CN110057834A - 一种基于机器视觉技术的农用温室大棚破损检测装置 - Google Patents
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Abstract
一种基于机器视觉技术的农用温室大棚破损检测装置,属于无损检测领域。其特征在于采用一种高灵活度图像摄取装置的机器视觉技术对农用温室大棚的破损情况进行实时监测。本装置通过图像摄取装置将抽取的温室大棚表面塑料薄膜特征转换成图像和数字化信号,根据系统判定结果检测温室大棚表面塑料薄膜状态,检测到异常时发出报警信号以避免温室受外部恶劣天气及其他因素影响,造成作物损失。本发明能够实时有效地对农用温室大棚状态进行检测,结构简单,易于人机交互操作。
Description
技术领域
本发明涉及一种基于机器视觉技术的农用温室大棚破损检测装置,具体地涉及一种应用高灵活度、智能化图像摄取装置的机器视觉技术检测农用温室大棚表面塑料保温薄膜破损情况的装置,属于无损检测领域。
背景技术
随着高分子聚合物——聚氯乙烯、聚乙烯的产生,塑料薄膜广泛应用于农业大棚表面的保温覆盖,并以此获得了农作物早熟增产、换季出售的积极效果。当前,农业温室大棚已被应用于盆花及切花栽培、果树生产、林业生产、养殖业等多种行业领域。但是,农用温室大棚技术在为人们带来新前景的同时也会有这样那样的问题。在实际应用中,由于温室大棚长期运行于高温、高湿环境下,其表面覆盖的塑料保温薄膜极易老化破损。同时,在夜间低温情形下,草被、草苫保温性能好,作为夜间保温材料必不可少,虽然二者均由稻草纺织编造而成,但是在其平铺与收卷过程中极易划损塑料保温薄膜。保温薄膜损坏后,轻则因温度或病虫害导致农作物生病减产,重则因冬季大风导致农业大棚结构错位,造成棚体变形、倒塌、“跑棚”等大型事故,危害农民财产与人身安全。
对于以上情况的实时检测,现在已经采用的方法有热检测、传感器检测等,但这些方法都存在着检测准确性、实时性、恶劣条件下的适应性较差等诸多问题,尤其是部分装置存在着实现难度很大、影响农用大棚本身结构稳定性,甚至破坏农用大棚本身结构的问题,因而需要一个能够适应恶劣条件下能够实时准确检测农用温室大棚表面覆盖塑料保温薄膜破损情况的装置。
发明内容
本发明的目的是克服现有农用温室大棚破损检测装置的不足,通过采用高灵活度、智能化图像摄取装置的机器视觉检测技术,设计一种能够适应恶劣条件、实现精准、实时检测农用温室大棚表面塑料保温薄膜破损状况的装置。
本发明装置包括图像捕捉模块1、图像数字化模块2、数字图像处理模块3、智能判断决策模块4、上位机监控模块5、安全警报模块6、散热模块7和路径识别模块8,图像捕捉模块1由镜头、DSP芯片、控制芯片、照明光源与外围电路组成,图像数字化模块2与图像捕捉模块1相连的同时,连接数字图像处理模块3,数字图像处理模块3连接智能判断决策模块4,智能判断决策模块4中的DSP芯片与图像捕捉模块1的控制芯片相连接以实现镜头的偏转、切换以及照明光源的切换,智能判断决策模块4与上位机监控模块5、安全警报模块6相连接,判决结果异常时由智能判断决策模块4启动上位机报警程序和安全警报模块6,散热模块7由温度传感器、散热器、散热风扇与外部电路组成,温度传感器检测到系统温度过高时,智能判断决策模块4会启动散热风扇,路径识别模块8由智能判断决策模块4直接驱动以实现装置的自动巡航。
图像捕捉模块1中,镜头包括影像摄影机、定焦镜头镜头、显微镜头等多种镜头类别,照明光源包含Halogen光源、LED光源、闪光灯源等多种光源类型,二者紧密结合封装于同一装置内部的同时,均可由智能判断决策模块4根据外部环境进行切换。
路径识别模块8可识别预先布置好的路径磁条并由智能判断决策模块4驱动,智能判断决策模块4可通过电机驱动齿轮旋转带动装置自动巡航,对农用温室大棚表面覆盖的塑料保温薄膜进行逐块检测。
装置的各个模块之间都放置散热器进行散热,温度传感器检测到系统温度过高时,智能判断决策模块4会启动散热风扇;温度传感器检测到系统温度正常时,智能判断决策模块4会关闭散热风扇。
本发明具有积极的效果:(1)本发明设计的检测装置,结构简单,易于工作人员进行系统控制;(2)本检测装置在使用时能够较大程度地提高农用温室大棚表面塑料保温薄膜破损异况检出率;(3)本检测装置能够达到对农用温室大棚表面塑料保温薄膜破损情况实时监测的要求;(4)本装置采用的图像摄取设备具有灵活度高、精度高、抗干扰能力较强等特点,恶劣条件下适应性好。
附图说明
图1是本发明的配置示意图;
图2是本发明的散热结构示意图;
图3是本发明的内部构造示意图。
图1中的硬件配置标记如下:
图像捕捉模块1、图像数字化模块2、数字图像处理模块3、智能判断决策模块4、上位机监控模块5、安全警报模块6、散热模块7和路径识别模块8。
具体实施方式
下面结合附图阐述发明内容的具体实施方式。
图1所示的是一种基于机器视觉技术的农用温室大棚破损检测装置,包括图像捕捉模块1、图像数字化模块2、数字图像处理模块3、智能判断决策模块4、上位机监控模块5、安全警报模块6、散热模块7和路径识别模块8。图像捕捉模块1的镜头与照明光源紧密结合封装于同一装置内部,均由智能判断决策模块4根据外部环境(昼夜、雨雪天气等)进行切换,以实现对农用温室大棚表面塑料保温薄膜的高精度图像捕捉。图像数字化模块2与前级图像捕捉模块1相连,将捕捉到的图像进行减噪去扰处理并转换为数字化信息传递给数字图像处理模块3,数字图像处理模块3对传递而来的数字化信号进行复杂运算后,将抽取到的监测目标特征传递给智能判断决策模块4,智能判断决策模块4中用于异常判别的DSP芯片将图像特征数据发送至控制芯片后,控制芯片通过判断塑料保温薄膜表面各图像点的像素分布、亮度、颜色等数字化信息对异常情况进行监测,并经由信息传输端通过近距离无线通信方式将检测数据与判决结果发送到上位机监控模块5实现人工监测与控制,如若判决结果异常则智能判断决策模块4启动上位机报警程序和安全警报模块6。温度传感器检测到系统温度过高时,由智能判断决策模块4启动散热风扇进行散热处理;若温度传感器检测到系统温度回归正常,由智能判断决策模块4关闭散热风扇;若因系统故障,机箱温度剧烈上升,智能判断决策模块4也会启动上位机报警程序和安全警报模块6。路径识别模块8可识别预先布置好的路径磁条并由智能判断决策模块4驱动,智能判断决策模块4可通过电机驱动齿轮旋转带动装置自动巡航,对农用温室大棚表面覆盖的塑料保温薄膜进行逐块检测。
图2所示的是本发明的散热结构示意图。本装置的各个模块之间都放置散热器进行散热,该散热器四面均为齿状结构,在不影响系统各模块散热的前提下,还能起到固定保护的作用。
图3所示的是本发明装置的内部构造示意图。装置最上方为图像捕捉模块1,中间三层分别为图像数字化模块2、数字图像处理模块3以及智能判断决策模块4,装置背后为两个散热风扇,能起到良好的散热除湿效果,装置底部为四个滑轮,主要用于装置移动,底部两边均设有传感器可识别预先布置好的路径磁条,保证装置检测轨迹满足客观需要,不存在跑偏和漏检现象。
以上对本发明的一个实施例进行了详细说明,而非对本发明的限制,有关技术领域的技术人员在不脱离本发明的精神和范围的情况下,还可以做出各种变换和变化从而可以得到相对应的等同的技术方案,例如增减散热器、散热风扇数量以调整散热效果,因此所有等同的技术方案均应该归入本发明的专利保护范围。
Claims (4)
1.一种基于机器视觉技术的农用温室大棚破损检测装置,其特征在于破损检测装置包括图像捕捉模块1、图像数字化模块2、数字图像处理模块3、智能判断决策模块4、上位机监控模块5、安全警报模块6、散热模块7和路径识别模块8,图像捕捉模块1由镜头、DSP芯片、控制芯片、照明光源与外围电路组成,图像数字化模块2与图像捕捉模块1相连的同时,连接数字图像处理模块3,数字图像处理模块3连接智能判断决策模块4,智能判断决策模块4中的DSP芯片与图像捕捉模块1的控制芯片相连接以实现镜头的偏转、切换以及照明光源的切换,智能判断决策模块4与上位机监控模块5、安全警报模块6相连接,判决结果异常时由智能判断决策模块4启动上位机报警程序和安全警报模块6,散热模块7由温度传感器、散热器、散热风扇与外部电路组成,温度传感器检测到系统温度过高时,智能判断决策模块4会启动散热风扇,路径识别模块8由智能判断决策模块4直接驱动以实现装置的自动巡航。
2.如权利要求1所述的一种基于机器视觉技术的农用温室大棚破损检测装置,其特征在于在图像捕捉模块1中,镜头包括影像摄影机、定焦镜头镜头、显微镜头等多种镜头类别,照明光源包含Halogen光源、LED光源、闪光灯源等多种光源类型,二者紧密结合封装于同一装置内部的同时,均可由智能判断决策模块4根据外部环境进行切换。
3.如权利要求1所述的一种基于机器视觉技术的农用温室大棚破损检测装置,其特征在于路径识别模块8可识别预先布置好的路径磁条并由智能判断决策模块4驱动,智能判断决策模块4可通过电机驱动齿轮旋转带动装置自动巡航,对农用温室大棚表面覆盖的塑料保温薄膜进行逐块检测。
4.如权利要求1所述的一种基于机器视觉技术的农用温室大棚破损检测装置,其特征在于装置的各个模块之间都放置散热器进行散热,温度传感器检测到系统温度过高时,智能判断决策模块4会启动散热风扇;温度传感器检测到系统温度正常时,智能判断决策模块4会关闭散热风扇。
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110764443A (zh) * | 2019-09-29 | 2020-02-07 | 浙江海洋大学 | 一种基于物联网的农用大棚破损监测报警系统 |
Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101881725A (zh) * | 2010-06-11 | 2010-11-10 | 浙江大学 | 基于反射光谱的大棚作物生长状况自动监测系统 |
| CN102789222A (zh) * | 2012-08-30 | 2012-11-21 | 健雄职业技术学院 | 基于物联网温室大棚智能测控系统 |
| US20130093592A1 (en) * | 2011-10-14 | 2013-04-18 | Zehua Lan | Internet of Things Based Farm Greenhouse Monitor and Alarm Management System |
| US20140288850A1 (en) * | 2011-10-30 | 2014-09-25 | Paskal Technologies Agriculture Cooperative LTD. | Self-learning of plant growth strategy in a greenhouse |
| CN105717158A (zh) * | 2016-04-13 | 2016-06-29 | 柳州一顺科技有限公司 | 一种基于温度的农业大棚破损监控方法 |
| US20160234414A1 (en) * | 2014-03-12 | 2016-08-11 | Kaipo Chen | Smart home-care lighting system |
| CN107860366A (zh) * | 2017-10-31 | 2018-03-30 | 南京农业大学 | 一种基于多光谱空间雕刻技术的移动式温室作物信息测量与诊断系统 |
| CN207164577U (zh) * | 2017-08-02 | 2018-03-30 | 华中农业大学 | 一种车载式温室大棚智能监控系统 |
| CN109406517A (zh) * | 2018-11-09 | 2019-03-01 | 江苏穿越金点信息科技股份有限公司 | 一种农业大棚的病虫害诊断系统 |
-
2019
- 2019-05-20 CN CN201910427510.XA patent/CN110057834A/zh active Pending
Patent Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101881725A (zh) * | 2010-06-11 | 2010-11-10 | 浙江大学 | 基于反射光谱的大棚作物生长状况自动监测系统 |
| US20130093592A1 (en) * | 2011-10-14 | 2013-04-18 | Zehua Lan | Internet of Things Based Farm Greenhouse Monitor and Alarm Management System |
| US20140288850A1 (en) * | 2011-10-30 | 2014-09-25 | Paskal Technologies Agriculture Cooperative LTD. | Self-learning of plant growth strategy in a greenhouse |
| CN102789222A (zh) * | 2012-08-30 | 2012-11-21 | 健雄职业技术学院 | 基于物联网温室大棚智能测控系统 |
| US20160234414A1 (en) * | 2014-03-12 | 2016-08-11 | Kaipo Chen | Smart home-care lighting system |
| CN105717158A (zh) * | 2016-04-13 | 2016-06-29 | 柳州一顺科技有限公司 | 一种基于温度的农业大棚破损监控方法 |
| CN207164577U (zh) * | 2017-08-02 | 2018-03-30 | 华中农业大学 | 一种车载式温室大棚智能监控系统 |
| CN107860366A (zh) * | 2017-10-31 | 2018-03-30 | 南京农业大学 | 一种基于多光谱空间雕刻技术的移动式温室作物信息测量与诊断系统 |
| CN109406517A (zh) * | 2018-11-09 | 2019-03-01 | 江苏穿越金点信息科技股份有限公司 | 一种农业大棚的病虫害诊断系统 |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110764443A (zh) * | 2019-09-29 | 2020-02-07 | 浙江海洋大学 | 一种基于物联网的农用大棚破损监测报警系统 |
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