【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及多光譜測量，更具體的說是涉及一種基于多光譜技術大面積柑橘黃龍病檢測的多光譜傳感器、檢測系統及方法。
技術介紹
1、柑橘黃龍病由于其不可治性是危害柑橘果園的最大威脅之一，通常發現黃龍病植株一般會直接砍掉防治病情蔓延。一旦預防不到位或者未能及時控制將會造成柑橘植株大片枯死，早期的柑橘黃龍病植株外觀上與健康正常的柑橘植株并無明顯差別，所以即使是有經驗的農夫也無法從肉眼將兩者區分。柑橘黃龍病防治往往處在病情初期，一般需要定期裁剪葉片送檢，這個過程往往耗時費力，容易錯過植株的最佳處理時期。錯過了植株前期病情，當植株出現明顯的葉片斑駁化或黃化癥狀時，柑橘黃龍病的蔓延將無法估計，只能將植株周圍的所有植株砍掉造成浪費。傳統的柑橘黃龍病檢測無論是憑借經驗依靠肉眼觀察還是葉片送檢，都無法做到大面積的實時檢測，不利于病情的控制。
2、目前通常通過采集光譜圖像數據的高光譜儀器進行檢測，但是具有以下幾個缺點：
3、(1)光譜圖像數據內容龐大，存在嚴重信息冗余。由于具有極高的分辨率，采集的高光譜數據的眾多波段之間存在嚴重的信息冗余，特別是毗鄰或相近的波段之間具有極高的相關性，使得高光譜圖像數據處理時，一些模型求解陷入困境，造成其解不穩定甚至錯誤。為了提取高光譜圖像的有效信息，就需要剔除冗余，這是決定高光譜圖像應用效果的關鍵因素之一。另一方面，空間維信息和光譜維信息的結合，產生了龐大的數據量，無論存儲還是傳輸都會受限。再次，當訓練樣本一定時，隨著信息量增加(維數增加)，分類器的分類精度反而呈現下降，尤其是基于統計學習的算
4、(2)僅僅作為數據采集儀器而不能作為檢測的工具。常見的高光譜儀器僅僅作為數據采集的工具，往往需要將采集的數據送去做進一步的分析，難以提供直接指導農作物生產的建議；
5、(3)高光譜儀器大多價格昂貴，維護和操作成本也相對較高。
技術實現思路
1、有鑒于此，為了解決上述至少一個技術問題，本專利技術提供了一種基于多光譜技術大面積柑橘黃龍病檢測的多光譜傳感器、系統及方法，適用于大面積柑橘黃龍病檢測，多光譜傳感器本身具有采集和識別功能，成本低廉。
2、為了實現上述目的，本專利技術采用如下技術方案：
3、一種基于多光譜技術大面積柑橘黃龍病檢測的多光譜傳感器，包括：多光譜相機、linux系統邊緣計算平臺和無線傳輸模塊；
4、所述多光譜相機用于采集經過不同濾光片干涉和反射后的柑橘多光譜圖像，并發送至所述linux系統邊緣計算平臺；
5、所述linux系統邊緣計算平臺用于對柑橘多光譜圖像進行處理和檢測；
6、所述無線傳輸模塊用于將實時的柑橘多光譜圖像和檢測結果傳輸至上位機。
7、優選的，所述多光譜相機包括2組用于采集多光譜圖像的攝像頭和1個用于采集可見光圖像的攝像頭，4個所述用于采集多光譜圖像的攝像頭為1組，每個所述用于采集多光譜圖像的攝像頭的前方均設置有單通道波段長度小于10nm的透光型濾光片，通過透光型濾光片選擇特定的波段，所述采集多光譜圖像的攝像頭用于采集通過透光型濾光片選擇特定波段后的柑橘多光譜圖像，所述采集可見光圖像的攝像頭前方設置有透光玻璃，用于采集可見光圖像，進行前期預覽、標定和矯正。
8、優選的，所述linux系統邊緣計算平臺包括mcu主控模塊和內存模塊，所述內存模塊和所述mcu主控模塊連接，所述mcu主控模塊通過連接器分別與所述用于采集多光譜圖像的攝像頭和所述用于采集可見光圖像的攝像頭連接；
9、所述mcu主控模塊用于對接收的柑橘多光譜圖像進行處理和檢測并具有外設控制功能；
10、所述內存模塊用于進行信息存儲。
11、優選的，所述內存模塊包括運行內存子模塊和板載內存子模塊，所述運行內存子模塊和所述板載內存子模塊均與所述mcu主控模塊連接；
12、所述運行內存子模塊用于支持運行內存；
13、優選的，還包括電源模塊，所述電源模塊用于提供電源。
14、優選的，還包括主體金屬蓋，所述主體金屬蓋背面設置有電池倉，所述電池內用于設置所述電源模塊，所述主體金屬蓋內正面設置有隔離金屬蓋，所述金屬隔離蓋用于安裝透光型濾光片和透光玻璃，所述金屬隔離蓋上安裝有金屬保護蓋。
15、優選的，所述電池倉的艙蓋采用鉸鏈單側開合設計。
16、一種基于多光譜技術大面積柑橘黃龍病的檢測系統，包括多光譜傳感器，還包括上位機，所述多光譜傳感器與所述上位機通信連接；
17、所述上位機用于接收并顯示所述多光譜傳感器傳輸的柑橘多光譜圖像和檢測結果。
18、一種基于多光譜技術大面積柑橘黃龍病的檢測方法，該方法基于多光譜技術大面積柑橘黃龍病的檢測系統實現，包括：
19、多光譜相機采集柑橘多光譜圖像；
20、linux系統邊緣計算平臺對柑橘多光譜圖像進行處理和檢測，并通過無線傳輸模塊發送至上位機；
21、所述上位機接收并顯示柑橘多光譜圖像和檢測結果。
22、優選的，調用knn模型對柑橘多光譜圖像進行檢測。
23、經由上述的技術方案可知，與現有技術相比，本專利技術公開提供了一種基于多光譜技術大面積柑橘黃龍病檢測的多光譜傳感器、系統及方法，具有以下優點：
24、(1)創新性地將多光譜采集和邊緣檢測結合，直接拍攝直接檢測。能夠實現輕量級智能模型部署，深入開發后可以實現圖像實時采集拼接、實時分析決策等功能，使多光譜傳感器不單單作為數據采集模塊，擁有了更多可能；
25、(2)多光譜傳感器硬件成本低；
26、(3)通過波段選擇可以代替數據量巨大的高光譜數據以達到體現生物特性的效果，檢測精度高、速度快。對于柑橘黃龍病的檢測精度達到90％以上，檢測時間小于等于4.37秒；
27、(4)適用于大面積柑橘黃龍病檢測，適用場景多、范圍廣，可以搭載在無人機上，也可以固定在果園某處；
28、(5)良好的拓展性和連接性。通過usb拓展，可以用4g模塊與其他上位機進行連接；
29、(6)設備具有通用性。理論上通過更換攝像頭前置就可以改變濾光波段的中心波長，可用于檢測其他病蟲害或者植物營養成分檢測。
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1.一種基于多光譜技術大面積柑橘黃龍病檢測的多光譜傳感器，其特征在于，包括：多光譜相機、Linux系統邊緣計算平臺和無線傳輸模塊；
2.根據權利要求1所述的一種基于多光譜技術大面積柑橘黃龍病檢測的多光譜傳感器，其特征在于，所述多光譜相機包括2組用于采集多光譜圖像的攝像頭和1個用于采集可見光圖像的攝像頭，4個所述用于采集多光譜圖像的攝像頭為1組，每個所述用于采集多光譜圖像的攝像頭的前方均設置有單通道波段長度小于10nm的透光型濾光片，通過透光型濾光片選擇特定的波段，所述采集多光譜圖像的攝像頭用于采集通過透光型濾光片選擇特定波段后的柑橘多光譜圖像，所述采集可見光圖像的攝像頭前方設置有透光玻璃，用于采集可見光圖像，進行前期預覽、標定和矯正。
3.根據權利要求2所述的一種基于多光譜技術大面積柑橘黃龍病檢測的多光譜傳感器，其特征在于，所述Linux系統邊緣計算平臺包括MCU主控模塊和內存模塊，所述內存模塊和所述MCU主控模塊連接，所述MCU主控模塊通過連接器分別與所述用于采集多光譜圖像的攝像頭和所述用于采集可見光圖像的攝像頭連接；
4.根據權利要求3所述
5.根據權利要求4所述的一種基于多光譜技術大面積柑橘黃龍病檢測的多光譜傳感器，其特征在于，還包括電源模塊，所述電源模塊用于提供電源。
6.根據權利要求5所述的一種基于多光譜技術大面積柑橘黃龍病檢測的多光譜傳感器，其特征在于，還包括主體金屬蓋，所述主體金屬蓋背面設置有電池倉，所述電池內用于設置所述電源模塊，所述主體金屬蓋正面設置有隔離金屬蓋，所述金屬隔離蓋用于安裝透光型濾光片和透光玻璃，所述金屬隔離蓋上安裝有金屬保護蓋。
7.根據權利要求6所述的一種基于多光譜技術大面積柑橘黃龍病檢測的多光譜傳感器，其特征在于，所述電池倉的艙蓋采用鉸鏈單側開合設計。
8.一種基于多光譜技術大面積柑橘黃龍病的檢測系統，其特征在于，包括權利要求1-7任一所述的多光譜傳感器，還包括上位機，所述多光譜傳感器與所述上位機通信連接；
9.一種基于多光譜技術大面積柑橘黃龍病的檢測方法，該方法基于多光譜技術大面積柑橘黃龍病的檢測系統實現，其特征在于，包括：
10.根據權利要求9所述的一種基于多光譜技術大面積柑橘黃龍病的檢測方法，其特征在于，調用KNN模型對柑橘多光譜圖像進行檢測。
...【技術特征摘要】
1.一種基于多光譜技術大面積柑橘黃龍病檢測的多光譜傳感器，其特征在于，包括：多光譜相機、linux系統邊緣計算平臺和無線傳輸模塊；
2.根據權利要求1所述的一種基于多光譜技術大面積柑橘黃龍病檢測的多光譜傳感器，其特征在于，所述多光譜相機包括2組用于采集多光譜圖像的攝像頭和1個用于采集可見光圖像的攝像頭，4個所述用于采集多光譜圖像的攝像頭為1組，每個所述用于采集多光譜圖像的攝像頭的前方均設置有單通道波段長度小于10nm的透光型濾光片，通過透光型濾光片選擇特定的波段，所述采集多光譜圖像的攝像頭用于采集通過透光型濾光片選擇特定波段后的柑橘多光譜圖像，所述采集可見光圖像的攝像頭前方設置有透光玻璃，用于采集可見光圖像，進行前期預覽、標定和矯正。
3.根據權利要求2所述的一種基于多光譜技術大面積柑橘黃龍病檢測的多光譜傳感器，其特征在于，所述linux系統邊緣計算平臺包括mcu主控模塊和內存模塊，所述內存模塊和所述mcu主控模塊連接，所述mcu主控模塊通過連接器分別與所述用于采集多光譜圖像的攝像頭和所述用于采集可見光圖像的攝像頭連接；
4.根據權利要求3所述的一種基于多光譜技術大面積柑橘黃龍病檢測的多光譜傳感器，其特征在于，所述內存模塊包括運行內存子模塊和板載內存子...
【專利技術屬性】
技術研發人員：鄧小玲，傅國林，張冠南，黃彬洋，
申請(專利權)人：華南農業大學，
類型：發明
國別省市：
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