华南农业大学工程学院AIS实验室开展了植物叶片含氮量检测方法和装置的研究。植物叶片含氮量检测问题已基本解决。获取植物叶片图像和各比色卡图像，并将植物叶片图像的RGB色彩空间模型和各比色卡图像的RGB色彩空间模型转换为CIELAB色彩空间模型；利用得到的CIELAB色彩空间模型计算植物叶片图像与各比色卡图像的色差值；通过得到的色差值确认植物叶片对应的目标比色卡，并根据比色卡的色彩等级与氮含量的对应关系计算植物叶片的氮含量。这种方法使植物叶片氮含量的检测更为迅速，相对于传统技术而言，操作更为简便，对操作人员的专业性要求较低。同时，通过计算机视觉识别方式检测植物叶片氮含量，成本低廉。

氮素是作物生长发育所必须的营养元素，施氮水平的高低对作物的产量有着重要的影响。在农业生产中，适时适量使用氮肥可以提高作物产量，但由于农户对作物养分状况判断不准确，仅能依靠经验施肥，导致过量施肥的情况十分普遍。

目前的植物叶片含氮量检测方法，存在效率低等问题。本发明通过获取植物叶片的图像和各比色卡的图像，并将获取的植物叶片的图像的RGB色彩空间模型和各比色卡的图像的RGB色彩空间模型转换为CIELAB色彩空间模型；根据得到的CIELAB色彩空间模型可以计算出植物叶片的图像与各比色卡的图像的色差值；根据得到的色差值去确认植物叶片对应的目标比色卡，并通过比色卡的色彩等级与含氮量的对应关系，得到植物叶片的含氮量。通过上述步骤，本申请植物叶片含氮量检测方法能够快捷地获取植物叶片含氮量，并且操作方法相较于传统技术更加简单，对于操作人员的专业性要求低。同时，通过计算机视觉识别的方式检测植物叶片含氮量，成本低廉，可单次识别多个待测植物叶片，易于推广实施。

精准农业管理：可以帮助农民更精准地管理植物的氮肥施用。通过实时监测植物叶片的氮含量，农民可以调整氮肥的用量，以确保植物获得足够的养分，同时避免浪费和环境污染。

作物生产优化：通过监测植物叶片的氮含量，可以帮助优化作物生产。农民可以根据植物的实际需求调整氮肥的投入，提高作物的产量和质量。

环境监测：可以用于监测自然生态系统中植物的健康状况和土壤质量。

科学研究：可用于科学研究，例如植物生长与氮含量之间的关系，以及不同环境条件下植物对氮的响应机制等方面。

预警系统：可以作为早期预警系统的一部分，帮助检测植物病害或其他问题，以便及时采取措施进行防治。

农业智能化：与其他农业传感技术结合，可以成为农业智能化的一部分，使农业生产更加智能、高效、可持续。

华南农业大学齐龙研究团队主要从事智能农业装备的基础理论及关键技术的研究工作，系统地开展了农机-土壤-作物系统互作的基础理论和模型构建研究，尤其是在应用离散元模拟种子萌发出苗方面开展了开创性研究工作，得到了国际同行的认可；服务三农，产学研合作开发的水稻智能机械中耕除草装备（2022中国农业农村重大新技术新产品新装备）、水稻侧深施肥装备、水稻精密育秧播种装备、水稻营养及病虫害检测系统、水稻智能考种装备在多省市农业生产中推广应用，部分机型实现了国产产品替代，产生了良好的经济、社会和生态效益。

在本项目中团队成员的分工如下：

1. 齐龙（研究员，团队负责人） 算法设计、装置设计、实验设计、专利撰写2. 陶明 算法设计

3. 马旭 装置设置

4. 邓若玲 软件设计

5.黄旭楠 数据搜集

6.刘闯 装置设置

7.龚浩 专利撰写

8.刘海云 专利撰写

该发明能节省时间和人力成本、提高作业效率、准确检测植物叶片含氮量、排除环境干扰、智能农业应用以及提高作业质量和产量等方面，有利于解决目前过度施肥的问题。这些效益将推动农业生产的现代化和智能化发展，为农民提供更可靠的技术支持，同时也对农业生产的可持续发展起到积极的推动作用。

技术许可：对该项发明专利进行技术许可，向农业机械制造商或农业科技公司等相关企业授予授权。这些企业可以在其制造的插秧机或其他农业机械设备中采用该发明的行线提取方法。通过专利授权，企业能够合法地将该技术整合到其产品中，以供农民和农业生产者使用。

产品推广：将该发明专利转化为具体产品并进行销售。可以研发基于该行线提取方法的智能插秧机或农业机器人等产品，这些产品利用该发明技术能够准确辨识水稻秧苗的行线，并自动进行插秧，从而提高农业生产效率。通过向农民和农业生产者销售这些产品，实现技术的广泛应用和商业化转化。

技术服务：建立以该发明行线提取方法为基础的技术服务平台或农业智能管理系统，为农民和农业生产者提供相关的技术服务和解决方案。通过该平台或系统，可以提供有关秧苗行线提取、插秧机调试和农田管理等方面的技术支持和咨询服务，协助农民合理规划农业操作，提高农业生产效益。

与农业合作社合作：与农业合作社或大型农场等组织进行合作，将该行线提取方法应用于实际的农田管理和农业生产中。透过与农业合作社的合作，可以推广和采用该技术，提高农业生产的智能水平，增进作物产量和质量，实现经济效益。

农业科研合作：与农业科研机构或农业大学等进行研究合作，进一步完善和优化该行线提取方法。透过与科研机构的合作，不断改进技术，开发更多应用场景，推动农业智能技术的不断发展和创新。