本发明涉及表型特征测量及数字分级处理，具体为一种基于图像处理的瓜类种苗表型特征测量及数字分级系统。
背景技术：
1、随着植物工厂和种苗工厂的快速发展，在成品苗销售前需要对种苗进行分级，按等级定价实现收益最大化，目前存在的分级系统绝大部分采用人工分级，少部分使用分级设备分级，由于种苗的叶片与茎较为脆弱，采用机械分级对种苗的损伤较大，采用人工分级易受主观因素的影响，无法实现分级的一致性，因此会采用数字分级系统对瓜类种苗进行分级。
2、如公开号为cn105827242a，公开了ad信号采集处理系统，所述系统包括：第一信号采集卡、第二信号采集卡、第一fpga模块、第二fpga模块、cpu处理器，其中，所述第一信号采集卡与所述第一fpga模块连接，所述第二信号采集卡与所述第二fpga模块连接，所述第一fpga模块和所述第二fpga模块均与所述cpu处理器连接，所述第一信号采集卡采集ad信号后传输给所述第一fpga模块进行预处理，所述第一fpga模块预处理后将信号传递给所述cpu处理器进行处理；所述第二信号采集卡采集ad信号后传输给所述第二fpga模块进行预处理，所述第二fpga模块预处理后将信号传递给所述cpu处理器进行处理，实现了系统设计合理，成本较低，功能多样的技术效果。
3、上述申请中的监控数据采集系统在使用过程中还是存在一些不足之处，例如不能对采集到的信息根据特征进行提取，导致不能对数据进行分类和分级计算，从而降低了处理结果。
技术实现思路
1、本发明的目的在于提供一种基于图像处理的瓜类种苗表型特征测量及数字分级系统，以解决上述背景技术中提出不能对采集到的信息根据特征进行提取，导致不能对数据进行分类和分级计算，从而降低了处理结果的问题。
2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于图像处理的瓜类种苗表型特征测量及数字分级系统，包括图像采集模块、图像处理算法模块、特征提取算法模块、分类分级算法模块、用户界面模块和数据库模块，其中：
3、所述图像采集模块，用于获取种苗的图像，主要通过图像采集模块对种苗的不同阶段进行图像采集；
4、所述图像处理算法模块，用于对获取的种苗图像进行预处理、特征提取和分析，提取种苗的形态特征；
5、所述特征提取算法模块，包括颜色特征、形状特征、纹理特征、边缘特征、分形特征，用于提取种苗的特征信息；
6、所述分类分级算法模块，利用机器学习算法、神经网络模型等对提取的特征进行分类和分级，实现对种苗的自动化识别和分级操作；
7、所述用户界面模块，用于用户交互，显示测量结果、分级结果等信息，并提供操作界面供用户使用；
8、所述数据库模块，用于存储种苗图像数据、特征数据、分类结果等信息，便于后续管理和分析。
9、优选的，所述图像采集模块可以是相机、扫描仪或其他图像采集模块。
10、优选的，所述图像处理算法模块包括图像预处理、特征提取、图像分割、目标检测、图像识别和标准化处理，其中图像预处理包括图像去噪、灰度化、二值化、尺寸调整等操作，使得图像更加清晰、易于处理，特征提取包括颜色特征、形状特征、纹理特征等算法，用于提取种苗图像中的特征信息，图像分割主要是将图像分割成多个区域或目标，以便更好地针对每个区域进行特征提取和分析，目标检测用于检测图像中的目标或种苗，确定种苗的位置和边界，图像识别是利用机器学习算法、神经网络模型等技术对提取的特征进行分类和识别，实现对不同种类的种苗进行自动化识别和分级，标准化处理是将提取的特征数据标准化，以便后续的数据分析和处理。
11、优选的，所述颜色特征主要包括颜色直方图、颜色矩、颜色熵等特征提取方法，用于描述种苗图像中的颜色分布情况，形状特征提取包括几何形状特征(如面积、周长、长宽比等)、轮廓特征(如轮廓长度、伸长率等)等，用于描述种苗的形状特征，纹理特征提取包括灰度共生矩阵、灰度差异矩阵、小波变换等方法，用于描述种苗图像中的纹理特征，边缘特征提取用于检测种苗图像中的边缘信息，描述边缘的长度、弯曲度等特征，分形特征提取利用分形几何理论提取种苗图像中的分形维度等特征。
12、优选的，所述分类分级算法模块的种类有：支持向量机、k-最近邻算法、决策树和随机森林。
13、优选的，所述用户界面模块包括登录界面、主页、图像上传和显示功能、特征提取设置、分类分级功能、数据管理功能和帮助文档和反馈意见：为用户提供系统的使用说明和技术支持，同时接受用户的反馈意见和建议，以持续改进系统的性能和功能。
14、优选的，所述数据库模块包括数据库设计、数据库连接、数据导入导出功能、数据查询和检索、数据备份和恢复、数据查询和检索、数据安全和权限控制、数据导入导出。
15、优选的，所述数据存储和管理的工作为：将采集到的种苗图片数据、特征数据以及分类结果等信息存储到数据库中，对数据进行有效管理和维护；
16、所述数据备份和恢复的工作为：定期对数据库进行备份，以防数据丢失或损坏，同时确保数据的安全性和可靠性；
17、所述数据查询和检索的工作为：为用户提供灵活且高效的查询和检索功能，方便用户查找和获取所需的数据。
18、与现有技术相比，本发明的有益效果如下：
19、1、该数字分级系统，可以测量和分级不同类型的瓜类种苗，通过对种苗图像进行分析和处理，提取种苗的形态特征，实现对种苗的快速、准确的测量和分级；
20、2、可以实现对大量瓜类种苗进行快速、准确的测量和分级，提高种苗生产的效率和质量，同时，该系统还可以帮助种植者对种苗的生长情况进行监测和管理，提高种植的产量和质量；
21、3、通过对种苗图像的采集、特征提取，再利用机器学习算法或神经网络模型对提取的特征进行分类和分级，实现对种苗的自动化识别和分级，提高后期对种苗的种植率。
1.一种基于图像处理的瓜类种苗表型特征测量及数字分级系统，其特征在于：包括图像采集模块、图像处理算法模块、特征提取算法模块、分类分级算法模块、用户界面模块和数据库模块，其中：
2.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的瓜类种苗表型特征测量及数字分级系统，其特征在于：所述图像采集模块可以是相机、扫描仪或其他图像采集模块。
3.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的瓜类种苗表型特征测量及数字分级系统，其特征在于：所述图像处理算法模块包括图像预处理、特征提取、图像分割、目标检测、图像识别和标准化处理，其中图像预处理包括图像去噪、灰度化、二值化、尺寸调整等操作，使得图像更加清晰、易于处理，特征提取包括颜色特征、形状特征、纹理特征等算法，用于提取种苗图像中的特征信息，图像分割主要是将图像分割成多个区域或目标，以便更好地针对每个区域进行特征提取和分析，目标检测用于检测图像中的目标或种苗，确定种苗的位置和边界，图像识别是利用机器学习算法、神经网络模型等技术对提取的特征进行分类和识别，实现对不同种类的种苗进行自动化识别和分级，标准化处理是将提取的特征数据标准化，以便后续的数据分析和处理。
4.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的瓜类种苗表型特征测量及数字分级系统，其特征在于：所述颜色特征主要包括颜色直方图、颜色矩、颜色熵等特征提取方法，用于描述种苗图像中的颜色分布情况，形状特征提取包括几何形状特征(如面积、周长、长宽比等)、轮廓特征(如轮廓长度、伸长率等)等，用于描述种苗的形状特征，纹理特征提取包括灰度共生矩阵、灰度差异矩阵、小波变换等方法，用于描述种苗图像中的纹理特征，边缘特征提取用于检测种苗图像中的边缘信息，描述边缘的长度、弯曲度等特征，分形特征提取利用分形几何理论提取种苗图像中的分形维度等特征。
5.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的瓜类种苗表型特征测量及数字分级系统，其特征在于：所述分类分级算法模块的种类有：支持向量机、k-最近邻算法、决策树和随机森林。
6.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的瓜类种苗表型特征测量及数字分级系统，其特征在于：所述用户界面模块包括登录界面、主页、图像上传和显示功能、特征提取设置、分类分级功能、数据管理功能和帮助文档和反馈意见：为用户提供系统的使用说明和技术支持，同时接受用户的反馈意见和建议，以持续改进系统的性能和功能。
7.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的瓜类种苗表型特征测量及数字分级系统，其特征在于：所述数据库模块包括数据库设计、数据库连接、数据导入导出功能、数据查询和检索、数据备份和恢复、数据查询和检索、数据安全和权限控制、数据导入导出。
8.根据权利要求7所述的一种基于图像处理的瓜类种苗表型特征测量及数字分级系统，其特征在于：所述数据存储和管理的工作为：将采集到的种苗图片数据、特征数据以及分类结果等信息存储到数据库中，对数据进行有效管理和维护；
