全 文 ：劳东青，陈立平，邬欢欢，等． 基于计算机视觉的枣叶含水率估算模型［J］． 江苏农业科学，2015，43(4):384 － 386．
doi:10． 15889 / j． issn． 1002 － 1302． 2015． 04． 135
基于计算机视觉的枣叶含水率估算模型
劳东青1，陈立平1，邬欢欢1，郭丽峰1，李发永2
(1．新疆塔里木大学信息工程学院，新疆阿拉尔 843300;2．新疆塔里木大学水利与建筑工程学院，新疆阿拉尔 843300)
摘要:通过对枣叶图像预处理、颜色特征提取及含水率测定，分析枣叶图像颜色特征值与含水率的相关性。结果
表明，枣叶 G － Ｒ和 H 这 2 个颜色特征与含水率相关性显著。基于 G － Ｒ 和 H 建立枣叶含水率估算模型为:y =
0． 877 2 － 0． 001 5 ×(G － Ｒ)－ 0． 101 3 × H，复相关系数 Ｒ为 0． 890 7，应用计算机视觉技术进行枣叶含水率估算可行。
关键词:图像分析;叶片含水率;红枣;中值滤波;估算模型;计算机视觉
中图分类号:S126;TP391． 4 文献标志码:A 文章编号:1002 － 1302(2015)04 － 0384 － 02
收稿日期:2014 － 11 － 24
基金项目:国家自然科学基金(编号:51169024);塔里木大学校长基
金(编号:TDZKSS201208)。
作者简介:劳东青(1983—)，女，广西灵山人，硕士，讲师，从事图像处
理、节水灌溉研究。E － mail:dql904@ 126． com。
通信作者:李发永，硕士，副教授，从事节水农业研究。E － mail:
lisen8279@ 163． com。
红枣是南疆地区的主要特色林果之一。近年来，随着红
枣矮化密集栽培方式的推广，兵团红枣种植规模迅速扩大，需
水量也节节攀升。枣农为追求眼前效益，田间补水往往采用
漫灌而非滴灌方式，这导致大量水资源浪费，使南疆水资源进
一步紧缺，节水灌溉已经成为南疆农林业研究的重点之一。
根据作物缺水信息实施精量控制灌溉，是提高水利用率和生
产效率的重要途径之一［1］，而叶片是作物水分亏缺时反应最
为敏感的外部形态器官，当作物缺水，叶片的颜色、形状和纹
理会表现出一定的症状，如颜色变黄、变暗、叶片萎蔫、叶面积
减少、叶角改变等［2］。图像采集设备具有比人眼更为精细的
分辨能力，能更客观地描述肉眼不可能辨别出来的色泽、形
态、纹理等相关特性，计算机视觉技术在作物水分检测领域逐
渐得到兴起［3 － 5］，目前，在黄瓜、棉花、马铃薯、烟草等作物上
有研究应用。由于数码相机具有图像质量好、成本低、易于开
发与集成等优点，被广泛应用于作物水分亏缺诊断研究图像
采集过程，并取得较好的效果［6 － 9］。本试验对枣叶含水率与
枣叶图像的颜色特征进行相关性分析，探讨基于颜色特征的
枣叶水分状况诊断的可行性，为提高南疆水资源利用、实现南
疆红枣种植园的精量灌溉和自动化灌溉提供有益参考。
1 材料与方法
1． 1 试验设计
试验在新疆维吾尔自治区塔里木大学精准农业重点实验
室的自动化节水灌溉实验基地进行，供试品种为骏枣。试验
小区面积为 40 m2，共计 6 个小区，采用完全随机区组排列，各
小区均设保护行，采用单独的滴灌设备以便于试验控制。试
验采用单因素水分处理，根据红枣在各个生育期占整个生育
期需水比例分配每次滴水量，并根据实际土壤含水量进行适
当调整。试验设置 3 个处理水平，重复 2 次。
1． 2 图像采集
图像采集使用有效像素高达 1 620 万的尼康 D7000 单反
相机，每次拍摄均采用自动曝光模式，图像分辨率采用
3 696 × 2 448，统一存储为 JPG 格式。图像于 2014 年 7 月 4
日 14:00 左右在田间自然光条件下采集，晴天，微风，每试验
小区随机挑选 2 株，选取植株冠层枝桠第 3 ～ 10 节位 4 张完
全展开的叶片进行编号、拍摄。为减少后期处理工作量，在距
样本叶片垂直高度为 0． 3 m 处垂直拍摄，以保证每次拍摄的
光照强度基本一致;拍摄前，调整摄像者、树枝和叶片的位置，
以免造成阴影。此外，为便于后期图像处理时人工剔除复杂
背景，拍摄时在叶片下放置白板，使白板和叶片保持水平。
1． 3 枣叶含水率测定
图像采集后，迅速摘取样本叶片装入自封塑料袋，并放入
保鲜盒带回实验室，采用传统的烘干法测定枣叶含水率。烘
干前，用型号为 DENVEＲ TP － 214 的分析天平称量叶片鲜质
量(mF)，精确到 0． 000 1 g;将叶片放入烘干器皿，置于光明
101型电热鼓风干燥箱内 105 ℃杀青 0． 5 h;保持 70 ℃恒温，
烘干叶片至恒质量，称量叶片干质量(mD)，计算枣叶含水率
为:叶片含水率 =(mF － mD)/mF × 100%。
1． 4 图像处理
将叶片图像导入到 Photoshop CS6 中，综合运用裁剪工具
和魔棒工具剔除叶片之外的复杂背景，使图像只保留叶片部
分，背景透明，并将图片另存为 PNG 格式;采用中值滤波
法［10］对图像进行降噪处理，以减少图像在采集和传输过程中
的噪声影响。
MATLAB图像处理工具箱提供的 medfilt2 函数可对二维
矩阵进行中值滤波处理，其基本语法格式为:B = medfilt2(A，
［M N］)，表示用指定大小为 M × N的窗口对矩阵 A进行中值
滤波处理。滤波窗口通常为方形窗口，大小可取值为 3 × 3、
5 × 5、7 × 7 或 9 × 9，默认为 3 × 3。函数 imread()读入彩色图
像时，返回 1 个 M × N × 3 的三维矩阵 C，3 个面分别对应红、
绿、蓝 3 个通道信息，用 C(:，:，1)、C(:，:，2)、C(:，:，3)表
示。由于 medfilt2 函数只能对二维矩阵进行处理，对彩色图
像进行中值滤波时，通常分别提取图像的 Ｒ、G、B分量进行中
值滤波处理，并将滤波后的 3 个分量通过多维矩阵构造函数
—483— 江苏农业科学 2015 年第 43 卷第 4 期
cat()整合还原成三维矩阵。
1． 5 颜色特征提取
由于 ＲGB和 HIS颜色系统对光源变化不敏感，易于区分
不同颜色［9］，在图像分析时常被使用。ＲGB系统中的 Ｒ、G、B
分量易于提取但不直观，颜色分析时，通常用标准化后的色度
坐标 r、g、b以消除外界光强对颜色的影响，其中，r、g、b 分别
表示 Ｒ /(Ｒ + G + B)、G /(Ｒ + G + B)、B /(Ｒ + G + B)，也可对
Ｒ、G、B值进行多种组合变换如(G － Ｒ)、(G /Ｒ)等，并作为图
像的颜色特征进行分析。
HIS颜色系统比 ＲGB系统更符合人的视觉特性，系统中
的 H、S 具有光强不变性，可以作为颜色特征值直接使
用［8，11］。HIS颜色系统与 ＲGB系统可相互转换，I、S、H值计算
公式分别为:I =(Ｒ + G + B)/3;S = 1 － 3［min(Ｒ，G，B)］/(Ｒ +
G + B);H =
θ B≤G
360 － θ B ＞{ G，其中，θ = cos －1{［(G － Ｒ)+(Ｒ －
B)］/2［(Ｒ － G)2 +(Ｒ － B)(G － B)］1 /2}。
1． 6 数据分析
对提取的颜色特征和叶片含水率进行相关性分析，根据
P值的大小，筛选出与叶片含水率关系显著的颜色特征量，通
过回归分析方法构建枣叶含水率估算模型。
在 MATLAB中，利用 corrcoef 函数求出数据的相关系数
矩阵，数据的维度不同，corrcoef 函数的调用格式也不同。分
析 2 个一维向量的相关性时，corrcoef 函数的调用格式为:
［Ｒ，P］= corrcoef(x，y)，其中，x 和 y 是长度相同的一维列向
量，对应行上的数据为 1 个样本。Ｒ是一个大小为 2 × 2 的矩
阵，Ｒ(1，1)和 Ｒ(2，2)分别表示 x 和 y 的自相关系数，其值恒
为 1;Ｒ(1，2)和 Ｒ(2，1)分别表示 y 与 x、x 与 y 的相关系数，
其值相等，大小在［－ 1，1］区间。当 x和 y的相关系数值大于
0 时，表示 x 和 y 正相关，反之，x 和 y 负相关。P 也是一个
2 × 2的矩阵，表示无效检验的实际显著性水平 P，其值越小，
表示 x和 y的相关性越显著。一般 P小于 0． 05 时，拒绝无效
假设:系数 = 0，x和 y 关系显著;小于 0． 01 时，x 和 y 关系极
显著;大于 0． 05 时，不能否定无效假设，x 和 y 无显著关系。
回归分析可通过函数 regress()进行，其调用格式为:［b，bint，
r，rint，stats］= regress(y，x)，其中，x 为 m × n的自变量矩阵，y
为 m ×1 的因变量矩阵，b 为回归模型的系数矩阵，第一项为
常数项，bint 为 b 的置信区间，r 为残差矩阵，rint 为 r 的置信
区间，stats是用于检验回归模型的统计量，包含相关系数 Ｒ、F
统计量值、与 F对应的概率 P和残差方差共 4 个值。
2 结果与分析
2． 1 叶片含水率与颜色特征的相关性分析
由表 1 可见，枣叶含水率与 G － Ｒ、H 之间呈高度的负相
关关系，达到显著性检验水平(P ＜ 0． 05)，可用于构建枣叶含
水率估算模型。
2． 2 枣叶含水率估算模型
通过自编的 MATLAB程序脚本，对枣叶含水率、G － Ｒ、H
进行多元线性回归分析，建立基于 G － Ｒ和 H的 2个颜色特征
枣叶含水率估算模型:y = 0． 877 2 － 0． 001 5 × (G － Ｒ)－
0． 101 3 ×H，Ｒ =0． 890 7，P = 0． 019 4。其中，P ＜ 0． 05，回归模
型成立。
表 1 枣叶含水率与枣叶图像颜色特征的相关性分析
颜色特征 颜色特征的定义 相关系数 Ｒ P
r 红光的标准化，表示红光在图
像中所占的比例
0． 660 0 0． 074 9
g 绿光的标准化，表示绿光在图
像中所占的比例
－ 0． 352 5 0． 391 7
g － r 绿光与红光之差在图像中所
占比例
－ 0． 570 6 0． 139 6
g － b 绿光与蓝光之差在图像中所
占比例
－ 0． 206 6 0． 623 6
r － b 红光与蓝光之差在图像中所
占比例
0． 178 1 0． 673 1
Ｒ 图像中的红光均值 0． 392 3 0． 336 4
B 图像中的蓝光均值 0． 160 5 0． 704 2
G － Ｒ 绿光与红光的差值 － 0． 758 2 0． 029 2
Ｒ － B 红光与蓝光的差值 0． 296 5 0． 475 7
G /Ｒ 绿光与红光的比值 0． 634 9 0． 090 8
G /B 绿光与蓝光的比值 － 0． 169 3 0． 688 6
H 图像的色调大小 － 0． 716 0 0． 045 8
I 图像的颜色强度 0． 254 0 0． 543 8
H － S 图像色调与色彩饱和度的差值 － 0． 302 2 0． 466 9
H /I 图像色调与颜色强度的比值 － 0． 368 3 0． 369 4
I － H 图像颜色强度与色调的差值 0． 257 6 0． 537 9
I /S 图像颜色强度与色彩饱和度
的比值
0． 162 4 0． 700 8
3 结论与讨论
通过对枣叶图像颜色特征的提取与分析，探讨了水分胁
迫条件下枣叶图像颜色特征与枣叶含水率的相关性分析，发
现 G － Ｒ和 H 2 个颜色特征与枣叶含水率关系显著，可用于
枣叶含水率的预测与评价;应用多元线性回归分析方法建立
基于 G － Ｒ 和 H 的枣叶含水率估算模型，其相关系数高达
0. 890 7，无效检验的显著性水平接近 0． 01，进一步说明应用
计算机视觉技术进行枣叶含水率的诊断与评价是可行的。
颜色是图像最为直观和相对重要的一种视觉特征，相对
于纹理特征和形状特征，在基于计算机视觉技术的水分诊断，
探讨颜色特征与叶片含水率关系的研究中更为常见，常常通
过提取作物图像的 Ｒ、G、B、H、I、S分量值，对其进行多种组合
变换，分析变量或变量组合与作物水分状况的相关关系，并建
立相应估算模型。蔡鸿昌等应用直方图法提取黄瓜叶片的颜
色特征，发现 G /(Ｒ + G + B)和 G － Ｒ 可用于叶片干基含水量
的估算［8］;王方永等建立基于 G － Ｒ 参数的棉花水分含量及
其指数的预测模型，预测精度分别达到 90． 71% 和
91. 02%［9］;Zakaluk等通过试验，同样证明基于颜色特征进行
马铃薯植株叶水势的估算是可行的［12］。作物图像的灰度梯
度值用于作物水分状况诊断效果也很好，于常乐等建立基于
图像灰度梯度的黄瓜叶片含水量的预测模型，实现了黄瓜叶
片水分亏缺的无损检测［6 － 7］。
总之，应用计算机视觉技术进行作物水分状况诊断是可
行的，这为田间精量灌溉与自动化灌溉的实现提供了理论依
据和技术支撑。本试验筛选的颜色特征中，没有与枣叶含水
率关系极显著的量，分析原因可能有 3 个方面:(1)新疆沙尘
—583—江苏农业科学 2015 年第 43 卷第 4 期
櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄
大，叶片上落灰多，影响枣叶图像质量和枣叶含水率的精确
度;(2)部分叶片采集图像时，局部反光，出现亮点，影响枣叶
图像颜色特征的提取;(3)枣叶图像的降噪算法可能影响枣
叶含水率估算模型的精度。在后续研究中，应找出相关的解
决办法，优化估算模型，也可变换角度，分析枣叶图像的灰度
特征与枣叶含水率的相关性，挖掘出与枣叶含水率关系更为
显著的特征量。
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肖靖毅，葛 云，韩丹丹，等． 机采棉静电喷雾机的设计及关键部件仿真分析［J］． 江苏农业科学，2015，43(4):386 － 388．
doi:10． 15889 / j． issn． 1002 － 1302． 2015． 04． 136
机采棉静电喷雾机的设计及关键部件仿真分析
肖靖毅，葛 云，韩丹丹，杨卫锋
(石河子大学机械电气工程学院，新疆石河子 832000)
摘要:针对机采棉脱叶催熟剂喷洒效果不理想的问题，运用静电喷雾原理，并结合气流辅助喷雾技术，研制出 1 种
与拖拉机配套使用、附着率高、对环境污染少，适用于棉花脱叶催熟剂喷洒的机采棉静电喷雾机。利用三维软件对整
机关键部件进行实体建模，运用有限元分析软件对悬挂架进行静力学分析，采用流体仿真软件对输风风道进行流场模
拟，结果表明，机采棉静电喷雾机可以对脱叶催熟剂起到良好的喷洒效果，具有较好的推广前景。
关键词:机采棉;喷雾;静力学分析;流场模拟;仿真分析
中图分类号:S491 文献标志码:A 文章编号:1002 － 1302(2015)04 － 0386 － 03
收稿日期:2014 － 05 － 14
基金项目:新疆八师石河子市中小企业专项(编号:2012QY04)。
作者简介:肖靖毅(1988—)，男，新疆哈密人，硕士，主要从事先进制
造技术研究。E － mail:1340239029@ qq． com。
通信作者:葛 云，硕士，副教授，主要从事机械设计制造及自动化研
究。E － mail:gy_shz@ 163． com。
新疆维吾尔自治区作为中国棉花的主要产区之一，棉花
种植面积、产量连续多年居全国第一，在全国棉花种植业中占
有重要的地位［1］。随着棉花种植面积的不断扩大，机械采棉
在棉花收获作业中的地位越来越重要，具有广阔的发展前
景［2］。众所周知，棉花采摘前须喷洒脱叶催熟剂以降低棉花
的含杂率［3］，而药液喷洒的效果直接影响棉花质量的高低。
目前，由于适用于机采棉脱叶催熟剂的喷雾机主要采用“雨
淋式”方式喷洒药物，药液喷雾量大、雾滴粗，在作物表面难
以沉积，特别是叶片背面及隐蔽部位难以实现有效附着，造成
农药浪费，同时污染了环境［4］。随着机采棉种植面积的不断
增加，喷洒脱叶催熟剂效果不理想的问题日益突出，导致棉花
含杂率上升、质量下降，严重影响棉农的经济效益。
本研究基于静电感应原理［5］，结合气流辅助喷雾［6］及管
路静电等技术，设计出一种适用于喷洒棉花脱叶催熟剂的机采
棉静电喷雾机，该机器具有“静电回绕”现象［7］，实现了对叶片
背面及隐蔽部位的有效附着，提高了作业效率与农药利用率。
1 整体设计
1． 1 整机结构
机采棉静电喷雾机主要由悬挂架、输液系统、风送系统与
静电系统等构成，其中输液系统由药液箱、输液管道、药液泵、
弥雾可调喷头组成［8］，风送系统由输风风道、离心风机组成，
静电系统由高压静电发生器、感应线圈组成。机采棉静电喷
雾机整机布置于悬挂架上，通过三点悬挂置于拖拉机后部
(图 1)，药液泵动力由拖拉机后动力输出轴提供，静电系统电
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