[發明專利]檢測種子播種密度的方法

有效

• 申請號: 201310278478.6
• 申請日: 2013-07-03
• 公開（公告）號: CN103355030A
• 公開（公告）日: 2013-10-23
• 發明（設計）人: 雷明;馬旭;萬克林;萬克家
• 申請（專利權）人: 智美達（江蘇）數字技術有限公司
• 主分類號: A01C7/00
• 分類號: A01C7/00;G06K9/54
• 代理公司: 廣州華進聯合專利商標代理有限公司 44224
• 代理人: 何平

技術領域

本發明涉及農業技術領域，特別是涉及一種檢測種子播種密度的方法。

背景技術

自動播種育秧是糧食生產自動化中一個重要步驟，比如水稻的自動播種育秧。目前，自動化播種流水線已經投入使用，可以極大地提高種子的生產效率，節約了人力成本。

發明人發現現有技術中至少存在如下問題：

自動播種機采用機械拋灑的方法將種子（比如水稻種子）播撒在秧盤上，有可能會出現播種不均勻的情況，播種的密度可能也不合理，這會影響種子后續的生長，從而降低糧食的產量，而現有技術中主要通過人工觀測估計種子播種密度，還不能自動檢測種子播種密度。

發明內容

基于此，有必要針對上述現有技術中不能自動檢測種子播種密度的問題，提供了一種檢測種子播種密度的方法。

一種檢測種子播種密度的方法，所述方法包括：

獲取秧盤圖像；

對所述秧盤圖像進行圖像分割，獲得種子圖像；

對所述種子圖像進行連通域處理，獲得多個連通域；

根據所述連通域的面積計算種子播種密度。

上述檢測種子播種密度的方法，通過對秧盤圖像進行圖像分割，獲得種子圖像，進而對種子圖像進行連通域處理，獲得多個連通域，然后再根據連通域的面積計算播種密度，實現了對種子播種密度的自動檢測。

附圖說明

圖1為一個實施例中檢測種子播種密度的方法的流程示意圖；

圖2為一個實施例中定位秧盤圖像中的秧盤區域，去除秧盤區域之外的背景圖像的流程示意圖。

具體實施方式

為了使本發明的目的、技術方案及優點更加清楚明白，以下結合附圖及實施例，對本發明進行進一步詳細說明。應當理解，此處所描述的具體實施例僅僅用以解釋本發明，并不用于限定本發明。

如圖1所示，在一個實施例中，提供了一種檢測種子播種密度的方法，該方法包括：

步驟102，獲取秧盤圖像。

秧盤是承載播種的種子的器具，一般為矩形，可以通過安裝在秧盤上方的攝像頭采集秧盤圖像。以水稻播種為例，秧盤置于傳送帶上隨傳送帶移動，自動播種流水線通過流水作業在秧盤上播種水稻，可以在傳送帶上方設置攝像頭，采集秧盤圖像，或者采集視頻并從視頻中截取秧盤圖像。

步驟104，對秧盤圖像進行圖像分割，獲得種子圖像。

圖像分割就是從圖像中分割出目標對象的技術和過程。由于水稻種子顏色和背景（土壤等）顏色不同，因此可以采用圖像分割的方法分割出所有的種子。

在一個實施例中，步驟104之前，還包括定位秧盤圖像中的秧盤區域，去除秧盤區域之外的背景圖像的步驟。由于攝像頭難以完全對準秧盤，獲取的秧盤圖像中除了秧盤區域可能還有背景圖像，比如傳送帶等，需要在秧盤圖像中定位秧盤區域，去除秧盤區域之外的背景圖像，避免背景圖像影響種子播種密度的檢測結果。

具體地，如圖2所示，在一個實施例中，該定位秧盤圖像中的秧盤區域，去除秧盤區域之外的背景圖像的步驟包括：

步驟202，對秧盤圖像進行邊緣檢測，得到二值化的邊緣圖像。

圖像邊緣表示圖像中一個區域的終結和另一個區域的開始，圖像中相鄰區域之間的像素集合構成了圖像的邊緣。通過邊緣檢測可以將圖像中不同的區域區分開來。在一個實施例中，可以使用坎尼算子（canny算子，其采用二維高斯函數的任意方向上的一階方向導數為噪聲濾波器，通過與圖像卷積進行濾波；然后對濾波后的圖像尋找圖像梯度的局部最大值，以此來確定圖像邊緣）對秧盤圖像進行邊緣檢測，得到二值化的邊緣圖像。

步驟204，使用哈夫變換檢測邊緣圖像中的矩形圖形。

哈夫變換是利用圖像全局特征將邊緣像素連接組成區域封閉邊界的一種算法。遍歷整個邊緣圖像，在極坐標系下對(ρ,θ)空間進行累加統計，得到累加統計結果。其中，(ρ,θ)為極坐標系下直線方程的參數，累加統計結果存在C(ρ,θ)中。

尋找累加統計結果的峰值，即大于指定閾值的(ρ_i,θ_i)，設找到的峰值點為H₁＝(ρ₁,θ₁),...,(ρ_m,θ_m)，其中m是峰值點的個數。

掃描所有的峰值點，滿足如下條件的點H_i和H_j，將它們配對在一起：