CN108271765B - 一种多功能爪头监控环境机器人及其植物识别方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种多功能爪头监控环境机器人及其识别方法。该机器人包括：移动平台、药箱、摄像机、数字信号处理器、控制器、机械臂以及与机械臂末端连接的多功能爪头；药箱上设有药箱继电器，机械臂内设有喷液管路，喷液管路与所述与药箱继电器相连通；多功能爪头上设有温度传感器、湿度传感器、喷药枪以及除草爪头；喷药枪与喷液管路相连通；多功能爪头与控制器电连接；摄像机通过拍摄植物图像，并将植物图像通过连接支架传输到数字信号处理器处理成控制器能够识别的控制信号，控制器根据控制信号控制多功能爪头转动并作出相应的操作。采用本发明所提供的机器人及其识别方法，能够提高种植植物识别精度，降低污染，避免对人体造成伤害。

Description

一种多功能爪头监控环境机器人及其植物识别方法

技术领域

本发明涉及农业机械领域，特别是涉及一种多功能爪头监控环境机器人及其植物识别方法。

背景技术

目前，常见的喷药方式是工作人员背负机械式或电动式喷药机对某一区域需要除草的田地或者植物大面积喷洒，但是传统的机械式或电动式喷药机都需要大量人工投入，效率低，而且由于农药中含有大量化学成分，对耕作使用者的身体危害大且对农作物及环境的污染严重。

发明内容

本发明的目的是提供一种多功能爪头监控环境机器人及其植物识别方法，以解决现有技术中中工作效率低、污染严重的问题。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

一种多功能爪头监控环境机器人，包括：移动平台、设于所述移动平台上的药箱、设于所述药箱一面的摄像机，所述摄像机通过连接支架固定在所述移动平台上、、数字信号处理器、控制器、设于所述药箱另一面的机械臂以及与所述机械臂末端连接的多功能爪头；

所述摄像机通过连接支架固定在所述移动平台上，所述摄像机与所述数字信号处理器电连接，所述数字信号处理器与所述控制器电连接；

所述药箱上设有药箱继电器，所述机械臂内设有喷液管路，所述喷液管路与所述药箱继电器相连通；

所述多功能爪头上设有温度传感器、湿度传感器、喷药枪以及除草爪头；所述喷药枪与所述喷液管路相连通；所述多功能爪头与所述控制器电连接；

所述摄像机拍摄植物图像，并将所述植物图像通过所述连接支架传输到数字信号处理器，所述数字信号处理器将所述植物图像处理成所述控制器能够识别的控制信号，所述控制器根据所述控制信号控制所述多功能爪头转动并作出相应的操作。

可选的，所述摄像机通过螺栓固定设置在所述连接支架上，所述连接支架的上方设置有螺母调节结构，用于调节摄像机的姿态和方位。

可选的，所述机械臂的末端与所述多功能爪头之间设有爪头继电器，所述控制器控制所述爪头继电器吸合，进而控制多功能爪头电机转动除草。

可选的，所述移动平台由履带支撑；所述移动平台包括4个所述履带；

所述履带包括车轮、转轴、减速齿轮箱、直流电机和支架；所述减速齿轮箱与车轮之间由所述转轴连接，所述直流电机与所述减速齿轮箱通过螺栓螺母固定在支架上，所述支架通过螺栓螺母固定在移动平台上，所述直流电机与所述控制器电连接，所述控制器控制所述直流电机驱动所述履带运动。

可选的，所述机器人还包括：供电系统；所述供电系统包括蓄电池和太阳能光伏电板；

所述太阳能光伏电板为所述蓄电池充电，所述蓄电池为所述摄像头、所述数字信号处理器以及所述控制器提供电源。

可选的，所述蓄电池电压为24V，输出功率为600W。

一种植物识别方法，所述方法应用于一种多功能爪头监控环境机器人，所述机器人包括：

移动平台、设于所述移动平台上的药箱、设于所述药箱一面的摄像机，所述摄像机通过连接支架固定在所述移动平台上、与所述连接支架电连接的数字信号处理器、与所述数字信号处理器电连接的控制器、设于所述药箱另一面的机械臂以及与所述机械臂末端连接的多功能爪头；所述药箱上设有药箱继电器，所述机械臂内设有喷液管路，所述喷液管路与所述与所述药箱继电器相连通；所述多功能爪头上设有温度传感器、湿度传感器、喷药枪以及除草爪头；所述喷药枪与所述喷液管路相连通；所述多功能爪头与所述控制器电连接；所述摄像机拍摄植物图像，并将所述植物图像通过所述连接支架传输到数字信号处理器处理成所述控制器能够识别的控制信号，所述控制器根据所述控制信号控制所述多功能爪头转动并作出相应的操作；

所述方法包括：

提取所述摄像机拍摄的植物图像的RGB颜色空间；

将所述RGB颜色空间转换为HSV颜色空间；H表示为颜色的色调、S表示为颜色的饱和度，V表示为颜色的亮度；

提取所述HSV颜色空间内的色调向量，得到含有色调向量的植物图像；

对所述含有色调向量的植物图像进行自适应阈值分割处理，得到二值化植物图像；

对所述二值化植物图像进行降噪处理，得到所述植物图像内的植物轮廓；

根据所述植物轮廓判断所述植物图像内的植物是否为种植植物，得到第一判断结果；

若所述第一判断结果表示为所述植物图像内的植物为种植植物，提取对下一幅植物图像的RGB颜色空间；

若所述第一判断结果表示为所述植物图像内的植物不是种植植物，控制所述多功能爪头进行清除处理。

可选的，所述将所述RGB颜色空间转换为HSV颜色空间，具体包括：

根据公式

计算所述HSV颜色空间的H值；

根据公式

计算所述HSV颜色空间的S值；

根据公式V＝C_max计算所述HSV颜色空间的V值；

其中，R′＝R/255，G′＝G/255，B′＝B/255，C_max＝max(R′，G′，B′)，C_min＝min(R′，G′，B′)，Δ＝C_max-C_min，R是红色通道，B是蓝色通道，G是绿色通道，C是中间变量。

一种植物识别系统，所述系统包括：

第一RGB颜色空间提取模块，用于提取所述摄像机拍摄的植物图像的RGB颜色空间；

HSV颜色空间转换模块，用于将所述RGB颜色空间转换为HSV颜色空间；H表示为颜色的色调、S表示为颜色的饱和度，V表示为颜色的亮度；

含有色调向量的植物图像提取模块，用于提取所述HSV颜色空间内的色调向量，得到含有色调向量的植物图像；

自适应阈值分割处理模块，用于对所述含有色调向量的植物图像进行自适应阈值分割处理，得到二值化植物图像；

降噪处理模块，用于对所述二值化植物图像进行降噪处理，得到所述植物图像内的植物轮廓；

第一判断模块，用于根据所述植物轮廓判断所述植物图像内的植物是否为种植植物，得到第一判断结果；

第二RGB颜色空间提取模块，用于若所述第一判断结果表示为所述植物图像内的植物为种植植物，提取对下一幅植物图像的RGB颜色空间；

控制模块，用于若所述第一判断结果表示为所述植物图像内的植物不是种植植物，控制所述多功能爪头进行清除处理。

可选的，所述HSV颜色空间转换模块，具体包括：

H值计算单元，用于根据公式

计算所述HSV颜色空间的H值；

S值计算单元，用于根据公式

计算所述HSV颜色空间的S值；

V值计算单元，用于根据公式V＝C_max计算所述HSV颜色空间的V值；

其中，R′＝R/255，G＇＝G/255，B＇＝B/255，C_max＝max(R＇，G＇，B＇)，C_min＝min(R＇，G＇，B＇)，Δ＝C_max-C_min，R是红色通道，B是蓝色通道，G是绿色通道，C是中间变量。

根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：本发明通过提供一种多功能爪头监控机器人，利用多功能爪头采用不同的操作方式，即喷药或者直接挖掘，对杂草进行清除，并能够通过多功能爪头上的温度传感器、湿度传感器监测植物周围环境，从而能够得到周围环境是否遭受污染，提前做出相应的处理手段，采用本发明所提供的监控机器人不需要人工进行喷药，从而降低了对人体的损害，节省了人力，提高了工作效率。

此外，本发明还提供了一种植物识别方法及系统，根据本发明所提供的识别方法及系统根据基于图像识别，从而实现了精确识别种植植物，避免误除、漏除等操作，提高除草精度。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明所提供的多功能爪头监控环境机器人结构图；

图2为本发明所提供的多功能爪头结构图；

图3为本发明所提供的植物识别方法流程图；

图4为本发明所提供的识别系统结构图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明的目的是提供一种多功能爪头监控环境机器人及其识别方法，以提高工作效率，降低对人体的危害，降低对环境的污染。

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。

图1为本发明所提供的多功能爪头监控环境机器人结构图，如图1所示，一种多功能爪头监控环境机器人，包括：移动平台1、设于所述移动平台1上的药箱2、设于所述药箱2一面的摄像机3，所述摄像机3通过连接支架4固定在所述移动平台1上、与所述连接支架4电连接的数字信号处理器5、与所述数字信号处理器5电连接的控制器6、设于所述药箱2另一面的机械臂7以及与所述机械臂7末端连接的多功能爪头8；所述药箱2上设有药箱继电器2-1，所述机械臂7内设有喷液管路，所述喷液管路与所述药箱继电器2-1相连通；图2为本发明所提供的多功能爪头结构图，如图2所示，所述多功能爪头8上设有温度传感器8-1、湿度传感器8-2、喷药枪8-3以及除草爪头8-4；所述喷药枪8-3与所述喷液管路相连通；所述多功能爪头8与所述控制器6电连接；通过所述摄像机3拍摄植物图像，并将所述植物图像通过所述连接支架4传输到数字信号处理器5，所述数字信号处理器将所述织物图像处理成所述控制器6能够识别的控制信号，所述控制器6根据所述控制信号控制所述多功能爪头8转动并作出除草、温度测量、湿度测量、喷药等操作，所述多功能爪头8可转动。

所述机械臂7的末端与所述多功能爪头8之间设有爪头继电器8-5，所述控制器6控制所述爪头继电器8-5吸合，进而控制多功能爪头8电机转动除草。

所述控制器6上还设有无线视频收发装置，无线视频收发装置包括无线视频发射装置和无线视频接收器，喷洒农药时，无线视频发射装置将摄像机3采集的视频实时传输给无线视频接收器，所述无线视频接收器通过AV线与监控显示器连接，工作人员通过监控显示器可以实时观测机器人所处区域的工作环境和工作状态；通过ZigBee协调器发射信号，ZigBee节点接收信号后传输给stm32f4控制器，所述stm32f4控制器控制摄像机3的图像采集范围，本发明对机器人所在区域的视频进行实时传输，使操作人员易于控制和干预。

所述移动平台1由履带支撑；所述移动平台1包括4个所述履带；所述履带包括车轮、转轴、减速齿轮箱、直流电机和支架；所述减速齿轮箱与车轮之间由所述转轴连接，所述直流电机与所述减速齿轮箱通过螺栓螺母固定在支架上，所述支架通过螺栓螺母固定在移动平台上，所述直流电机与所述控制器6电连接，所述控制器控制所述直流电机驱动所述履带运动。

本发明所提供的机器人通过摄像机3实时采集农田区域农作物的图像，并将采集到的农作物图像送入数字信号处理器5分析和处理，数字信号处理器5将处理结果送至控制器6，控制器6根据移动平台1所在农田区域内植物和杂草的分布情况，控制云台移动至农作物待喷药位置附近；控制器6通过控制机械臂7将喷药枪8-3送到待喷药农作物的区域位置；控制器6控制多功能爪头8进而转动机械爪头清除杂草；还可以通过控制喷药枪8-3转动喷洒除虫剂，在除草爪头8-4发生故障或存在大面积杂草时，首先利用温度传感器8-1、湿度传感器8-2检测植物周围环境是否存在污染，若不存在污染或不在污染范围内，通过控制喷药枪8-3转动喷洒除草剂；同时喷药枪8-3转动能够达到喷洒均匀的目的，且所述摄像机3通过螺栓固定设置在所述连接支架4上，所述连接支架4的上方设置有螺母调节结构，用于调节摄像机3的姿态和方位，实现全方位的检测。

控制器6控制多功能爪头8转动能够将具有温度传感器8-1的检测针和具有湿度传感器8-2的检测针插入土壤中以达到土壤温度检测的目的。

所述机器人还包括：供电系统；所述供电系统为蓄电池和太阳能光伏电板；

所述太阳能光伏电板为所述蓄电池充电，所述蓄电池为所述摄像头、所述数字信号处理器5以及所述控制器6提供电源，所述蓄电池电压为24V，输出功率为600W，为机器人在工作过程中提供充足的电源。

本发明能正确的辨别特定的作物和杂草，利用摄像机3对需要除草区域的作物和杂草进行图像采集，分析作物和杂草位置，避免了错挖、漏挖的情况，并根据需要喷药的作物和杂草分布状况进行定点精准控流对靶喷药，即：对杂草进行铲除挖掘，对作物喷洒相应的除虫剂等药物，从而实现人工无干扰下的智能喷药；因此，本发明所提供的机器人不仅降低了工作人员的劳动强度和喷药成本，也降低了农药的用量，减少了土壤环境下的农药残留，对于提高我国农业喷药智能化、现代化、加快农业精准化具有不可估量的意义；同时，利用喷药机械臂7实现自动喷药，无需人工干预，极大地降低了生产成本，同时减少了农药对工作人员的身体伤害；本发明还采用湿度传感器8-2和温度传感器8-1的双针头，对农田区域进行检测，具有双重功能，充分了解什么环境对作物生长更好，有利于环农作物的产量提高。

目前，中国植保机械80％仍为背负式等手动喷雾器，“跑、冒、滴、漏”现象严重，农药利用率只有20％左右，同时因施药中毒人数每年都在递增，特别是在温室等设施农业环境。因此，本发明提供了一种多功能爪头监控环境机器人以代替人类工作，并针对机器人提出了一种植物识别方法以提高植物的识别精度，本发明运用了机器视觉技术及机械结构设计等知识进行环保农业机器人设计，满足核心功能创新点要求，以百合植物为例，经过在试验田中对百合根茎进行喷药测试，机器人单次喷药工作时间可控制在5s以内，百合根茎部对点喷药准确度高达84％；使用大范围农药喷洒需要农药550ml左右，而机器人精准喷洒的用药量在350—400ml之间，减少农药使用量38.9％，能有效提高环保性能。

图3为本发明所提供的植物识别方法流程图，其特征在于，一种植物识别方法，述方法包括：

步骤301：提取所述摄像机拍摄的植物图像的RGB颜色空间。

RGB颜色空间的主要缺点是其R、G、B三个值不仅要表示颜色，还要表示颜色的亮度关系，所以说在颜色相近的情况下，如果亮度变化较大，RGB颜色空间的距离可能相当大，自然环境下的农业环境易受光照强度，茎叶遮挡等条件影响，即对亮度信息比较敏感，而亮度对RGB三个值有较大的影响，随着亮度的改变，三个分量也会随之改变，使同一物体在不同的光照强度下，RGB值可能会有较大的偏差。因此根据RGB信息去识别物体比较困难，对于真实的农田场景下，RGB颜色空间不适合作为机器人的识别图像的颜色空间。

而HSV颜色空间用3种特征量，即色调H、饱和度S和亮度V感知颜色，而光照等因素带来的直接影响只与分量V有关，所以HSV颜色空间可以避免颜色分量间的耦合性，使得在进行图像处理时针对性更强，通过对比，选取HSV颜色空间图像处理操作，由于H分量有物体表面的物理性质决定，不同颜色的物体其H分量有差异，所以使用H分量作为颜色判断的主要处理对象。

步骤302：将所述RGB颜色空间转换为HSV颜色空间；H表示为颜色的色调、S表示为颜色的饱和度，V表示为颜色的亮度。

所述将所述RGB颜色空间转换为HSV颜色空间，具体包括：根据公式

计算所述HSV颜色空间的H值；根据公式

计算所述HSV颜色空间的S值；根据公式V＝C_max计算所述HSV颜色空间的V值；其中，R＇＝R/255，G＇＝G/255，B＇＝B/255，C_max＝max(R，G，B)，C_min＝min(R，G，B)，Δ＝C_max-C_min。

步骤303：提取所述HSV颜色空间内的色调向量，得到含有色调向量的植物图像。

步骤304：对所述含有色调向量的植物图像进行自适应阈值分割处理，得到二值化植物图像。

步骤305：对所述二值化植物图像进行降噪处理，得到所述植物图像内的植物轮廓。

步骤306：根据所述植物轮廓判断所述植物图像内的植物是否为种植植物，得到第一判断结果。

步骤307：若所述第一判断结果表示为所述植物图像内的植物为种植植物，提取对下一幅植物图像的RGB颜色空间。

步骤308：若所述第一判断结果表示为所述植物图像内的植物不是种植植物，控制所述多功能爪头进行清除处理。

还可以通过求解百合叶面的狭长程度(轮廓顶点，外接矩形)，拟合根茎形态，从而得到确定每一簇百合在图像中的坐标，对于不能识别的植物进行清除。

因叶片之间存在相互遮挡、粘连等复杂情况，在进行叶片检测时，使得检测出来的叶片通常存在冗余面积，为提高百合检测性能，作出如下规定：1)百合整体区域面积大于单一叶片面积；2)所有的无遮挡的叶片重心都位于百合图像区域内；3)叶片面积在限定范围之内。

利用检索条件

检测百合植物在图像中的坐标。

其中，S_grape一株百合的区域面积，S_i为第i个叶片的面积；(x_center,y_center)为叶片重心坐标，region_grape为百合图像域。

采用本发明所提供的识别方法，能够避免漏除或除错的问题，从而提高了对种植植物的识别精度。

图4为本发明所提供的识别系统结构图，如图4所示，一种植物识别系统，所述系统包括：

第一RGB颜色空间提取模块401，用于提取所述摄像机拍摄的植物图像的RGB颜色空间。

HSV颜色空间转换模块402，用于将所述RGB颜色空间转换为HSV颜色空间；H表示为颜色的色调、S表示为颜色的饱和度，V表示为颜色的亮度。所述HSV颜色空间转换模块，具体包括：H值计算单元，用于根据公式

计算所述HSV颜色空间的H值；S值计算单元，用于根据公式

计算所述HSV颜色空间的S值；V值计算单元，用于根据公式V＝C_max计算所述HSV颜色空间的V值；其中，R′＝R/255，G′G/255，B′＝B/255，C_max＝max(R′，G′，B′)，C_min＝min(R′，G′，B′)，Δ＝C_max-C_min，R是红色通道，B是蓝色通道，G是绿色通道，C是中间变量。

含有色调向量的植物图像提取模块403，用于提取所述HSV颜色空间内的色调向量，得到含有色调向量的植物图像。

自适应阈值分割处理模块404，用于对所述含有色调向量的植物图像进行自适应阈值分割处理，得到二值化植物图像。

降噪处理模块405，用于对所述二值化植物图像进行降噪处理，得到所述植物图像内的植物轮廓。

第一判断模块406，用于根据所述植物轮廓判断所述植物图像内的植物是否为种植植物，得到第一判断结果。

第二RGB颜色空间提取模块407，用于若所述第一判断结果表示为所述植物图像内的植物为种植植物，提取对下一幅植物图像的RGB颜色空间。

控制模块408，用于若所述第一判断结果表示为所述植物图像内的植物不是种植植物，控制所述多功能爪头进行清除处理。

本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的系统而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。

本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (8)

1.一种多功能爪头监控环境机器人，其特征在于，包括：移动平台、设于所述移动平台上的药箱、设于所述药箱一面的摄像机、数字信号处理器、控制器、设于所述药箱另一面的机械臂以及与所述机械臂末端连接的多功能爪头；

所述摄像机通过连接支架固定在所述移动平台上，所述摄像机与所述数字信号处理器电连接，所述数字信号处理器与所述控制器电连接；

所述药箱上设有药箱继电器，所述机械臂内设有喷液管路，所述喷液管路与所述药箱继电器相连通；

所述多功能爪头上设有温度传感器、湿度传感器、喷药枪以及除草爪头；所述喷药枪与所述喷液管路相连通；所述多功能爪头与所述控制器电连接；

所述摄像机拍摄植物图像，并将所述植物图像通过所述连接支架传输到数字信号处理器，所述数字信号处理器将所述植物图像处理成所述控制器能够识别的控制信号，所述控制器根据所述控制信号控制所述多功能爪头转动并作出相应的操作：

具体地，包括两种工作模式；在所述除草爪头正常且杂草面积小时，通过所述除草爪头转动进行除草，通过所述喷药枪喷洒除虫剂；在所述除草爪头故障或杂草面积大时，首先利用所述温度传感器和所述湿度传感器检测植物周围环境是否存在污染，若不存在污染或不在污染范围内，通过控制所述喷药枪转动喷洒除草剂。

2.根据权利要求1所述的机器人，其特征在于，所述摄像机通过螺栓固定设置在所述连接支架上，所述连接支架的上方设置有螺母调节结构，用于调节摄像机的姿态和方位。

3.根据权利要求1所述的机器人，其特征在于，所述机械臂末端与所述多功能爪头之间设有爪头继电器，所述控制器控制所述爪头继电器吸合，进而控制多功能爪头电机转动除草。

4.根据权利要求1所述的机器人，其特征在于，所述移动平台由履带支撑；所述移动平台包括4个所述履带；

所述履带包括车轮、转轴、减速齿轮箱、直流电机和支架；所述减速齿轮箱与车轮之间由所述转轴连接，所述直流电机与所述减速齿轮箱通过螺栓螺母固定在支架上，所述支架通过螺栓螺母固定在移动平台上，所述直流电机与所述控制器电连接，所述控制器控制所述直流电机驱动所述履带运动。

5.根据权利要求1所述的机器人，其特征在于，所述机器人还包括：供电系统；所述供电系统包括蓄电池和太阳能光伏电板；

所述太阳能光伏电板为所述蓄电池充电，所述蓄电池为所述摄像头、所述数字信号处理器以及所述控制器提供电源。

6.根据权利要求5所述的机器人，其特征在于，所述蓄电池的电压为24V，输出功率为600W。

7.一种植物识别方法，其特征在于，所述方法应用于权利要求1-6任意一项所述的一种多功能爪头监控环境机器人，所述机器人包括：

移动平台、设于所述移动平台上的药箱、设于所述药箱一面的摄像机，所述摄像机通过连接支架固定在所述移动平台上、与所述连接支架电连接的数字信号处理器、与所述数字信号处理器电连接的控制器、设于所述药箱另一面的机械臂以及与所述机械臂末端连接的多功能爪头；所述药箱上设有药箱继电器，所述机械臂内设有喷液管路，所述喷液管路与所述与所述药箱继电器相连通；所述多功能爪头上设有温度传感器、湿度传感器、喷药枪以及除草爪头；所述喷药枪与所述喷液管路相连通；所述多功能爪头与所述控制器电连接；所述摄像机拍摄植物图像，并将所述植物图像通过所述连接支架传输到数字信号处理器处理成所述控制器能够识别的控制信号，所述控制器根据所述控制信号控制所述多功能爪头转动并作出相应的操作；

所述方法包括：

提取所述摄像机拍摄的植物图像的RGB颜色空间；

将所述RGB颜色空间转换为HSV颜色空间；H表示为颜色的色调、S表示为颜色的饱和度，V表示为颜色的亮度；

提取所述HSV颜色空间内的色调向量，得到含有色调向量的植物图像；

对所述含有色调向量的植物图像进行自适应阈值分割处理，得到二值化植物图像；

对所述二值化植物图像进行降噪处理，得到所述植物图像内的植物轮廓；

根据所述植物轮廓判断所述植物图像内的植物是否为种植植物，得到第一判断结果；

若所述第一判断结果表示为所述植物图像内的植物为种植植物，提取对下一幅植物图像的RGB颜色空间；

若所述第一判断结果表示为所述植物图像内的植物不是种植植物，控制所述多功能爪头进行清除处理。

8.根据权利要求7所述的识别方法，其特征在于，所述将所述RGB颜色空间转换为HSV颜色空间，具体包括：

根据公式

计算所述HSV颜色空间的H值；

根据公式

计算所述HSV颜色空间的S值；

根据公式V＝C_max计算所述HSV颜色空间的V值；

其中，R′＝R/255，G′＝G/255，B′＝B/255，C_max＝max(R′，G′，B′)，C_min＝min(R′，G′，B′)，Δ＝C_max-C_min，R是红色通道，B是蓝色通道，G是绿色通道，C是中间变量。

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