一种光谱仪数据校正方法及系统与流程

背景技术：

1、

2、农作物受到病害的侵害过程分为侵入期、潜育期、发病期。其中，侵入期指的是病原体破坏和感染植物细胞的时期、潜育期指的是病原体感染植物细胞后建立寄生关系的时期、发病期指的是病原体成功寄生，开始繁殖扩散，且出现症状的时期。

3、在侵入期和潜育期，农作物不表现出明显症状，难以通过农作物外表来诊断；在发病期，农作物外表出现症状，能够通过肉眼观察进行诊断，但是这一时期的病原体已经开始扩散。因此，若是能够在农作物的潜育期发现感染并诊断，即实现作物的早期诊断，就可以定量地使用农药。

4、为了实现作物的早期诊断，可以对作物叶片进行光谱分析。正常叶片和病害叶片对不同波长的红外光具有不同反射率，因此，两者的差异能够表现在光谱图中。即，被不同类型的病害感染的病害叶片，其红外光谱图上的各波段幅度不同，通过比对数据库中的每个类型的标准光谱，即可诊断出病害叶片的病因。

5、在常见的大棚种植中，大棚不具有实验室标准的光谱分析环境，通常是使用便携式的红外光谱分析仪进行巡检分析。同一个作物叶片在不同温度、不同光照时，会呈现出不同的红外图像，导致检测叶片的红外光谱与标准光谱匹配不上或者匹配错误。

6、因此，为了待检测叶片的红外光谱图能够精准比对，本申请提供一种光谱仪数据校正方法及系统。

技术实现思路

1、为克服相关技术中存在的问题，本申请第一方面提供一种光谱仪数据校正方法，包括：

2、s1、获取叶片红外图像和叶片灰度图像；所述叶片红外图像为待检测叶片在近红外光照下的多波段红外成像；所述叶片灰度图像为待检测叶片的灰度图，所述叶片灰度图像为单通道图像；

3、s2、对所述叶片灰度图像进行病害区域识别，确定所述病害区域的图像坐标；

4、s3、根据所述病害区域的图像坐标对所述叶片红外图像进行切割，得到n个病害区域子图像；所述n为大于等于1整数。

5、s4、获取检测环境温度，并确定卷积核；

6、s5、根据所述卷积核对所述病害区域子图像进行特征提取，得到病害区域特征向量；

7、s6、将所述病害区域特征向量输入病害识别模型，输出作物病害类型。

8、在一种实施方式中，所述确定卷积核，具体包括：

9、根据所述待检测叶片的第一辐射能力和第二辐射能力之间的比值作为卷积核的元素值总和。

10、在一种实施方式中，所述第一辐射能力为所述检测环境温度下的所述待检测叶片的辐射能力，所述第一辐射能力为标准温度下的所述待检测叶片的辐射能力；

11、辐射能力比值的计算公式为：

12、

13、其中，e1为第一辐射能力，e2为第二辐射能力，k为辐射能力比值。

14、在一种实施方式中，所述第一辐射能力和所述第二辐射能力的计算公式为：

15、

16、其中，e为辐射能力；ε为待检测叶片的黑度，t为待检测叶片的绝对温度，c0为已知常数5.67w/m2k4。

17、在一种实施方式中，所述根据所述卷积核对所述病害区域子图像进行特征提取中，具体包括：

18、卷积计算公式为：

19、ia＝k·ib

20、其中，ia为所述校正多光谱图像的矩阵表示，ib为所述标准多光谱图像的矩阵表示，k为卷积矩阵。

21、在一种实施方式中，所述病害识别模型为预训练的随机森林模型。

22、在一种实施方式中，所述随机森林模型包括有至少两个决策树。

23、本申请第二方面提供一种光谱仪数据校正系统，包括：nir摄像头模组、mono摄像头模组以及光谱图像处理模组；

24、所述nir摄像头模组用于拍摄待检测叶片的多光谱红外图像；

25、所述mono摄像头模组用于拍摄待检测叶片的灰度图像；

26、所述光谱图像处理模组用于执行所述光谱仪数据校正方法。

27、本申请提供的技术方案可以包括以下有益效果：

28、本申请通过将待检测叶片的辐射能力比值对红外图像进行校正，校正后的红外图像能够有效去除温度不同带来的检测误差，进而保证接下来图像特征识别步骤的准确度。

29、应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本申请。

技术特征：

1.一种光谱仪数据校正方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种光谱仪数据校正方法，其特征在于，所述确定卷积核，具体包括：

3.根据权利要求2所述的一种光谱仪数据校正方法，其特征在于，所述第一辐射能力为所述检测环境温度下的所述待检测叶片的辐射能力，所述第一辐射能力为标准温度下的所述待检测叶片的辐射能力；

4.根据权利要求3所述的一种光谱仪数据校正方法，其特征在于，所述第一辐射能力和所述第二辐射能力的计算公式为：

5.根据权利要求1所述的一种光谱仪数据校正方法，其特征在于，所述根据所述卷积核对所述病害区域子图像进行特征提取中，具体包括：

6.根据权利要求1所述的一种光谱仪数据校正方法，其特征在于，所述病害识别模型为预训练的随机森林模型。

7.根据权利要求1所述的一种光谱仪数据校正方法，其特征在于，所述随机森林模型包括有至少两个决策树。

8.一种光谱仪数据校正系统，其特征在于，包括：nir摄像头模组、mono摄像头模组以及光谱图像处理模组；

技术总结本申请关于一种光谱仪数据校正方法以及系统，包括：S1、获取叶片红外图像和叶片灰度图像；S2、对所述叶片灰度图像进行病害区域识别，确定所述病害区域的图像坐标；S3、根据所述病害区域的图像坐标对所述叶片红外图像进行切割，得到N个病害区域子图像；S4、获取检测环境温度，并确定卷积核；S5、根据所述卷积核对所述病害区域子图像进行特征提取，得到病害区域特征向量；S6、将所述病害区域特征向量输入病害识别模型，输出作物病害类型。本申请对待检测叶片的红外图像数据进行校正，校正后的红外图像能够有效去除温度不同带来的检测误差，进而保证接下来光谱分析步骤的准确度。技术研发人员：钟长锋,唐钏钧受保护的技术使用者：广州容帆科技有限公司技术研发日：技术公布日：2024/10/10