植物状态判断方法与流程

1.本公开中所述实施例内容涉及一种植物状态判断方法，特别涉及一种可判断生长元素含量异常的植物状态判断方法。


背景技术：

2.在植物领域的相关技术中，存在几种判断植物是否异常的方式。举例而言，有一种方式是利用人为进行判断，但人为判断容易发生误判或流于主观。另一种方式是购入专业设备以进行判断，但设备的购置费用昂贵。再一种方式是委托他人协助检验，但这样的方式并无法实时判断。


技术实现要素：

3.本公开的一些实施方式涉及一种植物状态判断方法。植物状态判断方法包含以下操作步骤：通过一影像拍摄装置拍摄一待测植物的一影像数据；通过一感测器获得待测植物本身或生长环境的一感测数据；通过一分析装置依据一正常数据库、影像数据、感测数据及待测植物的一生长阶段信息分析待测值物，其中生长阶段信息包含待测植物的种类、科别及植栽期别；通过分析装置判断待测植物是否为一正常状态，于判断结果为“是”时，设定影像数据为一正常影像数据，设定感测数据为一正常感测数据，并结束当前操作；以及，于判断结果为“否”时，设定影像数据为一异常影像数据，设定感测数据为一异常感测数据，并通过分析装置依据一征状数据库、异常影像数据、异常感测数据及生长阶段信息判断待测植物为一异常状态；以及产生一异常结果。
4.在一些实施例中，植物状态判断方法还包含以下操作步骤：于判断待测植物是否为正常状态的结果为“是”时，将正常影像数据及正常感测数据建立或更新于正常数据库；以及于判断待测植物是否为正常状态的结果为“否”时，将异常影像数据及异常感测数据建立或更新于征状数据库。
5.在一些实施例中，异常影像数据及异常感测数据相应于一元素过量状态或一元素缺乏状态。
6.在一些实施例中，植物状态判断方法还包含以下操作步骤：依据异常结果，分析至少一异常原因，其中异常原因被更新至征状数据库。
7.在一些实施例中，植物状态判断方法还包含以下操作步骤：依据异常结果及异常原因，调整下一批植物的植栽条件。
8.在一些实施例中，影像拍摄装置是基于一影像拍摄参数拍摄待测植物的影像数据。
9.在一些实施例中，影像拍摄参数包含影像拍摄装置的一位置、一焦距、一拍摄角度、一拍摄俯角、一色温、一色调、一对比、一亮度及一镜头型号中的至少一个。
10.在一些实施例中，植物状态判断方法还包含以下操作步骤：判断影像数据中的一异常面积是否大于一预设面积；以及，若判断结果为“是”，则判断待测批植物为异常状态。
11.在一些实施例中，分析装置在分析影像数据的过程，是依据一色彩标准执行。
12.在一些实施例中，对应植物本身的感测数据包含叶绿素含量、植物重量或叶片脆度，对应生长环境的感测数据包含介质酸碱度、环境温度或环境光强度。
13.综上所述，本公开中的植物状态判断方法可自动判断植物的正常状态或异常状态，降低人为判断的误判几率，且具有低成本以及实时判断的优点。
附图说明
14.为让本公开的上述和其他目的、特征、优点与实施例能够更明显易懂，说明书附图的说明如下：
15.图1是依照本公开一些实施例所示出一植物状态判断系统的示意图；
16.图2是依照本公开一些实施例所示出的一植物状态判断方法的流程图；以及
17.图3是依照本公开一些实施例所示出的一操作界面的示意图。
18.附图标记说明：
19.100：植物状态判断系统
20.110：影像拍摄装置
21.120：分析装置
22.130：感测器
23.140：操作界面
24.pla：待测植物
25.db1：数据库
26.db2：数据库
27.img：影像数据
28.img
nor
：正常影像数据
29.img
abn
：异常影像数据
30.sdata：感测数据
31.sdata
nor
：正常感测数据
32.sdata
abn
：异常感测数据
33.stage：生长阶段信息
34.rs：异常结果
35.200：植物状态判断方法
36.s202-s220：操作步骤
37.p1：选择视窗
38.p2：选择视窗
39.p3：显示视窗
40.re：异常原因
41.elm：元素缺乏异常影像数据
具体实施方式
42.下文是举实施例配合说明书附图作详细说明，但所提供的实施例并非用以限制本
公开所涵盖的范围，而结构操作的描述非用以限制其执行的顺序，任何由元件重新组合的结构，所产生具有均等技术效果的装置，皆为本公开所涵盖的范围。此外，附图仅以说明为目的，并未依照原尺寸作图。为使便于理解，下述说明中相同元件或相似元件将以相同的符号标示来说明。
43.在本文中所使用的用词“耦接”亦可指“电性耦接”，且用词“连接”亦可指“电性连接”。“耦接”及“连接”亦可指两个或多个元件相互配合或相互互动。
44.参考图1。图1是依照本公开一些实施例所示出植物状态判断系统100的示意图。以图1示例而言，植物状态判断系统100包含一影像拍摄装置110、一分析装置120、一或多个感测器130、一操作界面140、一数据库db1以及一数据库db2。
45.影像拍摄装置110电性耦接分析装置120。分析装置120分别电性耦接感测器130、操作界面140、数据库db1以及数据库db2。影像拍摄装置110可例如是摄像机，且架设于一机械手臂上(图未示出)，本公开不限于此。分析装置120可例如是包含一处理器或一微处理单元(mcu)的装置。感测器130可例如是甜度计、导电度计、叶绿素计、重量感测器、脆度计、酸碱度计、温度计、湿度计或光度计，用以感测植物本身或生长环境的至少一个感测数据。操作接口140可例如是一触控显示面板。
46.上述影像拍摄装置110、分析装置120、感测器130以及操作界面140的配置或实现方式仅为示例的目的，其相互间的各种组合、各种配置或各种实现方式皆在本公开的范围中。另外，在一些其他的实施例中，数据库db1以及数据库db2可整合为单一个数据库或由一个服务器实施，并以不同存储空间或模块加以区分。
47.图2是依照本公开一些实施例所示出的植物状态判断方法200的流程图。在一些实施例中，植物状态判断方法200被应用于图1的植物状态判断系统100中，但本公开不以此为限。如图2所示，植物状态判断方法200包含操作步骤s202至操作步骤s220等。为了易于理解，植物状态判断方法200将搭配图1进行讨论。
48.在一些前置操作步骤中，可建立一数据库db1以及一数据库db2。在一些实施例中，可利用水耕技术分别培养出正常植物、元素过多(例如：钙过多)的异常植物以及元素缺乏(例如：缺钙)的异常植物。实务上，通过水耕技术，较可精准控制植物的元素(例如：营养液或空气)。上述正常植物以及该些异常植物是用以预先建立数据库db1以及数据库db2中的数据，以供植物状态判断系统100未来能够直接利用这些数据，判断待测植物pla的异常状态，甚至提供造成此异常状的可能原因给使用者参考。需说明的是，以植物工厂而言植物生长所需的元素，除了经由养液供给的钙、镁、磷、
…
等化学成分，广义的元素还包含光照、空气、热能
…
等，均可观察植物生长状态异常而据以建置数据库。
49.接着，影像拍摄装置110拍摄正常植物以得到正常植物的正常影像数据，且感测器130获得正常植物本身或生长环境的感测数据。将上述正常影像数据以及正常感测数据存储于数据库db1。在一些实施例中，数据库db1可称作正常数据库(为便于说明，下述称其为正常数据库db1)。另外，影像拍摄装置110可拍摄元素过多的异常植物以得到至少一元素过多异常影像数据，且感测器130获得元素过多的异常植物本身或生长环境的至少一元素过多异常感测数据。再者，影像拍摄装置110亦可拍摄元素缺乏的异常植物以得到至少一元素缺乏异常影像数据，且感测器130获得元素缺乏的异常植物本身或生长环境的至少一元素缺乏异常感测数据。最后，将上述元素过多异常影像数据、元素过多异常感测数据、元素缺
乏异常影像数据以及元素缺乏异常感测数据存储于数据库db2。在一些实施例中，数据库db2可称作征状数据库(为便于说明，下述称其为征状数据库db2)。
50.承上，在一些其他的实施例中，正常数据库db1及/或征状数据库db2是基于植物生长过程的多个不同阶段而建立。举例而言，栽植植物的生长过程可概略分为播种阶段、育苗阶段、假植阶段、定植阶段以及采收阶段。其中，播种阶段以及育苗阶段可采用同一种植栽板(例如：植栽板孔洞分布密度较大)，假植阶段可采用另一种植栽板(例如：植栽板孔洞分布密度中等)，而定植阶段以及采收阶段会采用再一种植栽板(例如：植栽板孔洞分布密度较小)。据此，可将全部阶段或部分阶段对应的正常影像数据以及正常感测数据存储于正常数据库db1，且将全部阶段或部分阶段对应的元素过多异常影像数据、元素过多异常感测数据、元素缺乏异常影像数据以及元素缺乏异常感测数据存储于征状数据库db2，以分别建立正常数据库db1以及征状数据库db2。
51.在一些前置操作步骤中，可对一批植物进行初步判断，以判断此批植物是否为正常。用于判断的此批植物，优选均处于生长过程中的同一阶段，且生长于同一植栽环境，但本公开不以此些为限。举例而言，影像拍摄装置110重新拍摄一张全部涵盖或部分涵盖此批植物的至少一初始影像数据。接着，分析装置120分析且判断初始影像数据中的异常植物所占有的面积(例如：异常颜色的植物的占有面积)是否大于一植栽的预设面积(例如：植栽板或植床面积，或外围叶缘涵盖面积)。若否，则判断此批植物为正常且程序结束。若是，即异常面积大于预设面积，则判断此批植物为非正常。接着，进入操作步骤s202。在操作步骤s202中，通过控制影像拍摄装置110拍摄此批植物中疑似异常的待测植物pla，亦即初判需要检测以确认者，进而做进一步的检测。
52.在操作步骤s202中，如上所述，影像拍摄装置110拍摄此批植物中疑似异常的待测植物pla，以得到待测植物pla的影像数据img，且将影像数据img传送至分析装置120。在一些实施例中，影像拍摄装置110基于一影像拍摄参数拍摄待测植物pla。更者，影像拍摄装置110亦可基于此相同的影像拍摄参数拍摄上述用以建立正常数据库db1的正常植物，且基于此影像拍摄参数拍摄上述用以建立征状数据库db2的元素过多的异常植物以及元素缺乏的异常植物，以提高影像比对的准确性。影像拍摄参数可例如是影像拍摄装置110的位置、焦距、拍摄角度、拍摄俯角、色温、色调、对比、亮度或镜头型号，本公开不以此些为限。举例而言，可在植栽板上设置一定位点，使得设置于机械手臂上的影像拍摄装置110以相同的拍摄角度或拍摄俯角拍摄不同植栽板上的植物。机械手臂易于调整前述拍摄角度或拍摄俯角，但本公开不以此些为限。通过采用相同的影像拍摄参数，可使得拍摄条件维持为固定，以避免因为拍摄条件不同而影响上述该些影像数据，提高影像比对的准确性。
53.另外，待测植物pla、用以建立正常数据库db1的正常植物、用以建立征状数据库db2的元素过多的异常植物以及元素缺乏的异常植物，是在相同的生长阶段，且在相同的环境条件(除了控制变因的元素外)下成长，以使得比对分析的环境条件为固定(例如：光照、温度、湿度)，以避免因为其他环境条件不同而影响上述该些影像数据。
54.接着，在操作步骤s204中，通过感测器130感测待测植物pla，以获得待测植物pla本身或生长环境的至少一感测数据sdata，且将感测数据sdata传送至分析装置120。如上所述，感测器130可例如是叶绿素计、重量感测器、脆度计、酸碱度计、温度计或光度计。相应地，感测数据sdata可例如是对应待测植物pla本身的叶绿素含量、植物重量或叶片脆度，或
例如是对应生长环境的介质酸碱度、环境温度或环境光强度，本公开不以此些为限。
55.接着，在操作步骤s206中，通过分析装置120依据正常数据库db1、影像数据img、感测数据sdata及待测植物pla当前的一生长阶段信息stage判断待测植物pla是否为一正常状态，生长阶段信息stage包含植物的种类、科别、及植栽期别(如小苗、假植、定植、成株
…
等)，此些信息可内建于正常数据库db1、征状数据库db2或人工输入，并可被更新。举例而言，分析装置120比对待测植物pla的影像数据img与正常数据库db1中存储的正常影像数据，比对待测植物pla的感测数据sdata与正常数据库db1中存储的正常感测数据，且比对待测植物pla的生长阶段信息stage，据以判断待测植物pla是否为正常状态，如继续进行的操作步骤s208。
56.在一些实施例中，分析装置120在分析上述初始影像数据或分析影像数据img的过程，是依据一色彩标准执行。色彩标准可例如是一色票，但本公开不以此为限。举例而言，将影像数据中一区块的颜色与色票进行比对，且转换为对应的灰阶值，以利用转换出来的灰阶值判断颜色是否相似或相同。通过色彩标准，可避免因拍摄差异造成的误判，例如照明或曝光条件的瞬间改变。
57.若操作步骤s208的判断为“是”(即，待测植物pla为一正常状态)，则设定当前的影像数据img为一正常影像数据img
nor
，设定当前的感测数据sdata为一正常感测数据sdata
nor
，且程序可直接结束，或可对另一个待测植物pla进行判断(回到操作步骤s202)。反之，若操作步骤s208的判断为“否”(即，待测植物pla为不正常)，则设定当前的影像数据img为一异常影像数据img
abn
，设定当前的感测数据sdata为一异常感测数据sdata
abn
，且继续进入操作步骤s210。
58.在操作步骤s210中，分析装置120依据征状数据库db2、异常影像数据img
abn
、异常感测数据sdata
abn
及生长阶段信息stage判断待测植物pla是否处于元素过多的状态或元素缺乏的异常状态，进而产生一异常结果rs。举例而言，分析装置120比对待测植物pla的异常影像数据img
abn
与征状数据库db2中存储的元素过多对应的异常影像数据以及元素缺乏对应的异常影像数据，且比对待测植物pla的异常感测数据sdata
abn
与征状数据库db2中存储的元素过多对应的异常感测数据以及元素缺乏对应的异常感测数据，以及待测植物pla当前的生长阶段信息stage，以判断待测植物pla的状态是否为元素过多或元素缺乏，以对应产生异常结果rs。在一些实施例中，异常结果rs可被存储至并用以更新征状数据库db2，以维持征状数据库db2中的数据为最新的，提高判断的准确性。接着，进入操作步骤s212。
59.在操作步骤s212中，分析装置120将处理的异常结果rs、异常影像数据img
abn
及异常感测数据sdata
abn
输出至操作界面140，且感测器130亦可直接输出感测数据sdata至操作界面140。操作界面140可将收到的异常结果rs、异常影像数据img
abn
以及异常感测数据sdata
abn
显示出来，供使用者继续进行人工检视及判读。
60.于此特别说明的是，在操作步骤s206以及操作步骤s210中，比对影像数据的具体作法可比对两个影像数据img中的叶片轮廓、植体颜色、叶脉颜色、叶肉颜色、征状位置、征状外观、幼叶与老叶的面积大小、株径、株高、植物体积或其他影像特征。另外，比对感测数据的具体作法可比对感测到的感测数据sdata如叶绿素含量、植物重量、叶片脆度、介质酸碱度、环境温度或环境光强度。
61.需说明的是，依据上述操作步骤s208的判断结果，可以有其他操作步骤以更新上
述正常数据库db1及征状数据库db2。详细地说，当操作步骤s208的判断结果为“是”时，可再执行操作步骤s214，将相应于待测植物pla的正常影像数据img
nor
以及正常感测数据data
nor
存储于正常数据库db1；反之，当操作步骤s208的判断结果为“否”时，可再执行操作步骤s216，将相应于待测植物pla的异常影像数据img
abn
及异常感测数据data
abn
存储于征状数据库db2。如此，正常数据库db1及异常数据库db2可不断被更新，提高后续判断的准确性。
62.另外，上述操作步骤s212之后可还包含以下操作步骤。首先，可继续执行操作步骤s218，依据异常结果rs，分析至少一异常原因re，并且更新征状数据库db2，亦即将异常原因re存储于征状数据库db2。接着，亦可继续执行操作步骤s220，依据异常结果rs及异常原因re，调整下一批植物的植栽条件。本方法不仅自动判断降低人为误判几率，持续调整数据库以提高判断准确性，产出的异常结果rs及异常原因re亦可直接反映于之后的植栽条件，使植栽条件既可实时被监控，亦可随时被调整。
63.上述比对影像数据以及比对感测数据的具体作法仅为示例的目的，各种比对影像数据以及比对感测数据的作法皆在本公开的范围中，本公开不以此些为限。
64.一并参考图2以及图3。图3是依照本公开一些实施例所示出的操作界面140的示意图。以图3示例而言，操作界面140包含一选择视窗p1、一选择视窗p2以及一显示视窗p3。选择视窗p1可供使用者选择待测植物pla的种类、科别。举例而言，选择视窗p1可供使用者选择待测植物pla为十字花科、莴苣或其他。选择视窗p2可供使用者选择检测的是待测植物pla的什么部位。举例而言，选择视窗p2可供使用者选择检测的是新叶(通常位于顶端或高处)或老叶(通常位于底端或低处)。显示视窗p3可显示植物状态判断100的判断结果及相关信息。举例而言，显示视窗p3可显示待测植物pla的影像数据img、从征状数据库db2中所比对出的相近于影像数据img的元素缺乏异常影像数据elm、图2中操作s216所判断出的异常结果rs。在一些其他的实施例中，操作界面140亦可将来自感测器130的感测数据sdata显示出来。
65.以图3示例而言，在一些实施例中，分析装置120更依据异常结果rs分析出至少一异常原因re，且操作界面140的显示视窗p3更用以显示出该异常原因re。举例而言，植物缺钙的原因可能是交换性钙缺乏。据此，植物缺钙与交换性钙缺乏的对应关系可预先存储于一专用数据库或整合于前述数据库db2。当异常结果rs为植物缺钙时，显示视窗p3可提供交换性钙缺乏的异常原因re，以供使用者参考，作为调整养液配方的依据。
66.上述选择视窗p1、选择视窗p2以及显示视窗p3的配置以及内容仅为示例的目的，选择视窗p1、选择视窗p2以及显示视窗p3的各种配置以及内容皆在本公开的范围中。
67.在一些实施例中，植物状态判断系统100可依据异常原因re，调整下一批植物的栽植条件。举例而言，若显示视窗p3所提供交换性钙缺乏的异常原因re为土壤或养液的酸碱值过高。据此，植物状态判断系统100可自动地调整下一批植物的土壤或养液的酸碱值，进而避免下一批植物植栽后也发生异常。据此，可维持每一批植物的外观、品质、产量以及相关收益于一定的范围。
68.基于上述，本公开的植物状态判断系统100以及植物状态判断方法200可避免人为误判、降低成本、实时检测、非破坏性检测、适用于不同植物、作为后续调整指标。
69.另外，本公开的植物状态判断系统100以及植物状态判断方法200可用以判断复合性元素过多或缺乏。举例而言，在建立正常数据库db1以及征状数据库db2的过程中，可对多
种元素(例如：钙、镁
…
等)进行排列组合，以依据这些排列组合，刻意培养或植栽成元素过多的异常植物以及元素缺乏的异常植物，以将相应的影像数据以及感测数据存储于征状数据库db2中，以增加数据丰富度。据此，植物状态判断系统100以及植物状态判断方法200可判断待测植物pla同时摄取过多及/或缺乏多种元素(例如：缺钙也缺镁)。
70.上述植物状态判断方法200的叙述包含示例性的操作，但植物状态判断方法200的该些操作不必依所显示的顺序被执行。植物状态判断方法200的该些操作的顺序得以被变更，或者该些操作得以在适当的情况下被同时执行、部分同时执行或部分省略，皆在本公开的实施例的构思与范围内。
71.在一些实施例中，植物状态判断方法200可实作为一电脑程序。当电脑程序被一处理器、一电脑或一电子装置所执行，此执行装置执行植物状态判断方法200。电脑程序可被存储于一非暂态电脑可读取记录媒体，例如一只读存储器、一快闪存储器、一软碟、一硬盘、一光盘、一快闪碟、一u盘、一磁带、一可从网络读取的数据库，或任何本公开内容所属技术领域中具通常知识者所能想到具有相同功能的记录媒体。
72.综上所述，本公开中的植物状态判断方法可自动判断植物的正常状态或异常状态，降低人为判断的误判几率，且具有低成本以及实时判断的优点。
73.虽然本公开已以实施方式公开如上，然其并非用以限定本公开，任何本领域具通常知识者，在不脱离本公开的构思和范围内，当可作各种的变动与润饰，因此本公开的保护范围当视权利要求所界定者为准。