植物中的营养素缺乏的检测的制作方法

1.本发明一般地涉及植物中的营养素缺乏的检测。


背景技术：

2.植物中的营养素缺乏可以减缓生长或造成胁迫（stress），这最终造成降低的产量和对农民的经济损失。植物所需的营养素的示例是常量营养素、次要营养素和微量营养素，所述常量营养素以比微量营养素大的量被植物消耗。对植物生长重要的重要常量营养素和微量营养素的示例分别包括氮和铁。
3.许多类型的营养素缺乏首先通过叶片中的变色而被注意到。存在当缺乏特定营养素时观察到的特定变色，因此通过研究这些变色，可以标识特定缺乏。虽然现有的用于检测植物中的营养素缺乏的解决方案是可用的，但是它们通常被认为是不充分的或过于复杂的。因此，存在对新的解决方案的感知的需要。us8724979b2公开一种用于在受控照明下对封闭物（enclosure）中的物体进行成像的成像设备。


技术实现要素：

4.本发明的目的是提供一种用于检测植物中的营养素缺乏的改进的或替代的解决方案。
5.根据本发明的第一方面，这个和其他目的通过一种在用于估计在来自植物的叶片中的营养素缺乏的系统中使用的盒体来实现，其中，盒体包括：上盖，适于容纳包括相机和光源的成像设备，其中，所述上盖包括至少一个开口以允许所述相机和光源进入所述盒体的内部；底板，具有面向所述盒体的所述内部的表面，所述表面设有包括具有预定颜色的区域的图案；以及侧壁，其中，所述上盖、所述底板和所述侧壁一起限定了构成所述盒体的内部的空间，其中，在使用中，将叶片放置在所述表面上，并且采集所述叶片的图像，由此所述区域允许采集的图像的颜色校准。
6.所述盒体有助于在叶片周围产生黑暗空间，这有助于提高由成像设备采集的叶片的图像的质量。包括顶表面和底表面的盒体的壁可以是阻光的（非透射的）材料，使得它防止自然光进入盒体并影响测量。此外，该盒体还可以特别方便于携带并且易于操作，从而便于访问植物生长的不同地点以便执行营养素缺乏估计的农学家和其他人的工作。此外，可以使用低成本材料和简单制造技术以成本有效的方式来制造所述盒体。
7.盒体的黑暗空间有助于采集具有一致颜色再现的图像，因此使得能够对图像进行颜色分析。然而，还存在其他颜色变化来源，例如来自光源（闪光灯）的光的光谱分布的变化和相机的图像传感器中的颜色敏感度的变化。例如，不同设备（例如，不同移动电话）的光源通常被配置成发射白光，但是所发射的光可能关于强度、色温等仍然不同。
8.出于这个原因，根据本发明的图案用于所采集的图像的颜色校正。具体地，所述图案包括已知颜色（例如，白色）的区域，使得与已知颜色的这些区域相关的所采集图像中的像素可以用作颜色参考。这使得设备能够校准（校正）包括叶片的整个所采集图像的颜色，
以便使其对分析有用。
9.所述图案可以是黑白的，诸如黑色背景上的白点。
10.用于进入盒体的内部的不同方式是可能的。例如，底板可以是可拆卸的。替代地，上盖可以铰接地连接到所述侧壁中的一个。在一个实施例中，整个盒体可折叠成基本上平坦的状态。在其平坦的状态下，所述盒体可以更方便于存放和携带。
11.在一个实施例中，所述图案是重复（周期性）图案，以便使得能够检测采集的图像中的叶片的尺寸和/或形状。通过检测哪些白点可见（即，未被叶片遮蔽），可以近似得到尺寸和形状。
12.上盖可以是凹入的以容纳成像设备，并且盒体还可以包括用于将成像设备临时固定在上盖上的装置。
13.根据本发明的第二方面，提出一种用于估计在来自植物的叶片中的营养素缺乏的系统，其中，所述系统包括：根据本发明的第一方面的盒体；成像设备；和处理设备（单元），被配置成对所采集的图像进行颜色校准并且基于当叶片在盒体内部被放置在底板的表面上时由成像设备采集的叶片的图像来估计缺乏。
14.成像设备可以例如是还并入处理设备（单元）的便携式成像设备，诸如移动电话。
15.本发明的第二方面可以展现与第一方面相同或类似的特征和技术效果，反之亦然。
16.处理设备（单元）可以被配置成通过沿着至少两个直线分析成像的叶片而基于叶片的图像来估计缺乏，其中，每个直线在叶片的宽度方向上延伸和/或联结（join）位于叶片的边缘上的两个点。
17.本发明的发明人已经认识到，可以通过分析相对小的数据集来检测植物中的营养素缺乏，所述数据集可以从分析在叶片的图像中的明智选择的线而获得。线的数量取决于各种因素，诸如叶片的尺寸和形状。叶片越大，通常定义的线就越多。通常要求至少两个线来获得为了可靠地估计叶片是否遭受营养素缺乏以及如果这样的话估计缺乏的类型而需要的信息。
18.由处理设备沿着至少两个直线分析成像的叶片可以包括：确定每个直线的长度以确定叶片的年龄；沿着每个直线计量成像的叶片的颜色；以及沿着每个直线评估至少一个叶片成分，并且处理设备可以被配置成基于所确定的年龄、所计量的颜色和所评估的至少一个叶片成分来估计缺乏。
19.当确定营养素缺乏时，知道叶片的年龄是有用的。在较老的叶片中展现大多数常量营养素缺乏，因为这些营养素是移动的并且在胁迫条件下移动到较年轻的叶片。另一方面，在较年轻的叶片中展现大多数微量营养素缺乏，因为它们不是极易移动的（very mobile）。
20.评估至少一个“叶片成分”可以例如包括确定与所述线交叉的叶片叶脉的数量和/或确定叶片叶脉之间的区的尺寸。这些区的尺寸可以给出叶片中的叶绿素的量的指示，大的区与大的叶绿素的量相关联。
21.例如，通过将叶片的图像与参考库中的图像进行比较，可以估计任何缺乏。在更先进的实施例中，可以使用经训练的机器学习模型。使用机器学习模型可以有助于改进估计的质量。
22.根据本发明的第三方面，提出一种供根据第一方面的盒体使用的设备，该设备包括相机、光源和处理设备（单元），该处理设备（单元）被配置成对放置在根据第一方面的盒体的底板的表面上的叶片的由相机采集的图像执行颜色校准。
23.处理设备可以被配置成通过沿着至少两个直线分析成像的叶片而基于叶片的图像来估计缺乏，其中，每个直线在叶片的宽度方向上延伸和/或联结位于叶片的边缘上的两个点。
24.根据本发明的第四方面，提出一种确定叶片中的营养素缺乏的方法，其中，所述方法包括：将叶片放置在根据本发明的第一方面的盒体的底板的设有黑白图案的表面上，将成像设备定位在盒体的上盖上，当叶片在盒体内部被放置在底板的表面上时由成像设备采集叶片的图像，使用图案对采集的图像进行颜色校准；以及通过处理颜色校准的图像来估计所述缺乏。
25.处理可以包括沿着至少两个直线分析成像的叶片，其中，每个直线在叶片的宽度方向上延伸和/或联结位于叶片的边缘上的两个点。
26.所述方法还可以包括：确定每个直线的长度以确定叶片的年龄；沿着每个直线计量成像的叶片的颜色；以及沿着每个直线评估至少一个叶片成分，其中，所述方法还包括：基于所确定的年龄、所计量的颜色以及所评估的至少一个叶片成分来估计缺乏。
27.根据本发明的第四方面的方法还可以包括基于所估计的缺乏来确定植物的施肥。所述方法使得可以以特别简单和快速的方式推荐植物的施肥。例如，如果确定植物缺铁，则推荐可以是给予植物一定量的铁或简单地是给予植物更多的铁。
附图说明
28.现在将参照示出本发明的当前优选实施例的附图更详细地描述本发明的这些和其他方面。然而，本发明并不限于所公开的实施例。
29.图1是根据本发明的实施例的系统的示意性透视图。
30.图2是叶片的示意图。
31.图3是根据本发明的实施例的方法的流程图。
32.图4是根据本发明的实施例的盒体的透视图。
具体实施方式
33.图1示出用于估计在已经从植物移除的叶片100中的营养素缺乏的系统1。因此，叶片100可以替代地被称为植物叶片。系统1包括成像设备2，该成像设备2包括相机3和光源（闪光灯）4。在这里，成像设备2是具有集成的相机和闪光灯的传统移动电话。在图1中，相机3和闪光灯4彼此邻近地定位在成像设备2的面向下的一侧上。在不同的示例中，成像设备2可以具有不同类型，诸如不与移动电话集成的相机。在这里，成像设备2还包括屏幕5。用户可以在屏幕5上看到由成像设备2采集的图像以及其他信息片段。在这种情况下，成像设备2被配置用于与远程设备进行无线通信。具体地，在这种情况下，成像设备2能够发送和接收wifi信号和移动网络信号，诸如gsm信号和lte信号。
34.系统1还包括盒体6。在这种情况下，盒体6是矩形盒体。更具体地，盒体6具有侧壁7和上盖8。上盖8适于容纳成像设备2，并且在这里是基本上平坦的。在所示出的盒体中，侧壁
7具有形成矩形形状的四个侧面，但是侧壁可以是例如形成椭圆形的光滑圆柱体。
35.上盖8设有开口9，用于当成像设备2布置在上盖8上时允许相机3和闪光灯4观察盒体6内部。上盖8连接到侧壁7，在这种情况下靠近侧壁7的上边缘。如图1中可以看到的，在这种情况下上盖8是凹入的。
36.盒体6还包括用于将成像设备2临时固定在上盖8上的可选装置10（在这里是带子10）。带子10横跨上盖8从侧壁7的表面之一行进到另一个表面。在这种情况下，带子10由弹性材料制成。
37.盒体6还可以包括：光漫射器11，其被布置成当成像设备2被放置在上盖8上时漫射由闪光灯4发射的光。在这里，光漫射器11覆盖开口9的一部分。光漫射器11可以例如是薄片的纸张、塑料或玻璃。这种漫射器可能制造相对廉价。
38.盒体6还包括底板12。在这种情况下，底板12是平坦的和矩形的，但是在不同的示例中可以具有不同的形状。在系统1的使用期间，底板12与侧壁7和上盖8一起限定了构成盒体6的内部的空间。
39.如图1所示，底板可以是可拆卸的，以便使得能够进入盒体的内部。在图4中示出的另一实施例中，整个盒体是可折叠的，并且上盖铰接地连接到侧壁面之一。因此，上盖8可以被打开以便进入内部。在图4中，侧壁7的各面中的两个面可以向内、向下朝向底板12折叠，使得盒体达到基本上平坦的状态。当然，盒体6可以是以与当前描述的示例中的方式不同的方式可折叠的。
40.盒体6应该对光是非透射的，以确保环境光在使用中不能进入内部。盒体可以由例如纸板、塑料材料或金属或任何其他合适的材料制成。
41.底板12具有表面13，该表面13在系统1的使用期间面向盒体6的内部并且叶片100放置在该表面13上。表面13设有包括预定颜色的区域的图案。在所示出的情况下，预定颜色是白色。该图案适于相对于由闪光灯4发射的光进行校准，并且还适于测量叶片100的尺寸。在这种情况下，图案是黑白的并且包括黑色背景上的多个白点。该图案优选是重复的（周期性的），其中周期优选约为10 mm或更小。在这里，白点在这里以直排布置。在不同的示例中，图案当然可以包括除了圆形之外的某种其他类型的符号，诸如矩形或某种其他多边形，并且符号可以不必以直排布置。例如，符号可以形成周期性的z字形（zigzag）图案。
42.所述系统还包括：处理设备14，其被配置成基于由成像设备2采集的叶片100的图像来估计叶片100中的营养素缺乏。在这种情况下，处理设备14被布置成远离盒体6和成像设备2。处理设备14和成像设备2能够通过某种类型的网络彼此无线通信，所述网络诸如wifi网络、移动网络或不同类型的网络的组合。处理设备14可以被配置成使用的移动网络的示例包括gsm网络和lte网络。注意，在不同的示例中，处理设备14可以与成像设备2集成。替代地，处理设备可以并入在成像设备中。例如，它可以是移动电话的处理器。
43.参考图2和3，现在将描述用于估计叶片100中的营养素缺乏的方法。在这种情况下，使用上述系统1来执行所述方法，并且因此将继续参考图1。
44.在步骤s1，将叶片100放置在底板12上。具体地，将叶片100放置在具有黑白图案的表面13上。
45.在步骤s2，将盒体6定位在底板12上。从而，将叶片100封闭在黑暗空间中。
46.在步骤s3，成像设备2定位在上盖8上。成像设备2定位成使得相机3与开口9的、光
漫射器11不位于其中的部分对准并且使得闪光灯4与光漫射器11对准。因此，相机3具有到盒体6中的直接视线。此外，成像设备2在这里定位在带子10下方，这从而有助于将成像设备2保持在盒体6上的适当位置处。
47.在步骤s4，成像设备2采集在盒体6内部放置在表面13上的叶片100的图像200。图像200使用相机3和光源（闪光灯）4来采集。
48.表面13上的图案用于实现所采集的图像的颜色校准。具体地，白色区域（点）的（已知）颜色可以用作参考颜色，这使得处理设备14能够校准（校正）所采集的图像中的叶片的颜色。
49.表面13上的图案还用于便于确定叶片的尺寸和形状。具体地，合适的图像处理可以检测哪些点被叶片遮蔽，从而确定叶片的形状和尺寸。这可以消除对更复杂和昂贵的图像处理的需要。
50.在图2中示出所采集的叶片100的图像200。所成像的叶片在图2中由附图标记100'表示。
51.如图2所示，叶片100具有从叶片100的第一端102延伸到叶片100的第二端103的中心线101。当叶片100仍附着到植物时，第一端102接近植物，而第二端103远离植物。第一端102可以称为叶片100的基部，而第二端103可以称为叶片100的尖端。叶片100具有主表面104和边缘105。叶片100被定位在盒体6内部，使得主表面104面向成像设备2，而叶片100的另一主表面面向底板12并且与底板12触摸接触。
52.在这里，叶片100在中心线101周围大致对称，并且由于营养素缺乏而可能出现在叶片中的变色通常关于中心线101大致对称。通过理解在主轴周围的变色图案，人们可以定性地和定量地（在一些情况下）估计营养素缺乏。这种分析的原理本身是已知的，并且将不进一步详细讨论。然而，在下面中将描述根据本发明的实施例的、用于获得用于这种分析的有用输入数据的过程。
53.在步骤s5，成像设备2将图像200发送到处理设备14。在这种情况下，图像200从成像设备2无线地发送到处理设备14。
54.在步骤s6，处理设备14从成像设备2接收图像200。在接收到图像200之后，处理设备14开始分析叶片100的图像200。在这种情况下，处理设备14分析图像200以查看叶片100是否遭受氮缺乏。没有接收足够氮的植物的叶片变黄。氮缺乏越大，叶片就变得越黄。注意，在不同的示例中，处理设备14可以检查某种其他类型的营养素缺乏或检查一种以上类型的营养素缺乏。
55.许多植物的叶片在健康时具有丰富的绿色。变色的叶片可以指示植物正没有接收足够的一种或多种营养素。例如，氮缺乏通常通过叶片变得不太绿且更黄来表现。此外，叶片上的红紫色标记可以指示磷缺少，白色条纹可以指示镁缺乏，并且干旱可能引起叶片变成灰绿色。注意，由于某种类型的疾病和化学品引起叶片中的变色，因此系统1也可以用于检测由于疾病和化学品暴露所致的变色。
56.在步骤s7，处理设备14在图像200中定义至少两个线。在这种情况下，定义第一线201、第二线202和第三线203。在这种情况下，线201、202、203是直的且平行的。在这里，线201、202、203中的每一个在叶片100的宽度方向上延伸并且联结位于边缘105上的两个点。由第一线201联结表示的两个点在图2中分别由p1和p2表示。点p1位于中心线101的一侧上，
而另一个点p2位于中心线101的另一侧上。如从图2还清楚的，线201、202、203在这里也延伸超出边缘105并且到图像200的、黑白图案13可见的区中。
57.此外，线201、202、203沿着中心线101分开。使用不太靠近在一起的路径201、202、203可以改进营养素缺乏估计，因为它们提供来自叶片的较大部分的信息。第二线202在这里位于第一端102和第二端103之间沿着中心线101的大致中间。第一线201在这里位于第一端102和第二线202之间沿着中心线101的大致中间。第三线203在这里位于第二端103和第二线202之间沿着中心线101的大致中间。
58.注意，在不同的示例中，可以以不同的方式定义线201、202、203。例如，这些线可以仅覆盖图像的一部分，在该部分中叶片100被表示和/或被布置在沿着中心线101的除了图2中示出的位置之外的其他位置处。而且，线201、202、203可以是非平行的。
59.在步骤s8，处理设备14确定每个线201、202、203的长度以便确定叶片100的年龄。线201、202、203的长度在图2中分别由i1、i2和i3表示。确定线201、202、203的长度允许估计叶片100在不同位置的宽度并因此估计其年龄。
60.在步骤s9，处理设备14沿着线201、202、203中的每一个计量叶片100的颜色。具体地，在这种情况下，计量叶片100的颜色包括确定颜色黄色沿着线201、202、203的变化。在步骤s9执行的计量可以包括：根据系统1的用户正在寻找的一个或多个营养素缺乏，确定除了黄色之外的另一种颜色如何或者几种颜色如何沿着线201、202、203变化。步骤s9可以使用传统的图像分析软件来执行。
61.在步骤s10，处理设备14沿着线201、202、203中的每一个评估至少一个叶片成分。例如，处理设备14可以对与每个路径201、202、203交叉的叶脉的数量进行计数，或者估计沿着线201、202、203的叶绿素的量。步骤s10可以使用传统的图像分析软件来执行。
62.在步骤s11，处理设备14估计叶片100的营养素缺乏。为此，处理设备14使用在步骤s8中确定的年龄、在步骤s9中计量的颜色、以及在步骤s10中确定的叶片成分特性。在这种情况下，当估计营养素缺乏时，处理设备14还使用机器学习模型和变色趋势库。具体地，处理设备14在这里估计叶片100是否示出没有接收到足够氮的迹象。
63.在步骤s12，处理设备14为从其移除叶片100的植物确定施肥建议。在这种情况下，如果在步骤s11确定叶片100没有得到氮，则建议可以是给予植物特定量的氮或简单地更多氮。在这种情况下，处理设备14被配置成将施肥建议发送给成像设备2。成像设备2将接收到的施肥建议显示在屏幕5上。
64.注意，步骤s12是可选的并且在不同的示例中可以省略。在这种情况下，处理设备14可以例如将步骤s11的结果（诸如叶片100是否遭受某种营养素缺乏和/或叶片遭受这种缺乏的程度）发送到成像设备2，而不包括施肥建议。然后，用户可以基于提供给他或她的信息来决定是否应该给予植物任何类型的施肥。
65.注意，步骤s7至s10可以同时执行，或者以与上述的顺序不同的顺序执行。此外，注意，步骤s1至s5可以被称为用于采集和发送叶片100的图像的方法并且步骤s6至s11可以被称为接收叶片的图像并估计叶片中的营养素缺乏的方法。
66.虽然已经通过各种实施例的描述对本发明进行说明并且虽然已经相当详细地描述了这些实施例，但是申请人的意图不是将所附权利要求的范围约束或以任何方式限制到这样的细节。本领域技术人员应当容易地想到附加的优点和修改。因此，本发明在其更广泛
的方面中不限于所示出和描述的特定细节、代表性装置和方法以及说明性示例。因此，在不脱离申请人的总体发明构思的主旨或范围的情况下，可以从这些细节进行偏离。例如，盒体的形状和设计可以与本文所公开的内容不同，只要它提供所需的功能即可。当实现本发明时，也可以修改在分析过程中的细节，例如步骤的选择和顺序。