连通区域特征分析和形态学滤波方法祛除噪声干扰区域，通过基于距离变换的分水岭算法解决草莓果实和花存在遮挡的情况，双目立体视觉技术利用两台摄像机对同一目标进行拍摄，通过计算目标在两幅图像的视差通过相关坐标转换来获取目标的三维坐标位置。

有益效果：与现有技术相比，本发明具有如下显著优点：(1)利用机械抓手对花朵和果实进行祛除，减少人工成本，操作效率高；(2)能够精准获取草莓花朵、果实的数量、位置和形态，根据设定的阈值和分析方法保留优质花朵和果实，准确率高，从而提高果实的产量和质量。

附图说明

图1为本发明的系统结构图；

图2为本发明的图像采集硬件系统搭建图；

图3为本发明的图像处理算法图；

图4为本发明的草莓花朵检测算法流程图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的技术方案作进一步说明。

如图1-4所示的草莓疏花疏果系统系统，包括包括对花朵和果实进行识别的目标识别系统、判断畸形果实系统和对花朵和果实的数量进行判断的量化判断系统，并通过对祛除目标进行定位的定位系统与用于祛除目标的抓取系统连接。

考虑到花的亮度较高，果实相比背景颜色和纹理差异较大，利用颜色空间方法和hsv特征空间分析法对草莓的花朵和果实进行目标识别，通过图像滤波、hsv特征空间分析、改进k均值聚类分割、形态学处理、连通区域特征分析实现草莓花朵区域提取，通过hsv颜色空间特征分析方法提取原始图像的s空间分量图像，利用聚类分割算法完成果实区域的初步分割实现草莓果实区域提取，目标识别系统采用连通区域特征分析和形态学滤波方法祛除噪声干扰区域，实现果实的识别与分割。针对草莓存在部分遮挡的情况,首先通过连通区域的外接矩形长宽比和圆度特征判断目标区域是否为多个果实，针对多果重合情况，使用距离图和分水岭算法相结合的方法对多果重合的情况进行分离，计算果实的投影像素面积。

判断畸形果实的系统通过对果实的形状特征进行分析，包括几何、面积、周长、几何矩等特征进行分析，并提取果实的几何特征参数，利用基于选择径向基(rbf)核函数向量机对果实图像进行分类识别，建立果实畸形识别模型，实现畸形果实的识别检测。

量化判断系统基于设定的阈值对草莓的花朵和果实进行数量的判断，在草莓开花期，通过草莓花朵目标识别，当单株草莓花朵数超过设定阈值时，祛除多余的花朵，否则，保留所有花朵；在草莓结果初期，通过草莓花朵和果实识别，当花、果总数小于设置阈值时，保留所有花、果；否则按照畸形果、花朵、非畸形果的顺序进行疏花疏果动作，在果实祛除过程中，优先祛除体积较小的果实。确定留花留果量要根据品种、植株生长势、销售途径、栽培管理技术水平等情况综合考虑。具体来说，每个花序一般保留5-8个果，同时每株草莓留果个数还要考虑草莓品种、定植密度、土壤肥力等因素综合进行综合考虑。

定位系统利用双目立体视觉技术，利用两台摄像机对同一目标进行拍摄，通过计算目标在两幅图像的视差通过相关坐标转换来获取目标的三维坐标位置。

对图像进行立体匹配，通过提取花朵和果实图像的角点、线、边界、区域等的特征，获取草莓花朵和果实的三维信息。

抓取系统内设置有将末端执行器移动到目标果实或花瓣所处位置的机械手，机械手通过机械臂与控制抓取参数的末端执行器连接，并通过控制器实现对抓取系统的控制，将末端执行器移动到可以祛除的目标果实或花瓣所处的位置。末端执行器可以直接对目标进行操作，通过对抓取的花朵和果实的形状、尺寸及动力学、生物、化学特性来确定抓取范围、花果分离率、花果损伤率等性能评估指标。

技术特征：

1.一种草莓疏花疏果系统，其特征在于，包括对花朵和果实进行识别的目标识别系统、判断畸形果实系统和对花朵和果实的数量进行判断的量化判断系统，并通过对祛除目标进行定位的定位系统与用于祛除目标的抓取系统连接。

2.根据权利要求1所述的草莓疏花疏果系统，其特征在于，所述目标识别系统利用颜色空间方法和hsv特征空间分析法，通过图像滤波、hsv特征空间分析、改进k均值聚类分割、形态学处理、连通区域特征分析实现草莓花朵区域提取，通过hsv颜色空间特征分析方法提取原始图像的s空间分量图像，利用聚类分割算法完成果实区域的初步分割实现草莓果实区域提取。

3.根据权利要求1所述的草莓疏花疏果系统，其特征在于，所述判断畸形果实的系统通过对果实的形状特征进行分析，提取果实的几何特征参数，利用基于选择径向基(rbf)核函数向量机对果实图像进行分类识别，建立果实畸形识别模型。

4.根据权利要求1所述的草莓疏花疏果系统，其特征在于，所述量化判断系统基于设定的阈值对草莓的花朵和果实进行数量的判断。

5.根据权利要求1所述的草莓疏花疏果系统，其特征在于，所述定位系统利用双目立体视觉技术，对图像进行立体匹配，获取草莓花朵和果实的三维信息。

6.根据权利要求1所述的草莓疏花疏果系统，其特征在于，所述抓取系统内设置有将末端执行器移动到目标果实或花瓣所处位置的机械手，机械手通过机械臂与控制抓取参数的末端执行器连接，并通过控制器实现对抓取系统的控制。

7.根据权利要求1或2所述的草莓疏花疏果系统，其特征在于，所述目标识别系统采用连通区域特征分析和形态学滤波方法祛除噪声干扰区域，通过基于距离变换的分水岭算法解决草莓果实和花存在遮挡的情况。

8.根据权利要求5所述的草莓疏花疏果系统，其特征在于，所述双目立体视觉技术利用两台摄像机对同一目标进行拍摄，通过计算目标在两幅图像的视差通过相关坐标转换来获取目标的三维坐标位置。

技术总结
本发明公开了一种草莓疏花疏果系统，包括对花朵和果实进行识别的目标识别系统、判断畸形果实系统和对花朵和果实的数量进行判断的量化判断系统，并通过对祛除目标进行定位的定位系统与用于祛除目标的抓取系统连接。本发明可利用机械抓手对花朵和果实进行祛除，减少人工成本，操作效率高；能够精准获取草莓花朵、果实的数量、位置和形态，根据设定的阈值和分析方法保留优质花朵和果实，准确率高，从而提高果实的产量和质量。

技术研发人员：孙朋朋;崔明;颜志明;何金;刘娜;马涛;王全智;王媛花;汤伟华;刘叶琼;吴中平
受保护的技术使用者：江苏农林职业技术学院
技术研发日：2020.09.07
技术公布日：2020.12.04