（测试计量技术及仪器专业论文）RGB颜色传感器叶绿素仪的研究.pdf

r g b 颜色传感器叶绿素仪的研究 s t u d y o nt h ec h l o r o p h y l lm e t e rb a s e do n r g bc o l o rs e n s o r 学科专业：测试计量技术及仪器 研究生：王璞 指导教师：何明霞副教授 天津大学精密仪器与光电子工程学院 二零零八年五月 摘要 精准农业是根据作物生长的状况及环境，变量调节对作物投入的一种耕作 方式，它以作物信息的获得为基础。植物叶片叶绿素的测量可以指导氮的施用， 为研究植物生理特性、挖掘生产潜力和品种资源等提供科学依据。本文介绍了 一种以r g b 颜色传感器为核心器件，以测量叶绿素含量为目的的仪器的设计。 这种仪器与现有的活体叶绿素仪的原理有较大差别，主要体现在：现有活体叶 绿素仪，如s p a d 5 0 2 ，测量光源是波段较窄的单色l e d ，而本仪器所采用的测 量光源是频谱遍布整个可见光区的白色超亮l e d ；s p a d 5 0 2 测量的是叶绿素对 单色光的吸收，本仪器测量的是透过叶片后的光的颜色。本文包括以下几个方 面的内容： 1 从精准农业的概念说起，介绍了叶绿素测量在农业生产中的重要意义， 介绍了测叶绿素含量的分光光度计法、计算机视觉法和叶绿素仪活体测量法， 通过对可以用于无损测量的计算机视觉法和叶绿素仪活体测量法的比较，提出 使用光电器件，通过测量叶色得到叶绿素含量，研制小型便携式叶绿素仪； 2 由于需要对颜色进行分析，本文介绍了r g b 、h s i 、x y z 、l ab 等颜 色空间，并重点介绍了r g b 颜色空间向其它颜色空间进行转换的方法；介绍了 r g b 颜色传感器和色差传感器的特点，选择r g b 颜色传感器t c s 2 3 0 作为本 仪器的核心传感器；通过r g b 颜色传感器内部集成的滤光片，t c s 2 3 0 将输入 光中的r g b 分量进行分离，分别测量它们的强度，由此得到输入光的颜色成分； 命名t c s 2 3 0 输出的反映光强大小的频率信号为光强频率信号；仿照r g b 空间 到h s i 、x y z 、l ab + 颜色空间的转化，提出了对光强频率信号进行处理的等式； 3 设计了叶绿素仪的光源模块，信号转换采集模块，以锂离子电池为电源 的电源模块，液晶显示模块和实验匣。对单片机编写程序，完成了按键、频率 采集、液晶显示等功能。在软件硬件设计的基础上，制作出可以将光强频率值 显示在液晶显示屏上的实验机； 4 介绍了分析光强频率值与叶绿素含量相关关系的实验，实验证明：对于 较小的叶片，光强频率信号与叶绿素含量的线性回归方程相关系数最大；r g b 、 x y z 颜色空间的一元线性回归表现较好，在l ab + 颜色空间内进行线性回归综 合表现最好。 关键词：叶绿素；颜色空间；r g b 颜色传感器；t c s 2 3 0 ；回归分析 a b s t i 认c t p r e c i s i o na g r i c u l t u r ei sak i n do fa d v a n c e df a r m i n gm e t h o d ，w h i c hi sb a s e do n t h es t a t u so fc r o pg r o w t ha n dt h ee n v i r o n m e n t t h ef i r s ts t e po fp r e c i s i o na g r i c u l t u r e i st oo b t a i ni n f o r m a t i o no nc r o p l e a fc h l o r o p h y l lm e a s u r e m e n t sc a ng u i d et h e a p p l i c a t i o no fn i t r o g e n a n dp r o v i d eas c i e n t i f i cb a s i sf o r t h es t u d yo fp l a n t p h y s i o l o g i c a lc h a r a c t e r i s t i c s ，t 印p r o d u c t i o np o t e n t i a la n dv a r i e t yo fr e s o u r c e s i nt h i s p a p e r , t h ed e s i g no fac h l o r o p h y l lm e t e ri sp r e s e n t e d t h i sm e t e rh a sar g b c o l o r s e n s o ra st h ec o r ed e v i c e t h i sm e t e ri sd i f f e r e n tf r o mt h ee x i s t i n gc h l o r o p h y l lm e t e r i n p r i n c i p l e ，m a i n l yr e f l e c t e d i n ：t h ee x i s t i n gm e t e rs u c ha ss p a d 5 0 2h a sa 6 5 2 n m w a v e l e n g t hl e da sl i g h ts o u r c e ，w h i l ec h l o r o p h y l lm e t e rp r e s e n t e db yt h i s p a p e ru s e das u p e r - b r i g h tw h i t el e d a si tl i g h ts o u r c e s p e c t r u mo ft h i sw h i t el e d i s a c r o s st h ee n t i r ev i s i b l el i g h ts p e c t r u m t h i sp a p e ri n c l u d e ds e v e r a la s p e c t sb e l o w ： 1 i n t r o d u c e dt h ec o n c e p to fp r e c i s i o na g r i c u l t u r e ，t h ei m p o r t a n c eo ft h e m e a s u r e m e n to fc h l o r o p h y l li na g r i c u l t u r a lp r o d u c t i o na n dt h r e em e t h o d st om e a s u r e t h ec o n t e n to fl e a fc h l o r o p h y l l ：s p e c t r o p h o t o m e t e rm e t h o d ，c o m p u t e rv i s i o nm e t h o d ， a n dc h l o r o p h y l lm e a s u r e m e n tm e t h o d p r o p o s e dt ou s eo p t o e l e c t r o n i cd e v i c e st o d e s i g nas m a l lp o r t a b l ec h l o r o p h y l lm e t e r 2 a st ot h ec o l o r - a n a l y s i s ，t h i sp a p e r , i n t r o d u c et h eb a s i ci n f o r m a t i o no fr g b c o l o rs p a c e ，h s ic o l o rs p a c e ，x y zc o l o rs p a c ea n dl “ab + c o l o rs p a c e r g bc o l o r s p a c ec a nc o n v e r s et oo t h e rc o l o rs p a c e ；i n t r o d u c e dt h ec h a r a c t e r i s t i c so fr g b c o l o r s e n s o r sa n dc o l o ra b e r r a t i o ns e n s o r ；c h o o s er g bc o l o rs e n s o r st c s 2 3 0a st h e i n s t r u m e n to fl i g h tr e c e i v e r a st h ee x i s t i n go fc o l o rf i l t e r , t h er g bc o m p o n e n t so f i n c i d e n c el i g h tw e r es e p a r a t e d ，t h ei n t e n s i t yo fw h i c hi sm e a s u r e db yt h ef r e q u e n c yo f o u t p u ts q u a r ew a v ep r o d u c e db y t c s 2 3 0 n a m e dt h i sk i n do ff r e q u e n c ya s i n t e n s i t v f r e q u e n c ys i g n a l s m o d e l e dr g bs p a c et oh s i ，x y z ，l a b c o l o rs p a c e c o n v e r s i o n ，w ep r o p o s e de q u a t i o nu s e dt op r o c e s sl i g h t f r e q u e n c ys i g n a l ； 3 i n t r o d u c et h ed e s i g no ft h el i g h tm o d u l e s ，l i g h ti n t e n s i t y t of r e q u e n c y c o n v e r s i o na n da c q u i s i t i o nm o d u l e 1i t h iu m i o nb a t t e r i e sa n dp o w e rm o d u l e s ，l i q u i d c r y s t a ld i s p l a ym o d u l ea n dac a r t r i d g e su s e dt o f i xl i g h ts o u r c e ，t h es e n s o ra n d m e a s u r e dl e a v e sa n du s e dt od e f e a t l i g h t c o m p l e t ep r o c e d u r e s f o rp i c m i c r o c o n t r o l l e ru s e dt oc o n t r o lab u t t o n ，f r e q u e n c ya c q u i s i t i o nm o d u l e ，l i q u i dc r y s t a l d i s p l a ya n do t h e rf u n c t i o n s a ne x p e r i m e n t a lp r o t o t y p ew h i c hc a nd i s p l a yt h ev a l u eo f li g h t f r e q u e n c ys i g n a l so nl c d ； 4 a n a l y s i st h ed e p e n d e n c yr e l a t i o nb e t w e e nl i g h ti n t e n s i t ya n df r e q u e n c yo f c h l o r o p h y l lc o n t e n t ，w eg o ts e v e r a lr e s u l t s ：f o rl e a v e sw i t hw i d t hl e s st h a nl4c m a b e t t e rl i n e a rr e g r e s s i o ne q u a t i o ne x i s t e d ；r g b ，x y zc o l o rs p a c eo fm o r t a d i cl i n e a r r e g r e s s i o nh a sab e t t e rp e r f o r m a n c e ；l i n e a rr e g r e s s i o no fl 木a 母b 木c o l o rs p a c eh a sa b e s to v e r a l lp e r f o r m a n c e k e yw o r d s ：c h l o r o p h y l l ；c o l o rs p a c e ；r g bc o l o rs e n s o r ；t c s 2 3 0 ：r e g r e s s i o n a n a l y s i s 独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作和取得的 研究成果，除了文中特别加以标注和致谢之处外，论文中不包含其他人已经发表 或撰写过的研究成果，也不包含为获得鑫鲞盘堂或其他教育机构的学位或证 书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中 作了明确的说明并表示了谢意。 学位论文作者签名：王族签字日期：力d 口扩年乡月乡口日学位论文作者签名：上岁天签字日期：力d 口扩年乡月乡口日 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解鑫鲞盘鲎有关保留、使用学位论文的规定。 特授权鑫鲞盘堂可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检 索，并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编以供查阅和借阅。同意学校 向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘。 ( 保密的学位论文在解密后适用本授权说明) 学位论文作者签名： 王孑炎 导师签名： 名乡哆霞 签字日期：如。扩年r 月乡p 日 签字日期：力略年j 月岁秽日 第一章绪论 1 1引言 第一章绪论 世界农业的发展大致经历了三个阶段：原始农业、传统农业和现代农业。精 准农业是当今农业发展的新潮流，它的兴起引起了一场真正意义的农业技术上的 革命。精准农业又叫精确农业、精细农业，其基本涵义是根据作物生长的状况及 环境变化，调节对作物的投入，“系统诊断、优化配方、技术组装、科学管理”， 高效利用各类农业资源，以最少或最节省的投入达到同等收入或更高的收入，取 得较好的经济效益和环境效益。 我国农业生产水平仍比较落后，生产成果主要基于农业生产资料( 种子、化 肥、农药、机械动力和能源) 的大量投入，普遍存在着资源利用率低，投入产出 率低的问题。由于盲目施用化肥，每年每公顷单位耕地面积化肥投入量达3 2 0 公斤，为世界平均水平的3 倍多；灌溉用水缺乏有效管理，有效利用率只有 3 0 4 0 ；农田水土流失、生态环境变异、土壤微生物失衡、土壤板结等问题， 使农作物生长条件变差、农作物产量下降，农业生产成本上升，经济效益低。 为了进一步提升我国农业生产力水平和农业科技创新、转化应用能力，提高 科技进步对农业生产的贡献，高效的利用农业资源，“精准农业技术与装备”重大 项目已被列入“8 6 3 ”计划，它提出突破精准农业农田信息采集、智能变量农业 装备、精准农业集成技术等一批重大共性关键技术，构建支持我国主要大田作物、 设施农业精准生产的重大技术、重大产品和重大系统原型，全面提升我国农业科 技的创新能力，初步形成我国主要农作物和设施农业精准生产作业技术系统，提 高农业综合生产能力，引领我国现代农业的发展。“精准农业技术与装备”重大 项目课题包括车载农田土壤信息快速获取关键技术与产品研发、多平台作物生长 信息快速获取关键技术与产品研发、精准农业智能变量作业装备研究开发、精准 农业技术集成平台研究与开发等i l j 。 正确获取作物生长信息是对农业生产进行精确控制的第一步。作物信息技术 是对作物生产中的生物、土壤、气候、经济和社会信息的生成、传递、处理和利 用的技术。以微电子学、光电子学为基础的现代计算机技术、传感技术和通讯技 术是作物信息技术的主要依托。综合利用多种电子信息高新技术，更好地了解田 间作物与土壤条件，提高农业投入的精确性，进行精确农业经营，能够最大限度 第一章绪论 地利用各种生产资料2 1 。 1 2 叶绿素的植物生物学基础 叶片是植物进行光合作用的主要器官，也是叶绿素存在的主要场所。各种植 物叶绿体中所含的色素可分为3 大类：叶绿素类、类胡萝t - 素类和藻胆素类。参 与叶绿体进行光合作用的有叶绿素和类胡萝b 素。其中叶绿素又分为叶绿素a 和 叶绿素b ，叶绿素a 占叶绿素含量的3 1 4 左右。叶绿素a 呈蓝绿色，而叶绿素b 呈黄绿色，各种色素不溶于水，但能溶于酒精、丙酮和石油醚等有机溶剂。 色素物质可以对光进行吸收，如果将色素提取液置于光源同分光镜之间，就 可以看到光谱中有些波长的光线被吸收，在光谱上出现黑线或暗带，这种光谱叫 做吸收光谱。不同光合色素对不同波长的光的吸收情况不同，所形成的吸收光谱 也不一样。图1 1 为几种光合色素的吸收光谱。叶绿素a 和叶绿素b 的吸收光谱 较为相近，二者在蓝紫光( 4 3 0 n t o 4 5 0 h m ) 和红光区( 6 4 0 n m 6 6 0 n m ) 都有一个吸收 高峰，但叶绿素a 在红光区的吸收带偏向长波方向，在蓝紫光区的吸收带则偏向 短波方向。叶绿素a 和b 对绿光的吸收都很少，故叶片呈绿色。 砻 呆 謦 图卜1 叶绿素吸收光谱 叶绿体是进行光合作用的场所，光合作用是将光能转化为化学能，形成有机 物的过程。光合作用大致分为原初反应、电子传递、碳同化三个步骤。第一、二 步骤都是基于叶绿素吸光的光反应过程。因此，叶绿素含量和光合作用密切相关。 叶绿素含量的高低，直接影响着作物光合作用的大小和植物体内有机质的合成。 对于相同品种的作物，一般来说，叶片颜色越深，叶绿素的浓度越大，植株的氮 含量越高【3 】o 2 第一章绪论 氮占植物干重的1 3 ，蛋白质中的含氮量约为1 6 1 8 ，细胞质、细胞 核和酶的构成都离不开氮。氮是构成生命的物质基础，在植物生命活动中占有首 要地位，被称为生命元素。当植物体内氮素不足时，蛋白质等含氮物质的合成过 程明显下降，细胞的分裂和伸长受到限制。缺氮现象在叶片上的表现尤为明显， 叶绿素含量明显降低，植物矮小瘦弱，叶小色淡，老叶易变黄干枯。多数土壤中 容易缺氮，因此对植物氮含量的评价是合理施肥技术的关键。叶绿素含量是合理 施肥的重要指标，在指导氮肥施用上，对植物含氮量的评价往往和对叶绿素含量 的评价等同起来。由于叶绿素含量和氮含量密切相关，而植物氮含量深刻影响着 植物体的各种生命活动，因此测定植物叶片叶绿素含量为研究植物生理特性、挖 掘生产潜力和品种资源等提供科学依据。 1 3 测量叶绿素常用方法 关于植物叶片叶绿素含量测定的方法主要有：分光光度计法、计算机视觉法 以及叶绿素仪活体法。 1 3 1分光光度计法 分光光度计法能够精确测得叶片叶绿素含量，是应用最广泛的实验室方法。 这种方法是用有机溶剂提取植物组织中的叶绿素，然后，以纯净的溶剂为基准， 用分光光度计在一定的波长下，扫描叶绿素提取液，将得到的吸光率带入前人总 结的公式，算出叶绿素含量。分光光度法又有1 9 4 1 年m a c k i n n e y 提出的丙酮法、 1 9 4 9 年a r n o n 解释推导的a r n o n 法【4 j ，8 0 年代初提出的丙酮乙醇混合液法等。 溶剂不同，则分光光度计扫描光的波长和需要代入的计算公式也不同。在各种分 光光度计方法中，应用最普遍是丙酮法。丙酮法以8 0 的丙酮为提取液，根据朗 伯一比尔定律以及吸光度的加和性，采用6 6 3 n m 、6 4 5 n m 两个波段的光为检测光， 带入公式计算可以分别得到叶绿素a 和叶绿素b 的含量，二者相加得到叶绿素总 含量。分光光度计法精度高，适用面广。本叶绿素仪的实验机进行实验时采用了 丙酮法。但采用分光光度计法制取叶绿素提取液的过程繁琐，费时费力，破坏了 叶片组织，因此，这种方法仅适用于在实验室中进行测量，无法进行实时的、大 批量的测量。 1 3 2 计算机视觉法 计算机视觉技术是应用计算机技术模拟人和动物视觉机理，对视野中的事物 进行识别分类的科学技术，是集图像采集、图像处理和识别等学科为一体的现代 第一章绪论 交叉科学。计算机视觉技术先后被用于苹果、柑桔、马铃薯、肉类、比萨饼等的 质量检测研究。r r w o l f e 等通过提取番茄的颜色、大小、花萼处的灰度和形状 等，实现番茄质量自动分级；j z h a n g 等对烟草叶片的图像进行颜色、形状等方 面的信息提取，达到将叶片进行分级的目的。s r g h m e 等针对花生种子通过图 像的灰度处理和灰度分布的信息提取，确定了种子成熟度的判断方法，进而对种 子进行质量筛选p j 。 中国农业大学的张彦娥等提出采用计算机视觉方法测量叶绿素含量【5 】。张彦 娥选择温室黄瓜作为研究对象，在温室种植实验的基础上，采集温室黄瓜新鲜叶 片的图像，并根据叶片营养含量的测定，研究了叶片颜色特征与叶片养分含量及 叶绿素含量之间的关系。通过研究发现，叶片图像的g 分量与叶片氮含量及叶 绿素含量间有良好的相关性，相关系数均达到0 8 8 ；张彦娥还将r g b 颜色空间 转换到h i s 颜色空间，得到的h 分量与叶绿素含量线性相关，相关系数达o 8 8 ， 但各批次测量间的差别较大，即测量不够稳定。在研究叶片颜色特征和颜色分量 关系的基础上，对颜色特征与叶绿素含量进行了多元回归分析，获得了叶片叶绿 素含量与颜色特征之间的多元线性回归模型。研究表明，应用全部颜色特征 r g b h 为多元回归变量时，回归模型相关系数可达0 9 2 。这种方法可应用于车载 农田诊断系统，是一种快速的，非接触的测量方法，能够实现批量的快速测量， 但是其实现需要计算机和摄像设备，故整个系统体积较大，便携性不好。 1 3 3 叶绿素仪法 叶绿素仪活体法是通过叶绿素仪读出的叶色值，得出植株叶片叶绿素含量的 一种方法。叶绿素仪活体法具有实时、快速、不破坏叶片等优点。现有便携式叶 绿素仪主要有日本美能达公司的s p a d 5 0 2 、英国h a n s a t e c h 公司的l c 0 1 、美国 t u r n e rd e s i g n s 公司的a q u a f l u o r 手持式叶绿素测定仪、美国o p t i 公司的 c c m 2 0 0 手持式叶绿素仪，美国s p e c t r u m 公司的c m 10 0 0 叶绿素器等，其中最 具代表性的是日本美能达公司的s p a d 5 0 2 。s p a d ( s p e c i a l t yp r o d u c t sa g r i c u l t u r a l d i v i s i o n ) 是一个表示叶色的无量纲的值，s p a d 5 0 2 测量范围为0 0 9 9 9 。 s p a d 5 0 2 内部有两个l e d 光源，分别发出波长为6 5 0 n m 和9 4 0 n m 的光。叶绿 素对6 5 0n m 的红光具有较高的吸光度，而对9 4 0n m 的红外光吸光度极低1 6 j 。因 此，s p a d 5 0 2 以9 5 0 n m 红外光为参照，测叶片对6 5 0 n m 光的吸光度。由叶绿素 的吸收光谱可以看到，叶绿素在6 5 0 n m 处有一个吸收峰，s p a d 根据叶片对 6 5 0 n m 的光的吸光度可以得到叶绿素含量的信息。s p a d 5 0 2 仅对一个波段进行 测量，得到的吸光度信息有限。现有的以s p a d 5 0 2 为代表的便携式叶绿素仪测 出的叶色值仅能表征叶绿素的相对含量，主要用于两两对比，不适用于精确的测 4 第一章绪论 定叶绿素含量。 s p a d 5 0 2 用做比对时使用十分方便，无论是在晴天还是阴雨天气，都能很 快的得到叶色值。近年来，日本、美国、英国都对叶绿素仪进行了开发，并推广 其应用。在日本，s p a d 5 0 2 已经在水稻氮肥推荐中获得比较广泛的应用。我国 也引进了s p a d 5 0 2 ，一些研究者以s p a d 5 0 2 得出的无量纲的s p a d 值为基础， 针对烟草、玉米等作物做了一系列实验【7 】【引。王康等用s p a d 5 0 2 的测值评估夏玉 米氮素状况，实验表明，s p a d 测量值和单位叶面积含氮量间有比较明显的线性 关系一j 。李志宏等应用叶绿素仪诊断冬小麦氮营养状况，推荐了最佳的测定部位， 实验表明叶绿素仪测定值和作物全氮、施氮量及作物产量之间均有较好的相关性 0 | 。全国测土配方施肥技术规范( 试行) 也推荐使用s p a d 5 0 2 作为辅助工具1 1 1 1 。 一台进口的叶绿素仪，其售价在1 万元左右。 通过对叶绿素测定方法的比较，我们可以做如下总结：对叶绿素进行实时测 定，可以采用机器视觉法或叶绿素仪活体法。机器视觉法通过图像采集卡或其它 方式获得叶片图像，然后在计算机上用软件对叶片图像的颜色进行分析，是一种 可以定量测量叶绿素含量的方法。但是目前这种设备需要配套计算机以及图像采 集设备，成本较高，便携性较差。叶绿素仪活体法类似于简化的分光光度计法， 它将活体叶片等同为叶绿素溶液，将分光广度计对多个波长吸光度的测量简化为 对6 5 0 n m 红光吸光度的测量。但是现实的活体环境复杂，环境上的差别会影响 测量的结果。即使在使用分光光度计测量时，以丙酮为溶剂使用的测量光的波长 是6 6 3 n m 和6 4 5 n m ，而以无水乙醇为溶剂时的测量波长是6 6 5 n m 和6 4 9 n m 。 s p a d 5 0 2 受环境干扰大，因此只适用于做比对测量。但叶绿素仪采用光电器件 接受透射光信号，无需图像采集设备，更加便携易用，在农业生产上有一定的推 广价值。 1 4 叶绿素仪设计方案的提出 目前，对能够定量测定叶绿素含量的便携式叶绿素仪的开发还是一个空白， 电子技术的飞速发展为此种开发提供了可能性。本文设计了一种通过检测植物叶 片颜色来测定叶绿素含量的叶绿素仪，设计采用的器件体积小、功耗小，为未来 此种仪器的小型化提供了可能。 、， 用频谱和光强稳定的光源照射透明或半透明物体，透射光能够反映物体的颜 色。根据此原理，本设计通过颜色传感器检测透过叶片的光的颜色，间接的取得 叶片的颜色信息；然后，将叶片透射光的颜色信息和对应的叶绿素含量进行回归 分析。 第一章绪论 本仪器对叶片透射光的检测使用了r g b 颜色传感器，相比较于s p a d 5 0 2 仅对6 5 0 n m 一个波长进行检测，t c s 2 3 0 对颜色的反映更加精确。t c s 2 3 0 能够 利用集成在片内的滤光片将输入光中的r g b 分量进行分离，对它们的光强分别 进行检测，输出与输入光强分量成正比例的频率信号，不妨将这种频率信号定义 为光强频率信号。对叶片透射光的光强频率信号进行处理的时候，本文借用了图 象处理中颜色空间的概念，将光强频率信号进行归一化，转换成类似于色品的物 理量后，再向h s i 、x y z 、l ab + 颜色空间转换。对叶片透射光的颜色进行颜色 空间的转换，可提取不同的颜色特征，通过数据的回归拟和，寻找和叶绿素含量 相关性最好的颜色特征。 影响叶色的因素比较复杂，不同的植物具有自己的特点，如叶片的厚度、叶 表面是否有绒毛、叶脉是否密集、叶表是否有腊质层等。在本研究中，对光强频 率值进行归一化运算可以消除叶片厚度不同造成的光强频率值的差异；同种植物 的叶片往往具有类似的表面状况，因此取同种植物叶片做为研究对象或建立多种 植物的数据库，可以减弱叶片表面状况对测定造成的影响。 1 5 本文的主要工作 本文介绍了一种r g b 颜色传感器叶绿素仪的研制，主要内容包括： 1 在研究颜色空间的基础上，提出了对频率光强信号进行处理的方法，目 的是从不同的角度分析叶片透射光的颜色与叶绿素含量的关系； 2 在选择r g b 颜色传感器做为颜色检测器件的基础上，以超亮白色l e d 为光源，锂离子电池为电源，单片机为控制、运算中枢，液晶显示模块 为人机界面，完成了能够获得光强频率信号的系统的设计； 3 在完成光强频率信号获取系统的基础上，设计了固定光源、r g b 颜色传 感器、被测叶片的，能够避光的实验匣，制作了能够用于在原理上检验 本仪器设计的实验机； 4 与农业科学与生物工程学院合作完成实验，从原理上验证了本设计的可 行性。 第二章颜色空问及颜色传感器 第二章叶片颜色信息获取 通过上一章的介绍，我们了解到，叶片的颜色是和叶绿素含量密切相关的量， 因此，在本仪器的设计中，怎样获得携带叶片颜色信息的物理量是系统设计的关 键。为了对颜色进行描述，本章首先介绍了多种颜色空间，并给出各颜色空间相 互变换的公式；然后，对本仪器获取颜色信息采用的颜色传感器t c s 2 3 0 进 行了介绍，t c s 2 3 0 输出的是光强频率信号：最后，仿照颜色空间中对三刺激值 进行处理的方式，提出了对光强频率信号进行处理，从中提取颜色信息的方法。 2 1颜色空间 颜色是不同波长可见光辐射作用于人的视觉器官后产生的心理感受，是一种 和物理、生理及心理学有关的复杂的现象【1 2 】。对颜色进行描述需要三个参数， 这三个参数联合起来构成一个三维空间，称为颜色空间。常见的颜色空间有r g b 颜色空间、h s i 颜色空间、x y z 颜色空间以及l ab + 颜色空间。 2 1 1r g b 颜色空间 r g b 颜色空间是通过颜色匹配实验建立起来的颜色空间。颜色匹配实验中选 取三种不同的颜色，由这三种不同的颜色混合相加，能产生其它不同的任意颜色， 这三种颜色称为三原色或者三基色，匹配某种颜色所需的三原色的量称为三刺激 值。对于既定的三原色，每种颜色的三刺激值是唯一的，因此，可以用三原色的 三刺激值做为三个维度构成颜色空间。一般来说，三原色是可以任意选定的，但 必须遵守这样的原则：三原色中的任何一种颜色不能由其余两种颜色混合相加得 到。通常最常用的是三原色是红、绿、蓝，其构成的三维颜色空间称为r g b 颜色 空间。这个颜色空间模型建立于笛卡尔坐标系，以坐标的单位1 建立颜色立方体， 如图2 一l 所示，坐标原点( 0 ，0 ，0 ) 表示黑色，坐标点( 1 ，l ，1 ) 表示白色，立方 体的3 个顶点表示r g b 这3 个基色。在该模型中，灰度等级沿着主对角线从原点 的黑色到( 1 ，1 ，1 ) 的白色分布。在彩色图象处理学中，r 、g 、b 分别表示图像 红、绿、蓝的亮度值，其大小限定在o 1 或1 2 5 5 1 3 】。 第二章颜色空间及颜色传感器 图2 - 1c i e l 9 3 1 标准色度系统光谱三刺激值曲线 国际照明委员会( c i e ，c o m m i s s i o n i n t e r n a t i o n a ld e le l a i r a g e i n e m a t i o n a l c o m m i s s i o ni l l u m i n a t i o n ) 在19 31 年的第八次会议上提出和推荐了19 31c i e r g b 标准色度学系统，该系统用波长为名。= 7 0 0 o n m ( 红) ，五；= 5 4 6 1 n m ( 绿) ， 以= 4 3 5 8 n m ( 蓝) 的光谱色为三原色匹配标准白光，标准白光的r g b 光通量 九，九，九按以下比例混合而成：九：丸：九= 1 ：4 4 5 9 0 ：0 0 6 0 1 1 4 o 若规定( r ) 为 一个基本单位，( g ) 为4 5 9 0 7 个基本单位，( b ) o 0 6 1 个基本单位，则任何一种彩 色c 可表示为 c = r ( 尺) + g ( g ) + b ( b )( 2 - 1 ) 将r g b 三刺激值进行归一化后得到色品坐标，彩色光的色品不受亮度的影 响，其与三刺激值之间的关系如下： r r + g + 召 g 口= 一 b r + g + b 6 ： 堡 r + g + b 2 1 2h sl 颜色空间 ( 2 - 2 ) 亮度、色调和饱和度是颜色的三要素，孟塞尔( m u n s e l ) 最早提出了用色调 ( h u e ) 、饱和度( s a t u r a t i o n ) 、亮度( i n t e n s i t y ) 组成的颜色空间h s i 颜色空间， 又被成为孟塞尔空间。如图2 2 所示，亮度、饱和度和色调3 个坐标定义了一个 h s i 柱形颜色空问。在h s i 颜色空间中，亮度i 指彩色光对人眼引起的光刺激强 第二章颜色空间及颜色传感器 度，它只和光的能量有关，而和光的颜色无关。色调h 由颜色名称来辨别，在 本空间中同时用角度来度量，如红( o 。) 、绿( 1 2 0 。) 、蓝( 2 4 0 。) ，色调从0 。到2 4 0 。 覆盖了所有可见光谱的彩色。饱和度s 指颜色的深浅，它给出了一种纯色被白光 稀释程度的度量，在数值上等于表示颜色的点到圆柱的轴的长度。 h s i 颜色空间有两个重要的特性：首先，在h s l 颜色空间中去掉了亮度在图 像中与颜色信息的关系；其次，色调和饱和度分量与人们获得颜色的方式密切相 关，用它们作为组成颜色空间的参数描述颜色，更接近人对颜色的理解。这些特 性使得h s i 颜色空间成为一个理想的研究彩色图像处理算法的工具【1 5 】。 留 图2 - 2h s i 柱形颜色空间 r g b 颜色空间和h i s 颜色空间有如下转换关系： h =a r c c o s 土下墅兰兰竺坠 ，b g i2 ( r g ) 2 + ( r b ) ( g 一曰) i 。 2 r e - 哪c o s 三墅兰坠竺坠 ，b g 【24 ( r - g ) 2 + ( r - b ) ( g - b ) j 气 s = 1 一夏；丢 西m i n ( r ，g ，b )r + g + b ，r + g + b ，= = 一 3 2 1 3 x y z 颜色空间 ( 2 3 ) 1 9 3lc i e r g b 系统可以用来标定颜色和进行色度计算，但是该系统的光谱三 刺激值存在负值，既不利于计算，也不利于理解。因此，c i e 推荐了1 9 3 1 c i e x y z 标准色度学系统。1 9 3 1 c i e x y z 系统选用x 、y 、z 为三原色，但在1 9 3 1 c i e r g b 系统色品图上，新三原色x 、y 、z 的色品点处在光谱色色品轨迹之外，是不存在 的光谱色。x 、y 、z = - 原色是在1 9 3 i c i e r g b 系统基础上，经重新选定三原色和 9 z lli 第二章颜色空间及颜色传感器 数据变换而确定的，不能用来进行实际的混合匹配。在由x 、y 、z 构成的颜色空 间中，彩色c 可表示为 c = x ( x ) + 】，( 】，) + z ( z ) 飞 ， f 太二 f 、 囊 。 涎为 | 。高? 慕茹j 魄一 c x ) 图2 - 3x y z 在1 9 3 1 c i e r g b 系统色品图上的位置 ( 2 4 ) x y z 表色系统需要满足如下3 个条件：三色比例系数x ，y ，z 皆大于0 ； y 的数值正好是彩色光的亮度；当x = y = z 时仍然表示标准白光。根据以上条 件，经过大量实验，r g b 颜色模型与x y z 颜色模型的关系式如下： ( x ) ( 】，) ( z ) 1 7 5 1 71 4 5 9 0 7 0 0 0 5 6 55 2 1 4l * a b 颜色空间 ( 2 - 5 ) 在颜色空间中的任何一点，在通过该点的任一方向上，与该点距离相同表示 颜色感觉变化相同，这样的颜色空间称为均匀颜色空间。在均匀颜色空间中，三 个参数的变化直观的反映了颜色的变化。l ab + 颜色空间为c i e 于1 9 7 6 年提出的 一种均匀颜色空间，在l ab + 颜色空间中一个很小的颜色变化都可以通过人眼察 觉出来。在l ab 4 颜色空间中，l 为亮度，a + 、b + 为反映色度的彩色分量，a + 分量 由绿色渐变到红色，b 4 分量由蓝色渐变到黄色。l ab + 颜色空间和x y z 颜色空间 r_lilllllll_1 尺g q q l1j 1 1 8 o o 2 3 6 9 l o 5如砌咖 2 1 o = 第二章颜色空间及颜色传感器 的转换关系如下【16 1 。 c = 1 1 6 ( y y o ) i 一1 6 l 1 口= 5 0 0 ( x x o ) 3 一( r - y o ) 3 1l b + = 2 0 0 ( y y o ) i 一( z z 0 ) j 】 其中，x o = 9 5 0 4 5 ，y o = 1 0 0 ，z o = 10 8 2 5 5 。 ( 2 - 6 ) 本小节介绍了用于描述颜色的颜色空间，下面将介绍用于颜色测量的颜色传 感器，并对本仪器设计中采用的r g b 颜色传感器t c s 2 3 0 进行重点介绍。 2 2 颜色传感器 2 2 1 颜色传感器的分类 自然界中有各种各样的颜色，在所有颜色中，除少数由于干涉而产生颜色外， 物体对光的选择吸收是产生颜色的主要原因。颜色检测和颜色变化的识别应用广 泛，标准的颜色测量方法是采用分光广度计测量样品的三刺激值，从而得到样品 的颜色。分光光度计内部有对环境影响敏感的光路，体积大，抗干扰能力弱，主 要用于实验、研究等目的，一般不用于生产活动。目前，应用于便携式仪器的颜 色测量器件主要是基于光电二级管的颜色传感器，可分为两种基本类型：其一是 r g b 颜色传感器，其二是色标传感器。 r g b 颜色传感器对相似颜色和色调的检测可靠性较高。这种颜色传感器至 少集成三个光电二极管，每个光电二极管上加r g b 三基色滤光片，色光通过滤 光片到达光电二极管，通过测量光电二极管产生的光电流，可以得到色光中本颜 色分量的含量。由于这种颜色检测法测得的是被测光的r g b 颜色分量，精度较 高，所以r g b 颜色传感器能准确区别极其相似的颜色，甚至相同颜色的不同色 调。 色标传感器常用于检测特定的颜色特征。色标是具有待测颜色特征的被测 物，它处在一定的背景之上。当没有检测到色标的时候，传感器的输出是稳定的。 一旦检测到色标，由于色标的颜色特征和背景有明显的区别，传感器输出发生变 化。因此，色标传感器是通过色标区与非色标区相比较来实现对颜色的检测，只 要检测出两种颜色存在一定的差别，就能将它们区分开来，例如对家用电器、汽 第二章颜色空间及颜色传感器 车外壳的色彩管理，对纸浆、油漆、彩色钢板等色彩进行读取和控制。 本叶绿素仪中，颜色传感器负责取得叶片透射光的颜色信息，为本仪器的核 心部分。我们的被测对象为叶片，检测的颜色是各种各样的绿，因此，本仪器应 选用对颜色细节敏感的r g b 颜色传感器。 2 2 2 r g b 颜色传感器t c s 2 3 0 本叶绿素仪采用的r g b 颜色传感器是美国t a o s 公司生产的光电二极管器 件可编程光到频率转换器t c s 2 3 0 。这款r g b 颜色传感器把可配置的硅光 电二极管与电流频率转换器集成在一个c m o s 电路上，同时在芯片上集成了红 绿蓝三种滤光器，其输出为一列占空比为5 0 的方波，方波的频率和输入的光强 线性相关，输出为5 0 k h z 时的典型线性度为o 2 。由于t c s 2 3 0 输出的频率信 号反映输入光强的大小，因此，在本文中我们将t c s 输出的频率信号称为光强 频率信号。t c s 2 3 0 的结构框图如图2 - 4 ( b ) 。 p 篙蕾一电羹曩耋搴i ( a ) t c s 2 3 0 管脚图 ( b ) t c s 2 3 0 结构框图 图2 4t c s 2 3 0 管脚及结构框图 t c s 2 3 0 内部集成有6 4 个光电二极管，这些二极管共分为四种类型：1 6 个 光电二极管带有红色滤波器，1 6 个光电二极管带有绿色滤波器；1 6 个光电二极 管带有蓝色滤波器，其余1 6 个不带有任何滤波器，可以透过全部的光信息。这 些光电二极管在芯片内是交叉排列的，能够最大限度地减少入射光辐射的不均匀 性；相同颜色的1 6 个光电二极管并联连接，均匀分布在二极管阵列中，可以消 除位置误差。工作时，管脚s o 和s l 采用不同的高低电平组合，可以选通不同 的颜色通道；管脚s 2 和s 3 采用不同的高低电平组合，可以调节芯片输出频率 的范围或关断电源，具体见表2 1 。 t c s 2 3 0 的工作电压为2 7 v - - - - 5 v ，工作电流为2 m a ，采用8 脚的s o i c 表面 贴装式封装，非常适合用于便携式仪器中。 第二章颜色空间及颜色传感器 表2 - 1 颜色通道、输出比例因子选择 s os 1 最大输出频率 s 2s 3颜色 l l电源关断