大叶农作物叶片分级方法及系统与流程

本发明涉及大叶农作物叶片分级技术领域，特别涉及一种大叶农作物叶片分级方法及系统。

背景技术：

大叶农作物是一类重要的经济作物，在我国的农业生产中占有重要的地位。在大叶农作物叶片的收购环节，目前大叶农作物叶片质量分级的手段仍旧以人工为主，存在着劳动强度大、主观性强、工作效率低、分级标准不易掌握、分级精度不稳定等缺点，甚至造成了收购分级专家的灰色利益、农民和收购方因分级不同意见引起的质量纠纷等问题。

并且，大叶农作物叶片的分组分级对人工要求很高，分级工人需要进行系统的专业分级培训，并且还要一段时间熟练技能，然后才能在分级时根据各级别大叶农作物叶片的视觉、触觉、嗅觉反应做出综合判断。对于一般分级技术较熟练的工人，分级的效率为60kg/(人·天)左右(以每天工作八个小时计)。分级后的大叶农作物叶片由具有大叶农作物叶片等级质量鉴别检验资格的人员对其进行复查，按相关分级标准进行等级质量检验，合格率为67.55％-91.78％不等。由此可见，人工分级的前期培训较为复杂，培训时间较长，而分级的效率低下且正确率良莠不齐，对于大叶农作物的收购和生产都会带来明显的阻碍。

技术实现要素：

本发明旨在至少在一定程度上解决上述相关技术中的技术问题之一。

为此，本发明的一个目的在于提出一种大叶农作物叶片分级方法，该方法能够实现大叶农作物叶片的自动化分级，节省了大量人力资源，具有效率高，分级客观、准确的优点。

本发明的第二个目的在于提供一种大叶农作物叶片分级系统。

为了实现上述目的，本发明第一方面的实施例提出了一种大叶农作物叶片分级方法，包括以下步骤：采集输送皮带上的大叶农作物叶片的图像；将所述大叶农作物叶片的图像与预设大叶农作物叶片等级模板进行匹配，如果匹配成功，根据匹配结果确定所述大叶农作物叶片的等级；根据所述大叶农作物叶片的等级将所述大叶农作物叶片输送至对应的仓库。

根据本发明实施例的大叶农作物叶片分级方法，首先采集大叶农作物叶片的图像，将 采集到的图像与预设大叶农作物叶片等级模板进行匹配，在匹配成功时，根据匹配结果确定大叶农作物叶片的等级，然后根据大叶农作物叶片的等级将大叶农作物叶片输送至对应的仓库中。因此，该方法能够实现大叶农作物叶片的自动化分级，节省了大量人力资源，具有效率高，分级客观、准确的优点，同时，该方法操作简单，易于实现。

另外，根据本发明上述实施例的大叶农作物叶片分级方法还可以具有如下附加的技术特征：

在一些示例中，还包括：显示所述大叶农作物叶片的等级。

在一些示例中，还包括：如果所述大叶农作物叶片的图像与预设大叶农作物叶片等级模板匹配失败，则将所述大叶农作物叶片输送至废料仓。

在一些示例中，所述大叶农作物叶片包括上部、中部和下部三个部位，所述预设大叶农作物叶片等级模板包括大叶农作物叶片上部等级模板、大叶农作物叶片中部等级模板和大叶农作物叶片下部等级模板。

在一些示例中，在所述采集输送皮带上的大叶农作物叶片的图像之前，还包括：获取所述输送皮带上的大叶农作物叶片的部位信息；根据所述大叶农作物叶片的部位选择与该部位对应的大叶农作物叶片等级模板。

本发明第二方面的实施例还提供了一种大叶农作物叶片分级系统，包括：输送皮带，所述输送皮带用于输送大叶农作物叶片；采集模块，所述采集模块用于采集所述输送皮带上的大叶农作物叶片的图像；多个仓库，所述多个仓库与所述输送皮带相连，用于分别存储不同等级的大叶农作物叶片；控制器，所述控制器与所述采集模块相连，用于获取所述大叶农作物叶片的图像，并将所述大叶农作物叶片的图像与预设大叶农作物叶片等级模板进行匹配，并在匹配成功时，根据匹配结果确定所述大叶农作物叶片的等级，并根据所述大叶农作物叶片的等级控制输送皮带将所述大叶农作物叶片输送至对应的仓库中。

根据本发明实施例的大叶农作物叶片分级系统，首先采集大叶农作物叶片的图像，将采集到的图像与预设大叶农作物叶片等级模板进行匹配，在匹配成功时，根据匹配结果确定大叶农作物叶片的等级，然后根据大叶农作物叶片的等级将大叶农作物叶片输送至对应的仓库中。因此，该系统能够实现大叶农作物叶片的自动化分级，节省了大量人力资源，具有效率高，分级客观、准确的优点，同时，该系统结构简单，操作方便。

另外，根据本发明上述实施例的大叶农作物叶片分级系统还可以具有如下附加的技术特征：

在一些示例中，还包括：显示模块，所述显示模块与所述控制器相连，用于显示所述大叶农作物叶片的等级。

在一些示例中，所述多个仓库中包括一个废料仓，所述控制器还用于在所述大叶农作物叶片的图像与所述预设大叶农作物叶片等级模板匹配失败时，控制输送皮带将所述大叶农作物叶片输送至所述废料仓。

在一些示例中，所述大叶农作物叶片包括上部、中部和下部三个部位，所述预设大叶农作物叶片等级模板包括大叶农作物叶片上部等级模板、大叶农作物叶片中部等级模板和大叶农作物叶片下部等级模板。

在一些示例中，所述控制器还用于接收所述输送皮带上的大叶农作物叶片的部位信息，并根据所述大叶农作物叶片的部位选择与该部位对应的大叶农作物叶片等级模板。

本发明的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。

附图说明

本发明的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：

图1是根据本发明一个实施例的大叶农作物叶片分级方法的流程图；

图2是根据本发明另一个实施例的大叶农作物叶片分级方法的流程图；

图3是根据本发明一个实施例的大叶农作物叶片分级系统的结构示意图；

图4是根据本发明一个实施例的大叶农作物叶片分级系统的光源结构图；以及

图5是根据本发明一个实施例的大叶农作物叶片分级系统的成像结构示意图。

具体实施方式

下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。

以下结合附图描述根据本发明实施例的大叶农作物叶片分级方法及系统。

图1是根据本发明一个实施例的大叶农作物叶片分级方法的流程图。如图1所示，该方法包括以下步骤：

步骤S101，采集输送皮带上的大叶农作物叶片的图像。

步骤S102，将大叶农作物叶片的图像与预设大叶农作物叶片等级模板进行匹配，如果匹配成功，根据匹配结果确定大叶农作物叶片的等级。

其中，在本发明的一个实施例中，大叶农作物叶片包括上部、中部和下部三个部位。每个部位又分为若干等级，例如，大叶农作物叶片中部分为C1F-C4F四个等级。对应地， 预设大叶农作物叶片等级模板包括大叶农作物叶片上部等级模板、大叶农作物叶片中部等级模板和大叶农作物叶片下部等级模板。即大叶农作物叶片上部的图像与大叶农作物叶片上部等级模板进行匹配，大叶农作物叶片中部的图像与大叶农作物叶片中部等级模板进行匹配，大叶农作物叶片下部的图像与大叶农作物叶片下部等级模板进行匹配。

因而，在本发明的一个实施例中，在步骤S101(也即采集输送皮带上的大叶农作物叶片图像)之前，还包括：获取输送皮带上的大叶农作物叶片的部位信息，然后根据大叶农作物叶片的部位选择与该部位对应的大叶农作物叶片等级模板。例如，假设确定的大叶农作物叶片部位为大叶农作物叶片上部，则选择与之对应的大叶农作物叶片上部等级模板。其中，在具体实施过程中，例如通过人工确定大叶农作物叶片的部位。

进一步地，在确定大叶农作物叶片的等级之后，还包括：显示大叶农作物叶片的等级。

步骤S103，根据大叶农作物叶片的等级将大叶农作物叶片输送至对应的仓库。换言之，即将不同等级的大叶农作物叶片存储在与该等级相对应的仓库中。例如，假设每个大叶农作物叶片的每个部位分为四个等级，则应该有四个对应的仓库，在确定该部位的大叶农作物叶片等级后，将其存储到该等级对应的仓库中。

在本发明的一个实施例中，在上述步骤S102中，如果大叶农作物叶片的图像与预设大叶农作物叶片等级模板匹配失败，则判定该大叶农作物叶片为不良大叶农作物叶片(例如青、霉、杂、梗等不良大叶农作物叶片)，并将该大叶农作物叶片输送至废料仓。

作为具体的示例，本发明上述实施例的方法的原理可以概述为：通过对将不同部位的大叶农作物叶片进行多光谱成像，根据分级算法的输出将成像大叶农作物叶片归入到特定部位(上部、中部、下部)的1～4这四个等级中的其中一个，在大叶农作物叶片到达对应的入仓位置时，控制大叶农作物叶片入仓。此外对于青、霉、杂、梗等不良大叶农作物叶片统一放入到NG仓(即废料仓)中。

结合图2所示，本发明的实施例在具体实施过程中，例如可以通过相机采集大叶农作物叶片的图像，将采集的大叶农作物叶片图像提交给控制系统，控制系统通过对采集的图像进行识别和分类，判定大叶农作物叶片等级，然后控制硬件动作(例如夹爪)实现大叶农作物叶片的分仓。在该过程中，控制系统一方面控制相机采集图像，另一方面也从相机中获取数据，实现了数据的交互，结合图2所示，其具体实现步骤如下：

步骤1：相机连续采集大叶农作物叶片图像，并实时记录输送皮带距离。进一步地，从采集到的连续图像序列中分割出大叶农作物叶片区域，并生成大叶农作物叶片区域的ID号。

步骤2：大叶农作物叶片区域等级确认，并将等级确认结果通过图像发送至ICW。

步骤3：IPU程序通过7480卡读取编码器点数，对大叶农作物叶片区域的ID号进行 位置跟踪，进而实现大叶农作物叶片分仓控制。

综上，根据本发明实施例的大叶农作物叶片分级方法，首先采集大叶农作物叶片的图像，将采集到的图像与预设大叶农作物叶片等级模板进行匹配，在匹配成功时，根据匹配结果确定大叶农作物叶片的等级，然后根据大叶农作物叶片的等级将大叶农作物叶片输送至对应的仓库中。因此，该方法能够实现大叶农作物叶片的自动化分级，节省了大量人力资源，具有效率高，分级客观、准确的优点，同时，该方法操作简单，易于实现。

本发明的进一步实施例还提供了一种大叶农作物叶片分级系统。

图3是根据本发明一个实施例的大叶农作物叶片分级系统的结构示意图。如图3所示，该系统包括：输送皮带110、采集模块120、多个仓库130和控制器140。

其中，输送皮带110用于输送大叶农作物叶片。在图3所示的示例中，输送皮带110例如设置为环形形状。

采集模块120用于采集输送皮带上的大叶农作物叶片的图像。在具体示例中，采集模块120例如为相机。

多个仓库130与输送皮带110相连，用于分别存储不同等级的大叶农作物叶片。

控制器140与采集模块110相连，用于获取大叶农作物叶片的图像，并将大叶农作物叶片的图像与预设大叶农作物叶片等级模板进行匹配，并在匹配成功时，根据匹配结果确定大叶农作物叶片的等级，并根据大叶农作物叶片的等级控制输送皮带将大叶农作物叶片输送至对应的仓库中。

其中，在本发明的一个实施例中，大叶农作物叶片包括上部、中部和下部三个部位。每个部位又分为若干等级，例如，大叶农作物叶片中部分为C1F-C4F四个等级。对应地，预设大叶农作物叶片等级模板包括大叶农作物叶片上部等级模板、大叶农作物叶片中部等级模板和大叶农作物叶片下部等级模板。即大叶农作物叶片上部的图像与大叶农作物叶片上部等级模板进行匹配，大叶农作物叶片中部的图像与大叶农作物叶片中部等级模板进行匹配，大叶农作物叶片下部的图像与大叶农作物叶片下部等级模板进行匹配。

因而，在本发明的一个实施例中，控制器140还用于接收输送皮带上的大叶农作物叶片的部位信息，并根据大叶农作物叶片的部位选择与该部位对应的大叶农作物叶片等级模板。例如，假设确定的大叶农作物叶片部位为大叶农作物叶片上部，则选择与之对应的大叶农作物叶片上部等级模板。其中，在具体实施过程中，例如，由人工判定大叶农作物叶片的部位，并将大叶农作物叶片的部位信息输入至控制器140中。

进一步地，在确定大叶农作物叶片等级之后，将不同等级的大叶农作物叶片存储在与该等级相对应的仓库中。例如，假设每个大叶农作物叶片的每个部位分为四个等级，则应该有四个对应的仓库，在确定该部位的大叶农作物叶片等级后，将其存储到该等级对应的 仓库中。

在本发明的一个实施例中，多个仓库130中包括一个废料仓，控制器140还用于在大叶农作物叶片的图像与预设大叶农作物叶片等级模板匹配失败时，判定该大叶农作物叶片为不良大叶农作物叶片(例如青、霉、杂、梗等不良大叶农作物叶片)，并控制输送皮带110将该大叶农作物叶片输送至废料仓。

进一步地，在本发明的一个实施例中，该系统还包括：显示模块150(图中未示出)。显示模块150与控制器140相连，用于显示大叶农作物叶片的等级。

作为具体的示例，本发明上述实施例的系统的原理可以概述为：通过对将不同部位的大叶农作物叶片进行多光谱成像，根据分级算法的输出将成像大叶农作物叶片归入到特定部位(上部、中部、下部)的1～4这四个等级中的其中一个，在大叶农作物叶片到达对应的入仓位置时，控制大叶农作物叶片入仓。此外对于青、霉、杂、梗等不良大叶农作物叶片统一放入到NG仓(即废料仓)中。

在具体示例中，结合图4所示，本发明实施例的光学结构设计如下：相机(采集模块110)例如采用TruePIXA，相机视场为1050mm，工作距离为1632mm(相机外壳靠近目标物的一边离目标物距离)，分辨率为0.635mm。

光源例如采用Corona reflector type C，聚焦距离为190mm，外壳两端长度为1030mm，光照宽度为1020mm。光源结构图例如图4所示。更为具体地，该示例中成像方式为45°对称照射，相机垂直拍摄。成像结构示意图例如图5所示。

综上，根据本发明实施例的大叶农作物叶片分级系统，首先采集大叶农作物叶片的图像，将采集到的图像与预设大叶农作物叶片等级模板进行匹配，在匹配成功时，根据匹配结果确定大叶农作物叶片的等级，然后根据大叶农作物叶片的等级将大叶农作物叶片输送至对应的仓库中。因此，该系统能够实现大叶农作物叶片的自动化分级，节省了大量人力资源，具有效率高，分级客观、准确的优点，同时，该系统结构简单，操作方便。

在本发明的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“长度”、“宽度”、“厚度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”“内”、“外”、“顺时针”、“逆时针”、“轴向”、“径向”、“周向”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。

此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。

在本发明中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”、“固定”等术语应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或成一体；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系，除非另有明确的限定。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

在本发明中，除非另有明确的规定和限定，第一特征在第二特征“上”或“下”可以是第一和第二特征直接接触，或第一和第二特征通过中间媒介间接接触。而且，第一特征在第二特征“之上”、“上方”和“上面”可是第一特征在第二特征正上方或斜上方，或仅仅表示第一特征水平高度高于第二特征。第一特征在第二特征“之下”、“下方”和“下面”可以是第一特征在第二特征正下方或斜下方，或仅仅表示第一特征水平高度小于第二特征。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。

尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。