本發明涉及農業技術領域，特別是一種果實成熟度自動識別系統，用于判斷大棚內果實的成熟度。
背景技術：
智慧農業是農業中的智慧經濟，或智慧經濟形態在農業中的具體表現。智慧農業是智慧經濟重要的組成部分；對于發展中國家而言，智慧農業是發展中國家消除貧困、實現后發優勢、經濟發展后來居上、實現趕超戰略的主要途徑。
目前，智慧農業的發展如火如荼，而大面積的大棚種植是智慧農業的基礎。而隨著智慧農業的發展，智能化與自動化管理是以后發展的方向。由于大棚種植采用塑料薄膜覆蓋的形式，因此在不進入大棚觀察的情況下，無法知道大棚內果實的生長情況，由于某些瓜果的成熟時間緩慢，而成熟之后不及時采摘也容易腐爛。每天靠人工去觀察，工作量會很大。盡管現在在某些大棚里面會安裝攝像頭，但是，由于種植面積大，通過查看監控錄像的方式也會耗費很大的精力。
技術實現要素：
基于以上技術問題，本發明提供了一種果實成熟度自動識別系統,從而解決了現有因人工查看不及時導致瓜果腐爛的技術問題。
本發明采用的技術方案如下：
一種果實成熟度自動識別系統，包括圖像采集系統、圖像處理系統和知識庫；所述圖像采集系統包括圖像采集相機、光源和圖像采集卡；所述圖像采集相機采集果實圖像，所述果實圖像經圖像采集卡傳入電腦，所述電腦中安裝圖像處理系統，所述圖像處理系統處理所述果實圖像并得出處理結果，利用所述知識庫對所述圖像處理系統進行訓練，直到所述處理結果的準確率大于設定的閾值后停止訓練，輸出處理結果。
進一步的，所述圖像采集相機為彩色相機。
進一步的，所述圖像處理系統包括matlab圖像處理軟件，所述圖像處理系統進行圖像處理的步驟如下：
s301：在matlab圖像處理軟件中利用果實成熟類型建立果實成熟區界面，包括界面a和界面b，所述界面a處理利用果實顏色判斷果實成熟度的果實圖片，所述界面b處理利用果實大小判斷果實成熟度的果實圖片；
s302：根據圖像采集卡的接口號判斷采集相機采集圖片的儲存位置，matlab圖像處理軟件讀取不同存儲位置的圖片，通過所述儲存位置來判斷果實成熟類型，將判斷后的果實圖片輸入到對應的界面；
s303：若果實圖片屬于依靠顏色判斷成熟度的類型，則將果實圖片輸入到界面a，進行如下步驟的處理：
s3031：設定果實成熟后顏色的容差值，提取出果實圖片中在所述容差值內的所有顏色，得到只具有該顏色且大小不一的果實形狀；
s3032：設定所述各個果實形狀的面積的閾值，計算閾值范圍內的果實形狀的個數a，將數值a顯示到界面a；
s3033：將該果實圖片的原始圖片進行二值化操作，得到黑白的果實圖像；
s3034：設定果實形狀函數，其中函數中包含有代表果實大小的參數，再設定所述參數的閾值；
s3035：利用所述果實形狀函數對所述二值化操作后的果實圖像進行查找和匹配，得到成熟與未成熟果實的總個數b，將數值b顯示到界面a；
s3036：計算成熟果實個數a與果實總個數之間b的比值，得出果實的成熟度；
s304：若果實圖片屬于依靠形狀判斷成熟度的類型，則將果實圖片輸入到界面b，并進行步驟s3033-s3036的過程。
進一步的，所述知識庫的建立方式：預先拍攝盡可能多的果實圖片，人工對拍攝的圖片進行處理，并得出處理結果。
綜上所述，由于采用了上述技術方案，本發明的有益效果是：
通過設定圖像采集系統的圖像采集間隔，及時的將果實圖片送回電腦進行處理，并將處理后的結果及時反饋給管理人員，方便管理人員了解大面積大棚中果實成熟的情況；
采用此系統，可有效的減少人員觀察果實是否成熟的次數，節約成本；
可以及時的反應出果實的成熟情況，避免瓜果因為采摘不及時而腐爛。
附圖說明
圖1是發明的結構圖；
圖中標記：1-大棚，2-圖像采集相機，3-光源，4-圖像采集卡，5-電腦。
具體實施方式
本說明書中公開的所有特征，除了互相排斥的特征和/或步驟以外，均可以以任何方式組合。
下面結合附圖對本發明作詳細說明。
一種果實成熟度自動識別系統，包括圖像采集系統、圖像處理系統和知識庫；所述圖像采集系統包括圖像采集相機2、光源3和圖像采集卡4；所述圖像采集相機2采用佳能e0s7d，有效像素為1800萬，實際焦距為18-135mm；圖像采集卡有16個接口，可同時連接16個圖像采集相機，所述光源3與所述圖像采集相機2平行設置。
所述圖像采集相機2采集果實圖像，所述果實圖像經圖像采集卡傳入電腦5，所述電腦5中安裝圖像處理系統，所述圖像處理系統處理所述果實圖像并得出處理結果，利用所述知識庫對所述圖像處理系統進行訓練，直到所述處理結果的準確率大于設定的閾值后停止訓練，輸出處理結果。
所述圖像處理系統包括matlab圖像處理軟件，所述圖像處理系統進行圖像處理的步驟如下：
s301：在matlab圖像處理軟件中利用果實成熟類型建立果實成熟區界面，包括界面a和界面b，所述界面a處理利用果實顏色判斷果實成熟度的果實圖片，所述界面b處理利用果實大小判斷果實成熟度的果實圖片；
s302：根據圖像采集卡4的接口號判斷圖像采集相機2采集圖片的儲存位置，matlab圖像處理軟件讀取不同存儲位置的圖片，通過所述儲存位置來判斷果實成熟類型，將判斷后的果實圖片輸入到對應的界面；
s303：若果實圖片屬于依靠顏色判斷成熟度的類型，則將果實圖片輸入到界面a，進行如下步驟的處理：
s3031：設定果實成熟后顏色的容差值，提取出果實圖片中在所述容差值內的所有顏色，得到只具有該顏色且大小不一的果實形狀；
s3032：設定所述各個果實形狀的面積的閾值，計算閾值范圍內的果實形狀的個數a，將數值a顯示到界面a；
s3033：將該果實圖片的原始圖片進行二值化操作，得到黑白的果實圖像；
s3034：設定果實形狀函數，其中函數中包含有代表果實大小的參數，再設定所述參數的閾值；
s3035：利用所述果實形狀函數對所述二值化操作后的果實圖像進行查找和匹配，得到成熟與未成熟果實的總個數b，將數值b顯示到界面a；
s3036：計算成熟果實個數a與果實總個數之間b的比值，得出果實的成熟度；
s304：若果實圖片屬于依靠形狀判斷成熟度的類型，則將果實圖片輸入到界面b，并進行步驟s3033-s3036的過程。
其中，利用matlab圖像處理軟件進行圖像處理時，通過編程可提取圖像顏色，同時利用形態學操作對圖像進行提取，果實形狀函數通過具體的果實的形狀進行設定，由于像素原因或者圖像提取原因，提取出的圖像邊緣不平整，與果實形狀函數存在差距，因此可以先將提取出的圖像進行邊緣處理，形成平滑的邊緣后再進行匹配。
知識庫的建立及使用過程：將拍攝的圖片進行人工判斷，人工判斷得出結果，將該結果與圖像處理系統得出的結果進行對比，得出利用圖像處理系統的準確率，當準確率在設定的閾值內，則停止訓練，若在閾值外，調整圖像處理系統中的參數后繼續進行訓練。
本發明的工作過程是：實施該套系統之前，需要將設備安放在具體的地點，由于大棚內作物的生長環境相似，因此瓜果的成熟度基本相同，只需在一個大棚內安裝一臺采集相機即可，光源與采集相機平行設置，采集相機與光源的電源端連接有電磁閥，通過控制電磁閥的開關以及控制采集相機的曝光時間來控制采集相機是否進入拍攝狀態，圖像拍攝完畢后，圖像經圖像采集卡存入電腦內存，圖像處理系統讀取電腦內存里的文件，并進行處理，處理完畢后顯示處理結果，并將處理結果反饋給管理人員。
如上所述即為本發明的實施例。本發明不局限于上述實施方式，任何人應該得知在本發明的啟示下做出的結構變化，凡是與本發明具有相同或相近的技術方案，均落入本發明的保護范圍之內。