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物联网视觉盆栽养护监控系统研究

作者:admin 来源:未知 日期:2020-08-06 08:22人气:
摘要:本文提出一种基于机器视觉监测植物生长特征,系统及时自动调整环境因素最优值,弥补了传统智能盆栽养护系统自动化程度低、损伤式检测获取植物特征信息的缺点。通过物联网技术,还可远程观赏盆栽美景。
 
关键词:盆栽养护;环境因素;生长特征;机器视觉;物联网
 
随着生活质量的不断提高,人们对居住环境的洁净和美观也越发重视,从而户内种植各式各样的盆载。但大多由于工作忙碌而忽视了对盆载的养护,使植物干枯难以种活。加上正值物联网时代,智能家居概念已深入人心,所以室内盆载智能养护系统已是热门课题。当前智能盆栽养护系统多是经过先验知识,把影响植物生长的环境因素(如光照度、温度、湿度、土壤酸碱度)最优值设定好,通过各类传感器采集实际值与该类设定值进行比较,控制执行机构动作,通过人眼观察或采摘叶子检测方能知晓植物生长情况,从而再次调整环境因素最优值。此类系统的弊端一是自动化程度不高,需人为不断调整环境因素最优值;二是用植物损伤方式获取植物生长特征信息。本设计,着力搭建一个基于机器视觉的室内盆栽养护远程监控系统,通过机器视觉连续无损伤获取植株图像,用图像处理技术监测植株叶子的颜色、数量、面积等生长特征,得知植物生长情况,从而自动调控环境参数,即土壤的营养素、湿度、酸碱度、温度等,改善成长环境,促进植物良好生长;保存不同时段的植物生长参数及其对应的环境参数,以便对比各种环境参数下植物生长情况,找出合适植物生长的环境参数,进行最优控制;再经过物联网技术,搭建远程监控平台,应用云服务器,上传植物的生长特征信息和环境参数以及植物图像到服务器上,可实现远程手机或电脑端对服务器的数据访问,进而实现可视化远程观赏盆景和控制环境参数的功能。
 
1实验盆栽对象选择
 
本设计旨在研究一个基于机器视觉的室内盆栽养护远程监控系统。此系统适合大多数室内盆栽的自动养护。栀子花因它的清新可爱、叶色四季常绿,且适合室内种植,所以备受人们青睐。但栀子花易患“黄化病”,即叶子变黄、开花瘦小、寿命变短,所以日常需要仔细养护。对其生长有影响的光照度、温度、湿度、土壤酸碱度在每个季节或生长阶段都要进行不断的调控。根据生长环境需求,栀子花是一种典型的室内盆栽植物,适合用来做本设计的实验对象,适合机器视觉的智能系统养护。
 
2系统硬件平台设计
 
系统硬件平台框架结构如图1所示
 
2.1系统控制器
 
为了能强化系统功能和实现系统设备精简及可移动,本项目系统控制器选用NI公司的myRIO-1900。改控制器优点诸多,其内嵌FPGA和双核的ARMCortex-A9处理器,处理速度快,适合进行图像处理,能实时采集植物图像信息,还可兼容多种编程语言;其自带USB端口可直接与摄像机连接,免用图像采集卡,且上传图像速度快;自带WIFI功能,避免现场错综连线,杂乱不堪,为系统的可移植性填墨加彩。
 
2.2植物图像采集装置
 
传统的植物生长特征获取方法,都带有破坏性的,如提前采摘树叶下来,进行检测和分析。本项目要进行无损伤的连续监测植物生长特征参数,所以需要进行植物图像采集。为了能准确的识别叶子的颜色、数量、面积等,需要清晰的拍摄到植株的整体图像。所以选择带有USB连线端口的高清版CCD摄像机,直接连接到myRIO-1900的USB端口,以一定的传输速率上传图片到处理器。在此,深圳迈迪威视MV-USD130C-T为首选,同时监控两棵栀子花树。
 
2.3其它输入设备和输出设备
 
为了采集影响植物生长的各类环境参数,需要相关的传感器,如检测土壤湿度、酸碱度以及周围温度和光照度,分别需要湿度传感器、PH测量传感器、温度传感器、光敏传感器等输入设备。而控制环境参数也需要相应的设备,如控制温度,需要加热器和电风扇;控制光照度,在自然光照度不足时,需要补光,在此选用对本植物不造成伤害的近红外LED光照射;土壤水分不足时需要浇水,或酸碱度和营养素不足时可喷营养液,则需要用到液体箱和水泵及喷头。
 
2.4可控实验箱
 
植物生长状况良好的情况下,检测自然环境下的环境参数即可,当需要调节光照度和温度时,再放在实验箱中。也可以长期放置试验箱中以便更好的调控。
 
3软件平台设计
 
3.1软件开发平台
 
本项目基于LabVIEW软件平台上开发,借助其丰富的数学处理函数库和图像处理函数库。可以快速的采集图像进行图像处理;还对别的编程语言开放端口,方便用多种语言编写项目程序;能便捷搭建友好的人机交互界面;与系统控制器myRIO兼容性好。综合以上因素,适用于本项目的软件开发。
 
3.2图像处理技术
 
根据研究内容可知,图像处理是本项目的重点内容。本系统自动调控环境参数的首要依据是发现植物生长不良时,一般主要体现在叶子变黄、面积偏小、数量不多,或者根茎变高、大速度慢等。由于大多喜欢叶子较多的室内盆栽,所以本项目选监测叶子的特征性。颜色识别的图像处理算法较多,但不一定都适合应用在叶色的识别上。颜色识别一般用色彩匹配法,将模板图像与待测图像的颜色进行比较,统计颜色像素,匹配度越高,则可确认颜色相同,从而可提取出颜色。但叶子颜色深浅度不一、形状及面积各异,很难找出合适的模板,如此,工作量会加大。再者,黄色和绿色的色调角度分布相对明朗,所以在此选用了一种基于改进的HSV颜色空间定位方法。颜色定位处理流程图如下。a、颜色空间域转换图像采集显示是在RGB空间进行,需要先把它转换到HSV空间,求出三个分量,H色调、S饱和度、V明度。b、各类颜色三分量阈值估算由于叶子不同地方的颜色深浅度不一,为了得到不同颜色H、S、V分量的取值范围,需经过多次拍摄得到的图像样本计算其分量的均值和方差。C、过滤根据以上得到的阈值,进行过滤。把提取颜色相对应的阈值范围内的像素尽可能的保留下来,其余颜色的灰度值置0。d、消噪处理过滤后图像一般都会存在干扰像素颗粒,通过数学形态学处理中的开运算和闭运算进行区域连通。达到消噪和树叶形状还原处理。e、由于受外界风的吹动,树叶有时是摇动着的,所以处在干扰信号大,为了进一步确认保存下来的区域是目标区域,再通过轮廓分析与比较中的曲线追踪法,求出区域部分轮廓与实际树叶轮廓的相似的,来进一步肯定定位的准确度。当然叶子密度大,不是一片一片排列着的,所以只要部分轮廓与实际的树叶轮廓相似即可。经过以上处理后,可确定定位到的区域是目标颜色叶片的区域。再进行颗粒的标记,供后续面积的计算。由于项目实验对象是栀子花树,主要定位的是黄色或者黄偏红的叶子,可以把检测到黄色叶片信息当成报警信息,提示系统调控环境参数,黄色叶片面积越大说明,栀子花树生长状况越差要引起高度警惕。
 
3.3数据库报表的建立
 
系统可同时拍照两个盆景中的栀子树,放在同一张图像上;或者控摄像头分时轮流对盆景采集。不管哪种拍摄情况,读取到叶子生长特征信息时,分开保存在对应的文件中,也保存对应时间段的环境参数。保存数据采用目前最流行的MySQL数据库管理系统。
 
3.4远程监控平台的搭建
 
本项目的特色还表现在供远程观赏盆景和远程监控环境参数。为了保证信号传输的实时性,和保存大量历史数据,采用百度云服务器。其免安装维护,配有公网IP,价格便宜。服务器系统采用WindowsServer2012R2。物联网服务系统使用Apache+PHP+MySQL架构,因Apache简单、速度快、性能稳定,且开放源码,可用PHP服务器端脚本语言结合LabVIEW编写互联程序。远程平台的工作原理是,Apache服务器软件启动后开始监听指定端口,当我们打开浏览器输入服务器IP地址和端口,登录成功后要查询某一天植物生长数据时,浏览器会向服务器发送查询请求的页面和日期参数。服务器接收到请求后,会找到要查询的PHP页面并执行PHP脚本代码。PHP脚本调用MySQL数据库驱动,读取指定日期的生长数据和照片数据,执行完成后会生成一个页面文件。Apache将PHP脚本生成的页面文件发送回浏览器端,浏览器收到数据后,我们就能看到当天植物生长的数据和照片了。
 
4总结和展望
 
本设计用机器视觉对植物生长状况进行监测,此种方法实现监测的连续性且对植物无损伤,通过环境因素传感器和视觉处理技术对盆景植物生长环境及其特征信息进行采集、数据分析,自动控制加热器、电风扇、LED灯实现环境参数的最优控制。系统还能远程观赏盆景,远程控制现场设备。图像处理的颜色识别算法上,为了更准确的识别出目标颜色,采用改进了HSV颜色空间定位法。用HSV颜色空间定位法进行粗定位,再通过轮廓分析的曲线追踪法进行精确定位。本设计的难点在于栀子花“黄化病”叶子的图像采集和叶子特征信息提取,后续可以在算法上继续需求新的突破,提高黄色叶子识别准确率,从而增加系统的稳定性。系统在移植性上也可以提高,以至于实现分时监控室内多种植物,提高系统的利用率。

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