專利名稱：一種作物水分脅迫的近紅外偏振超光譜成像檢測裝置和方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種作物水分脅迫的檢測裝置，特指一種基于近紅外偏振超光譜成像技術(shù)的作物水分脅迫檢測裝置，還涉及一種利用該裝置的檢測方法。
背景技術(shù)：
長期以來，作物水分脅迫診斷主要是通過測量植株葉片的氣孔導(dǎo)度、葉水勢、冠層溫度、蒸騰速率、植株莖桿直徑的變化等指標(biāo)間接獲得，或采用干濕重法測量。這些方法不僅費時費力，時效性差，還會對作物造成傷害。目前基于光譜和視覺技術(shù)的無損檢測技術(shù)發(fā)展很快，但基于光譜技術(shù)的無損檢測方法通常采用點源采樣方式，無法體現(xiàn)整個葉片或冠層區(qū)域的光反射特性差異。視覺傳感器具有較高的分辨率和較大的視場范圍，通過圖像分割技術(shù)能夠有效去除背景等因素的影響，克服了光譜法點源采樣和受環(huán)境背景影響較大的缺點，但計算機視覺技術(shù)主要利用葉片或冠層的顏色、紋理等宏觀物理特性進行診斷，無法充分表征作物水分脅迫時豐富的微觀結(jié)構(gòu)特征信息，從而制約了作物水分脅迫快速檢測方法的應(yīng)用。植物生理學(xué)和植物營養(yǎng)學(xué)的研究已經(jīng)證明，作物發(fā)生水分脅迫時不僅能引起葉片顏色(灰度)和紋理等表面宏觀特征的變化，葉片表面的粗糙度和質(zhì)地等微觀特征，氣孔、海綿體、柵欄組織等內(nèi)部微結(jié)構(gòu)也會發(fā)生顯著的變化，而傳統(tǒng)的光譜和視覺圖像技術(shù)難以感知這種微結(jié)構(gòu)和表面質(zhì)地的微變化。偏振成像技術(shù)能夠?qū)z測對象表面各點所反射和散射的偏振光進行成像，且偏振圖像具有普通圖像和反射光譜所不具備的優(yōu)點，可以表征一些強度圖像和光譜很難表征的信息，如目標(biāo)表面的微觀結(jié)構(gòu)變化、物質(zhì)內(nèi)部對入射光的選擇性吸收、散射以及物體表面前向反射、后向反射、漫反射特性的變化。由于偏振成像技術(shù)具有的獨特之處，因此可以對作物水分脅迫導(dǎo)致的葉片表面質(zhì)地和微結(jié)構(gòu)變化信息進行提取和表征。而水分子的振動頻率在900-1700nm的近紅外區(qū)域，因此采用近紅外偏振超光譜圖像可以有效提取作物的含水率信息，進而對作物的水分脅迫狀態(tài)進行分析。本發(fā)明采用近紅外偏振超光譜成像技術(shù)獲取作物的水分脅迫信息，該技術(shù)是集近紅外光譜反射強度、偏振成像和超光譜成像技術(shù)于一身的新技術(shù)，將近紅外CCD的面陣信息與偏振信息、近紅外反射光譜信息相結(jié)合，在900-1700nm范圍的連續(xù)譜段上對同一目標(biāo)以3. 5nm的高分辨率用256個波段連續(xù)成像，構(gòu)成一個按波長順序排列的圖像數(shù)據(jù)立方體，兼有偏振技術(shù)、高光譜技術(shù)和圖像技術(shù)的優(yōu)勢，既能對植株水分脅迫引起的顏色(灰度)、紋理、形態(tài)變化等特征進行可視化分析，又能對植株葉片受水分脅迫導(dǎo)致的質(zhì)地和微結(jié)構(gòu)的偏振態(tài)、反射強度分布的各向異性分布信息，以及作物水分脅迫導(dǎo)致的水分子變化相關(guān)的近紅外偏振和光譜反射信息進行全面綜合的分析。目前，國內(nèi)外文獻尚未見利用近紅外偏振超光譜成像技術(shù)進行作物水分脅迫分析的相關(guān)文件和報道
發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的是針對現(xiàn)有高光譜和圖像技術(shù)在作物水分脅迫檢測方面的不足，提供一種作物水分脅迫的近紅外偏振超光譜成像檢測裝置和方法，能獲得全面、高精度的診斷息。為實現(xiàn)上述目的本發(fā)明的技術(shù)方案如下
本發(fā)明一種作物水分脅迫的近紅外偏振超光譜成像檢測裝置和方法包括如下部件計算機、控制模塊、數(shù)據(jù)采集卡、近紅外偏振超光譜成像傳感器、齒素光源、電控光源搖臂、電控檢測搖臂、電控旋轉(zhuǎn)樣本臺、儀器臺架；其中儀器臺架為長方形鋼結(jié)構(gòu)，儀器臺架的左側(cè)矩形端面的長度中心位置固定電控光源搖臂，與之相對的儀器臺架的右側(cè)矩形端面的長度中心位置固定電控檢測搖臂，在儀器臺架的上端面幾何中心位置安裝電控旋轉(zhuǎn)樣本臺，儀器臺架內(nèi)部空間左側(cè)底面固定控制模塊、與之相對的右側(cè)底面安裝數(shù)據(jù)采集卡；其中電控光源搖臂的頂端固定了鹵素光源，可在電控光源搖臂帶動下，圍繞電控旋轉(zhuǎn)樣本臺在0-180°范圍旋轉(zhuǎn)；其中電控檢測搖臂的頂端固定有偏振超光譜成像裝置，可隨電控檢測搖臂圍繞控旋轉(zhuǎn)樣本臺在0-180°范圍旋轉(zhuǎn)；計算機與控制模塊通過數(shù)據(jù)線相連接，控制模塊的輸出通過數(shù)據(jù)線與鹵素光源、電控光源搖臂、電控檢測搖臂、近紅外偏振超光譜成像傳感器、電控旋轉(zhuǎn)樣本臺相連；計算機與數(shù)據(jù)采集卡通過數(shù)據(jù)線相連，數(shù)據(jù)采集卡通過數(shù)據(jù)線與近紅外偏振超光譜成像傳感器相連接。計算機通過數(shù)據(jù)線對控制模塊和數(shù)據(jù)采集卡發(fā)出指令，控制鹵素光源、電控光源搖臂、電控檢測搖臂、電控旋轉(zhuǎn)樣本臺到達檢測位置，并通過近紅外偏振超光譜成像傳感器獲取樣本的偏振超光譜圖像，進而對獲取的偏振超光譜圖像數(shù)據(jù)進行采集、分析、處理和顯示。計算機還用于按照實驗要求設(shè)置不同的數(shù)據(jù)采集模式、檢測流程和檢測周期。數(shù)據(jù)采集卡通過接收計算機的控制指令，控制近紅外偏振超光譜成像傳感器獲取樣本的偏振超光譜圖像信息，并上傳計算機進行分析和處理?？刂颇K通過接收計算機的控制指令，控制鹵素光源、電控光源搖臂、電控檢測搖臂、電控旋轉(zhuǎn)樣本臺到達所需的檢測位置，并按照計算機設(shè)定的數(shù)據(jù)采集模式和自動調(diào)整到下一個檢測位置，直至檢測流程和檢測周期結(jié)束。所述的控制模塊包括光源控制器、步進電機控制器和步進電機，其中步進電機共四臺分別與電控光源搖臂、電控檢測搖臂、偏振超光譜成像裝置、電控旋轉(zhuǎn)樣本臺相連接。所述的近紅外偏振超光譜成像傳感器由依次連接的偏振光學(xué)系統(tǒng)、鏡頭、攝譜儀和CCD構(gòu)成，偏振光學(xué)系統(tǒng)在最下端；其中，攝譜儀的光譜范圍為350-2500nm，CCD為銦鎵砷近紅外(XD，成像范圍為900-1700nm。所述電控旋轉(zhuǎn)樣本臺的支撐面為正方形，可通過更換面板在100-300mm范圍調(diào)整邊長；支撐面離儀器臺架的高度在20_300mm范圍內(nèi)可升降調(diào)節(jié)；電控旋轉(zhuǎn)樣本臺可圍繞其中軸線作0-360°旋轉(zhuǎn)，可通過手動和計算機指令調(diào)整其高度、旋轉(zhuǎn)角和檢測位置。其中所述鹵素光源光譜范圍300-2000nm，能夠提供平行線光源，光束直徑50_100mm。其中所述儀器臺架為長方體，其空間尺寸為960X540X200mm。其內(nèi)部有長方體的腔體，空間尺寸為950X530X 190mm。本發(fā)明一種作物水分脅迫的近紅外偏振超光譜成像檢測方法，按照下述步驟進行 (1)將水分脅迫作物樣本固定在電控旋轉(zhuǎn)樣本臺上；
(2)對近紅外偏振超光譜成像傳感器進行標(biāo)定；
(3)設(shè)置偏振超光譜信息采集模式，利用近紅外偏振超光譜成像傳感器采集水分脅迫樣本的近紅外偏振超光譜數(shù)據(jù)；
(4)對獲取的近紅外偏振超光譜數(shù)據(jù)進行分析和特征提取，建立作物含水率與偏振超光譜圖像特征信息的對應(yīng)關(guān)系，建立作物含水率檢測模型；
(5)基于獲取的作物偏振超光譜特征信息和建立的作物含水率檢測模型，對作物的水分脅迫狀態(tài)進行評價。其中所述的將水分脅迫作物樣本固定在電控旋轉(zhuǎn)樣本臺上是指將所需檢測的作物葉片夾持在電控旋轉(zhuǎn)樣本臺的上平面中心位置，通過并調(diào)整其水平高度，使處在鹵素光源和近紅外偏振超光譜成像傳感器的延長線交點位置。其中所述的對近紅外偏振超光譜成像傳感器進行標(biāo)定是對近紅外偏振超光譜成像傳感器進行黑場和白場標(biāo)定。其中黑場標(biāo)定是將采集通道封閉采集無輸入的傳感器暗電流信息；白場標(biāo)定是指在選定采集模式下，采集標(biāo)準(zhǔn)白板信息，并記錄傳感器輸出，作為最大信號輸出標(biāo)準(zhǔn)。其中所述的設(shè)置近紅外偏振超光譜數(shù)據(jù)采集模式是指通過計算機采集軟件，設(shè)置鹵素光源的入射角，近紅外偏振超光譜成像傳感器的探測角，樣本臺的旋轉(zhuǎn)周期和樣本的采用周期等檢測參數(shù)。其中所述的對獲取的近紅外偏振超光譜數(shù)據(jù)進行分析和特征提取是指利用計算機提取作物的反射光譜、強度圖像和偏振圖像特征變量，并對特征變量進行歸一化和主成分分析消除多重共線性的影響。其中所述的建立作物含水率檢測模型是指利用上述特征變量通過多信息融合建模技術(shù)，建立作物含水率的檢測模型。其中所述的對作物的水分脅迫狀態(tài)進行評價是指利用作物含水率的檢測結(jié)果，參照作物生長模型和標(biāo)準(zhǔn)對照組，對作物水分脅迫狀態(tài)進行評價。本發(fā)明的有益效果本發(fā)明采用近紅外偏振超光譜成像技術(shù)，，通過全方位同步獲取作物水分脅迫的綜合信息，融合作物水分脅迫的顏色、紋理、形態(tài)、微結(jié)構(gòu)等信息進行作物水分脅迫診斷，診斷誤差小于5%，與傳統(tǒng)的無損檢測方法相比信息更全面，診斷精度更聞。


圖1是本發(fā)明一種作物水分脅迫的偏振超光譜成像檢測裝置結(jié)構(gòu)示意 I一計算機；2 —數(shù)據(jù)采集卡；3 —控制模塊；4 一近紅外偏振超光譜成像傳感器；5 -鹵素光源6 —電控光源搖臂；7 —電控檢測搖臂；8 —電控旋轉(zhuǎn)樣本臺；9 一儀器臺架。
具體實施例方式下面結(jié)合附圖對本發(fā)明進行進一步詳細(xì)描述。本發(fā)明一種作物水分脅迫的近紅外偏振超光譜成像檢測裝置包括如下部件計算機1，數(shù)據(jù)采集卡2，控制模塊3，近紅外偏振超光譜成像傳感器4，鹵素光源5，電控光源搖臂6，電控檢測搖臂7、電控旋轉(zhuǎn)樣本臺8，儀器臺架9。儀器臺架9為長方形鋼結(jié)構(gòu)，儀器臺架9的左側(cè)端面的長度中心位置固定電控光源搖臂6，與之相對的儀器臺架的右側(cè)端面長度中心位置固定電控檢測搖臂7，在儀器臺架9的上端面幾何中心位置安裝電控旋轉(zhuǎn)樣本臺8，儀器臺架內(nèi)部空間左側(cè)底面固定控制模塊3、與之相對的右側(cè)底面安裝數(shù)據(jù)采集卡2 ;其中電控光源搖臂6的頂端固定了齒素光源5,可在電控光源搖臂6帶動下，圍繞電控旋轉(zhuǎn)樣本臺8在0-180°范圍旋轉(zhuǎn)；其中電控檢測搖臂7的頂端固定有近紅外偏振超光譜成像傳感器4，可隨電控檢測搖臂圍繞電控旋轉(zhuǎn)樣本臺8在0-180°范圍旋轉(zhuǎn)；計算機I與控制模塊3通過數(shù)據(jù)線相連接，控制模塊3的輸出通過數(shù)據(jù)線與鹵素光源5、電控光源搖臂6、電控檢測搖臂7、近紅外偏振超光譜成像傳感器4、電控旋轉(zhuǎn)樣本臺相連8 ;計算機I與數(shù)據(jù)采集卡2通過數(shù)據(jù)線相連，數(shù)據(jù)采集卡2通過數(shù)據(jù)線與近紅外偏振超光譜成像傳感器4相連接。其中所述的計算機I用于通過數(shù)據(jù)線對控制模塊3和數(shù)據(jù)采集卡2發(fā)出指令，控制鹵素光源5、電控光源搖臂6、電控檢測搖臂7、電控旋轉(zhuǎn)樣本臺8到達檢測位置，并通過近紅外偏振超光譜成像傳感器4獲取樣本的偏振超光譜圖像，進而對獲取的偏振超光譜圖像數(shù)據(jù)進行采集、分析、處理和顯示。計算機I還用于按照實驗要求設(shè)置不同的數(shù)據(jù)采集模式、檢測流程和檢測周期。其中所述的控制模塊3通過接收計算機I的控制指令，控制鹵素光源5、電控光源搖臂6、電控檢測搖臂7、電控旋轉(zhuǎn)樣本臺8到達所需的檢測位置，并按照計算機I設(shè)定的數(shù)據(jù)采集模式和自動調(diào)整到下一個檢測位置，直至檢測流程和檢測周期結(jié)束。其中所述的數(shù)據(jù)采集卡2通過接收計算機I的控制指令，控制近紅外偏振超光譜成像傳感器4獲取樣本的偏振超光譜圖像信息，并上傳計算機I進行分析和處理。其中所述近紅外偏振超光譜成像傳感器4包括偏振光學(xué)系統(tǒng)、鏡頭、攝譜儀、CCD構(gòu)成，最前端為偏振光學(xué)系統(tǒng)，其后依次連接鏡頭、攝譜儀、CDD ;其中所述的攝譜儀的光譜范圍為350-2500nm，其中所述的CXD為所述CXD為銦鎵砷近紅外(XD，成像范圍為900_1700nm。其中所述電控旋轉(zhuǎn)樣本臺8支撐面為正方形,邊長為200mm,高度為200mm ;支撐面尺寸可通過更換面板在100-300mm范圍調(diào)整邊長，高度可在20_300mm范圍升降；電控旋轉(zhuǎn)樣本臺可圍繞其中軸線作0-360°旋轉(zhuǎn)，可通過手動和計算機指令調(diào)整高度、旋轉(zhuǎn)角和檢測位置。其中所述的電控光源搖臂6、電控檢測搖臂7的轉(zhuǎn)動中心線重合；電控旋轉(zhuǎn)樣本臺8位于電控光源搖臂6、電控檢測搖臂7之間與兩搖臂距離相等，其上端面與轉(zhuǎn)動中心線高度一致；電控光源搖臂6、電控檢測搖臂7可圍繞同一轉(zhuǎn)動中心線各自按照所需的工作模式圍繞電控旋轉(zhuǎn)樣本臺8在0-180°范圍轉(zhuǎn)動，最小轉(zhuǎn)動角度為O. 1°。其中所述鹵素光源5光譜范圍300_2000nm，能夠提供可見光-近紅外高質(zhì)光源。其中所述儀器臺架9為長方體，其空間尺寸為960X540X200mm。其內(nèi)部有長方體的腔體，空間尺寸為950X530X 190mm。實際測量時，首先將樣本固定在電控旋轉(zhuǎn)樣本臺8上，通過計算機I調(diào)整高度至電控光源搖臂6、電控檢測搖臂7的轉(zhuǎn)動中心線一致，并使樣本位于鹵素光源5和近紅外偏振超光譜成像傳感器4的延長線交點的檢測位置。對近紅外偏振超光譜成像傳感器4進行黑場標(biāo)定消除暗電流噪聲，對近紅外偏振超光譜成像傳感器4進行白場標(biāo)定，采集標(biāo)準(zhǔn)白板信息，作為最大信號輸出標(biāo)準(zhǔn)。進行采樣試驗，確定近紅外偏振超光譜成像傳感器4的起偏角、焦距和曝光時間等參數(shù)。通過計算機I設(shè)定數(shù)據(jù)采集模式、檢測流程和檢測周期，按照數(shù)據(jù)采集模式完成近紅外偏振超光譜數(shù)據(jù)檢測流程，并上傳至計算機I，檢測流程完成后系統(tǒng)自動復(fù)位。利用計算機I對近紅外偏振超光譜數(shù)據(jù)進行分析和處理，提取水分脅迫樣本的數(shù)據(jù)立方體最優(yōu)特征波長，在特征波長利用偏振超光譜成像檢測裝置抽取近紅外偏振超光譜數(shù)據(jù)的偏振特征圖像和特征強度分布曲線，獲取偏振度分布、反射強度分布、Stocks參量、紋理、色度和灰度均值作物含水率檢測的特征變量。對特征變量歸一化,并進行主成分分析進行特征變換，消除多重共線性影響，建立葉片的含水率特征空間。通過多信息融合，利用非線性建模方法建立作物的含水率的檢測模型。利用作物的含水率的檢測模型對作物的含水率水平進行分析，依據(jù)作物生長模型和標(biāo)準(zhǔn)對照組，對作物水分脅迫狀態(tài)進行評價。其中所述的通過計算機I設(shè)定數(shù)據(jù)采集模式、檢測流程和檢測周期是指根據(jù)實驗對鹵素光源的入射角的要求，通過計算機I設(shè)置電控光源搖臂6的旋轉(zhuǎn)角度、方位和光源照射時間周期；根據(jù)實驗所需的近紅外偏振超光譜成像傳感器的探測角，通過計算機I設(shè)置電控檢測搖臂7的旋轉(zhuǎn)角度、方位和數(shù)據(jù)采樣時間周期；根據(jù)實驗要求通過計算機I設(shè)置電控旋轉(zhuǎn)樣本臺8的旋轉(zhuǎn)周期、檢測位置和該檢測位置下的樣本采樣周期等檢測參數(shù)。其中所述的數(shù)據(jù)采集模式、檢測流程和檢測周期等實驗參數(shù)的確定在不同實驗階段的具體實施要求不同，在實驗前期提取特征變量時采用等角度間隔采樣(角度間隔為O. 1-45度)或者使用正交試驗表確定實驗參數(shù)，在特征變量提取后，時間檢測時采用固定角度進行檢測，本方法采用的光源入射角為45度，近紅外偏振超光譜成像傳感器的探測角為135度，電控旋轉(zhuǎn)樣本臺的角度為固定值O度。其中所述的通過多信息融合，利用非線性建模方法建立作物的含水率的檢測模型是指利用支持向量機、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法進行多變量的信息融合，建立作物含水率檢測模型，用該檢測模型檢測作物葉片的含水率的決定系數(shù)達到了 O. 96，檢測誤差小于5%。以上只是示例性說明及幫助進一步理解本發(fā)明，但實施例具體細(xì)節(jié)僅是為了說明本發(fā)明，并不代表本發(fā)明構(gòu)思下全部技術(shù)實施例，因此不應(yīng)理解為對本發(fā)明總的技術(shù)實施例限定，一些在技術(shù)人員看來，不偏離發(fā)明構(gòu)思的非實質(zhì)性改動，例如以具有相同或相似技術(shù)效果的技術(shù)特征簡單改變或替換，均屬本發(fā)明保護范圍。
權(quán)利要求
1.一種作物水分脅迫的近紅外偏振超光譜成像檢測裝置，其特征在于，包括如下部件計算機、數(shù)據(jù)采集卡、控制模塊、近紅外偏振超光譜成像傳感器、齒素光源、電控光源搖臂、電控檢測搖臂、電控旋轉(zhuǎn)樣本臺和儀器臺架，儀器臺架為長方形鋼結(jié)構(gòu)，所述儀器臺架一側(cè)的長度中心位置固定電控光源搖臂，另一側(cè)的長度中心位置固定電控檢測搖臂；在所述儀器臺架上面的幾何中心位置安裝電控旋轉(zhuǎn)樣本臺；所述儀器臺架內(nèi)部一側(cè)底面固定控制模塊，另一側(cè)底面安裝數(shù)據(jù)采集卡；所述鹵素光源固定在電控光源搖臂的頂端；所述近紅外偏振超光譜成像傳感器固定在電控檢測搖臂的頂端；計算機與所述控制模塊通過數(shù)據(jù)線相連接，控制模塊的輸出通過數(shù)據(jù)線與所述鹵素光源、電控光源搖臂、電控檢測搖臂、近紅外偏振超光譜成像傳感器和電控旋轉(zhuǎn)樣本臺相連；計算機與所述數(shù)據(jù)采集卡通過數(shù)據(jù)線相連，數(shù)據(jù)采集卡通過數(shù)據(jù)線與所述近紅外偏振超光譜成像傳感器相連接。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種作物水分脅迫的近紅外偏振超光譜成像檢測裝置，其特征在于，所述近紅外偏振超光譜成像傳感器由依次連接的偏振光學(xué)系統(tǒng)、鏡頭、攝譜儀和CCD構(gòu)成，所述偏振光學(xué)系統(tǒng)在最下端；所述攝譜儀的光譜范圍為350-2500nm，所述CCD為銦鎵砷近紅外CCD，成像范圍為900-1700nm。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種作物水分脅迫的近紅外偏振超光譜成像檢測裝置，其特征在于，所述電控旋轉(zhuǎn)樣本臺的支撐面為正方形，邊長為100-300mm ;支撐面離儀器臺架的高度在20-300mm范圍內(nèi)可升降調(diào)節(jié)；所述電控旋轉(zhuǎn)樣本臺可圍繞其中軸線作0-360°旋轉(zhuǎn)。
4.根據(jù)權(quán)利要求1至3之一所述的一種作物水分脅迫的近紅外偏振超光譜成像檢測裝置，其特征在于，所述電控光源搖臂和電控檢測搖臂可圍繞電控旋轉(zhuǎn)樣本臺在0-180°范圍轉(zhuǎn)動，最小轉(zhuǎn)動角度為O. 1°，所述電控光源搖臂和電控檢測搖臂的轉(zhuǎn)動中心線重合；所述電控旋轉(zhuǎn)樣本臺位于電控光源搖臂、電控檢測搖臂之間且與兩搖臂距離相等，所述電控旋轉(zhuǎn)樣本臺的高度與所述轉(zhuǎn)動中心線在同一水平線上。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種作物水分脅迫的近紅外偏振超光譜成像檢測裝置，其特征在于，所述鹵素光源的光譜范圍300-2000nm;所述儀器臺架的尺寸為長960X寬540X高200mm，其內(nèi)部有長方體的腔體，空間尺寸為長950X寬530X高190mm。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種作物水分脅迫的近紅外偏振超光譜成像檢測裝置，其特征在于，所述控制模塊包括光源控制器、步進電機控制器和步進電機，其中所述步進電機共四臺分別與所述電控光源搖臂、電控檢測搖臂、近紅外偏振超光譜成像傳感器和電控旋轉(zhuǎn)樣本臺相連接。
7.利用如權(quán)利要求1所述的一種作物水分脅迫的近紅外偏振超光譜成像檢測裝置的檢測方法，其特征在于，按下述步驟進行 1)將樣本固定在電控旋轉(zhuǎn)樣本臺上，通過計算機調(diào)整電控旋轉(zhuǎn)樣本臺的高度至與電控光源搖臂、電控檢測搖臂的轉(zhuǎn)動中心線高度一致，并使樣本位于鹵素光源和近紅外偏振超光譜成像傳感器的延長線交點的檢測位置； 2)對近紅外偏振超光譜成像傳感器進行黑場標(biāo)定消除暗電流噪聲，對近紅外偏振超光譜成像傳感器進行白場標(biāo)定，采集標(biāo)準(zhǔn)白板信息，作為最大信號輸出標(biāo)準(zhǔn)； 3)進行采樣試驗，確定近紅外偏振超光譜成像傳感器的起偏角、焦距和曝光時間； 4)通過計算機設(shè)定數(shù)據(jù)采集模式、檢測流程和檢測周期，按照數(shù)據(jù)采集模式完成近紅外偏振超光譜數(shù)據(jù)檢測流程，并上傳至計算機，檢測流程完成后系統(tǒng)自動復(fù)位； 5)利用計算機對近紅外偏振超光譜數(shù)據(jù)進行分析和處理，提取水分脅迫樣本的數(shù)據(jù)立方體最優(yōu)特征波長，在特征波長利用近紅外偏振超光譜成像檢測裝置抽取近紅外偏振超光譜數(shù)據(jù)的偏振特征圖像和特征強度分布曲線，獲取偏振度分布、反射強度分布、stocks參量、紋理、色度和灰度均值作物含水率檢測的特征變量； 6)對特征變量進行特征變換，消除多重共線性影響，建立葉片的含水率特征空間； 7)通過多信息融合，利用非線性建模方法建立作物的含水率的檢測模型；利用作物的含水率的檢測模型對作物的含水率水平進行分析，依據(jù)作物生長模型和標(biāo)準(zhǔn)對照組，對作物水分脅迫狀態(tài)進行評價。
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的檢測方法，其特征在于，步驟4)所述的通過計算機設(shè)定數(shù)據(jù)采集模式、檢測流程和檢測周期是指根據(jù)檢測需要，通過計算機設(shè)置電控光源搖臂的旋轉(zhuǎn)角度、方位以調(diào)整光源入射角；通過計算機設(shè)置電控檢測搖臂的旋轉(zhuǎn)角度、方位和數(shù)據(jù)采樣時間周期，以調(diào)整近紅外偏振超光譜成像傳感器的探測角和檢測方式；通過計算機設(shè)置電控旋轉(zhuǎn)樣本臺的旋轉(zhuǎn)周期、檢測位置和該檢測位置下的樣本采樣周期等檢測參數(shù)。
9.根據(jù)權(quán)利要求7所述的一種作物水分脅迫的近紅外偏振超光譜成像檢測方法，其特征在于，步驟7)所述的非線性建模方法是指支持向量機或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法。
全文摘要
本發(fā)明涉及一種作物水分脅迫的偏振檢測裝置和方法，該裝置由計算機、控制模塊、數(shù)據(jù)采集卡、近紅外偏振超光譜成像傳感器、鹵素光源、電控光源搖臂、電控檢測搖臂、電控旋轉(zhuǎn)樣本臺和儀器臺架組成。由計算機驅(qū)動電控光源搖臂、電控檢測搖臂、電控旋轉(zhuǎn)樣本臺使鹵素光源、近紅外偏振超光譜成像傳感器和被測樣本定位到檢測位置，采集作物葉片的近紅外偏振超光譜數(shù)據(jù)立方體，提取作物葉片含水率的最優(yōu)波長，獲取偏振度分布、反射強度分布、stocks參量、紋理和灰度均值作物含水率檢測的組合特征變量，建立了作物含水率檢測模。與傳統(tǒng)方法相比，本發(fā)明可同步獲取強度分布、偏振和高光譜圖像多維光信息，實現(xiàn)了對作物水分脅迫的精確定量分析。
文檔編號G01N21/25GK103018179SQ20121052887
公開日2013年4月3日 申請日期2012年12月11日 優(yōu)先權(quán)日2012年12月11日
發(fā)明者張曉東, 左志宇, 毛罕平, 孫俊, 高洪燕, 朱文靜, 張紅濤, 韓綠化 申請人:江蘇大學(xué)