[發明專利]手持便攜式植物葉片滾動吸附掃描裝置及其掃描方法

有效

• 申請號: 202110363734.6
• 申請日: 2021-04-02
• 公開（公告）號: CN113099065B
• 公開（公告）日: 2022-10-28
• 發明（設計）人: 陳利蘇;李薇;朱恩燕
• 申請（專利權）人: 上海海事大學
• 主分類號: H04N1/04
• 分類號: H04N1/04;H04N1/00;G01B11/02;G01B11/28
• 代理公司: 蘇州市港澄專利代理事務所(普通合伙) 32304
• 代理人: 趙維達

1.一種手持便攜式植物葉片滾動吸附掃描裝置，其特征在于，包括下座(1)、上座(16)、滾軸裝置、便攜式掃描儀(7)、玻璃纖維網格布(10)、真空氣動閥(12)；

所述下座(1)連接于上座(16)的下部且二者之間留有間隙，所述間隙的一側為進葉口、另一側為出葉口，所述滾軸裝置包括橡膠滾輪(14)，在所述橡膠滾輪(14)的滾動下能夠使得葉片自所述進葉口進入并從所述出葉口被送出；

所述下座(1)的上表面中部開設有一開口槽，所述開口槽的槽口設置有所述玻璃纖維網格布(10)，所述開口槽的底部設置有所述真空氣動閥(12)；

所述上座(16)的中部具有一貫穿的開口(21)，所述便攜式掃描儀(7)安裝于所述開口上，所述便攜式掃描儀(7)的掃描區域至少包括所述玻璃纖維網格布(10)覆蓋的區域。

2.根據權利要求1所述的手持便攜式植物葉片滾動吸附掃描裝置，其特征在于，所述滾軸裝置包括四組滾軸：滾軸一(2)、滾軸二(3)、滾軸三(4)、滾軸四(5)，四組滾軸上均分別設置有一個長橡膠滾輪(14)，其中所述滾軸一(2)、滾軸二(3)設置于所述下座(1)上，所述滾軸三(4)、滾軸四(5)設置于所述上座(16)上。

3.根據權利要求2所述的手持便攜式植物葉片滾動吸附掃描裝置，其特征在于，每組滾軸包括一個長橡膠滾輪(14)、一個剛性軸(13)、兩個滾輪卡扣(15)，橡膠滾輪(14)的外端部分別與一個滾輪卡扣(15)連接。

4.根據權利要求3所述的手持便攜式植物葉片滾動吸附掃描裝置，其特征在于，所述下座(1)的上平面(19)和上座(16)的下平面(20)上靠近進葉口和出葉口的一側分別開設有滾軸安裝部，滾軸能夠安裝于所述滾軸安裝部內并能夠在所述滾軸安裝部內滾動。

5.根據權利要求4所述的手持便攜式植物葉片滾動吸附掃描裝置，其特征在于，每個滾軸安裝部包括滾軸槽(11)和位于所述滾軸槽(11)兩端的滾軸卡扣(18)，所述滾軸卡扣(18)內包括滾軸定位檔(24)，所述滾軸槽(11)用于容納長橡膠滾輪(14)和剛性軸(13)，所述滾軸卡扣(18)用于容納所述滾輪卡扣(15)并能夠對所述滾輪卡扣(15)定位。

6.根據權利要求5所述的手持便攜式植物葉片滾動吸附掃描裝置，其特征在于，所述滾輪卡扣(15)上設置有軸承，所述滾軸定位檔(24)內為彈性變形材料或多檔位卡接件，所述滾輪卡扣(15)進入所述滾軸定位檔(24)后能夠在彈性變形材料的擠壓下或在多檔位卡接件的不同檔位上實現定位。

7.根據權利要求5所述的手持便攜式植物葉片滾動吸附掃描裝置，其特征在于，所述滾輪卡扣(15)上設置有剛性軸定位槽(23)，所述滾軸定位檔(24)內為彈性變形材料或多檔位卡接件，所述滾輪卡扣(15)進入所述滾軸定位檔(24)后能夠在彈性變形材料的擠壓下或在多檔位卡接件的不同檔位上實現定位。

8.根據權利要求5-7任一項所述的手持便攜式植物葉片滾動吸附掃描裝置，其特征在于，所述下座(1)的上平面(19)四角位置、所述上座(16)的下平面(20)的四角位置均分別設置有支撐孔(17)，四個支撐柱(22)支撐于上、下支撐孔內。

9.根據權利要求8所述的手持便攜式植物葉片滾動吸附掃描裝置的掃描方法，其特征在于，包括以下步驟：

將需要掃描的葉片(9)通過進葉口(8)放在滾軸一(2)、滾軸三(4)之間，打開掃描儀(7)和真空氣動閥(12)的開關，起動滾軸一(2)、滾軸二(3)、滾軸三(4)、滾軸四(5)使其旋轉工作，葉片(9)在滾軸一(2)、滾軸三(4)上的橡膠滾輪(14)的摩擦力作用下向出葉口方向平移，經過玻璃纖維網格布(10)時，由于真空氣動閥(12)的吸附作用，葉片(9)平整吸附在玻璃纖維網格布(10)上，讓掃描儀(7)更好的掃描到葉片圖像，葉片(9)在上座(16)與下座(1)間的空間通過，然后在滾軸二(3)、滾軸四(5)的摩擦力作用下通過出葉口被送出，掃描完成后掃描儀(7)獲取到葉片(9)的完整圖像信息。

10.根據權利要求9所述的手持便攜式植物葉片滾動吸附掃描裝置的掃描方法，其特征在于，掃描儀(7)掃描葉片圖像的過程包括：

(1)使用高斯濾波器去除掃描圖像產生的噪聲，平滑圖像：所述高斯濾波器為線性平滑濾波器，其濾波器的模板是對二維高斯函數離散得到，以模板中心位置為坐標原點進行取樣，二維高斯函數如下

其中(x,y)為圖像中任意點坐標，σ是標準差，利用二維高斯函數公式計算出大小為3×3、σ＝1.3的高斯模板中的各個元素值，若元素值為整數形式，則進行歸一化處理，若不是則直接用來對圖像進行濾波；

(2)將上述濾波完的RGB圖像轉換為灰度圖像，再對灰度圖像進行二值化處理：圖像灰度化需要R＝G＝B＝gray，所以將原圖像分離為R、G、B三通道，并令gray為RGB的加權平均值，即gray＝0.299R+0.578G+0.114B，得到一通道灰度圖；使用封閉、連通的邊界定義不交疊的區域得到理想的二值圖，即所有灰度小于閾值的像素均被排除在外，使用大津閾值法自動尋找最佳閾值，大津閾值法原理是：從圖像的灰度直方圖中選定一個閾值k，則圖像分成灰度值大于k和小于k的兩組，分別計算每組的方差并得出二者之間的類間方差，不同的k值對應不同的類間方差，類間方差越大，說明圖像中目標與背景的差別越大，選取類間方差最大時所對應的閾值即為所需的閾值；

(3)對圖像進行形態學閉運算，填平小孔，彌合小裂縫：設置卷積內核形狀為矩形，將內核從圖像的左上角開始滑動直到滑完整個圖像，若與核對應的原圖像所有像素值都為1，則中心元素保持原值，否則變為0，通過滑動將圖像中高亮區域或白色區域變得更干凈，也粘合了之前處理中可能斷開的區域；

(4)圖像預處理完成后，通過findContours算法尋找圖像所有邊界連續像素序列，并保存在contours向量中，findContours算法通過行掃描確定外邊界及孔邊界，當f(i,j-1)＝0,f(i,j)＝1時，f(i,j)是外邊界的起始點，f(i,j)＝1,f(i,j+1)＝0時，f(i,j)是孔邊界的起始點；初始時設置唯一標識符NBD＝1，每發現一個新邊界NBD+1，若遇到f(i,j)＝1,f(i,j+1)＝0,則令f(i,j)＝-NBD，此時已到右邊邊界終止點，即一個輪廓已找到，接著在輪廓周圍繪制矩形框，通過設置矩形框的條件來過濾掉小的干擾輪廓，設置矩形寬度width10，找到正確輪廓后繪制其最小外接矩形以及最小外接圓，根據最小外接矩形的長、寬以及面積計算葉片的周長、面積、矩形度、周徑比，其中周長為最外緣像素總個數，面積為像素總個數，矩形度為葉片面積與外接矩形面積之比，周徑比為葉片周長與最小外接矩形的長的比值。