周　茉，張學(xué)明，劉志剛

(1.湖北工業(yè)大學(xué)工程技術(shù)學(xué)院 電氣信息系，武漢　430068；2.濟(jì)源職業(yè)技術(shù)學(xué)院，河南 濟(jì)源　459000；3.南昌工學(xué)院，南昌　330108)

?

基于高速攝像系統(tǒng)和圖像邊緣檢測(cè)的精密排種器設(shè)計(jì)

周茉1，張學(xué)明2，劉志剛3

(1.湖北工業(yè)大學(xué)工程技術(shù)學(xué)院 電氣信息系，武漢430068；2.濟(jì)源職業(yè)技術(shù)學(xué)院，河南 濟(jì)源459000；3.南昌工學(xué)院，南昌330108)

摘要：為了綜合優(yōu)化排種器的單粒率、雙粒率、空穴率、平均間距、重播和漏播指數(shù)，設(shè)計(jì)了一種基于高速攝像和圖像邊緣檢測(cè)的排種器，提高了播種機(jī)的播種精度。利用高速攝像系統(tǒng)和圖像邊緣檢測(cè)技術(shù)獲取種子堆積的圖像反饋信息，采用PID自動(dòng)化調(diào)節(jié)的方式，用鏈條對(duì)排種輪的驅(qū)動(dòng)軸進(jìn)行了有效的調(diào)節(jié)，從而達(dá)到了精密播種的目的。為了測(cè)試設(shè)計(jì)的排種器的有效性和可靠性，對(duì)其綜合指標(biāo)進(jìn)行了測(cè)試。通過(guò)測(cè)試發(fā)現(xiàn)：使用高速攝像邊緣提取系統(tǒng)的排種器比人工檢測(cè)播種方法的單粒率、雙粒率、空穴率的相對(duì)誤差要低，平均間距控制平穩(wěn)，并且有效地降低了重播指數(shù)和漏播指數(shù)。

關(guān)鍵詞：高速攝像；邊緣檢測(cè)；排種器；PID條件；排種輪

0引言

隨著計(jì)算機(jī)和機(jī)械自動(dòng)化技術(shù)的發(fā)展，機(jī)器視覺(jué)開(kāi)始被廣泛的應(yīng)用在農(nóng)業(yè)科學(xué)技術(shù)的研究中，國(guó)內(nèi)外專家和學(xué)者對(duì)計(jì)算機(jī)檢測(cè)技術(shù)展開(kāi)了廣泛的研究。Karayel研究了一種控制排種器速度的方法，有效地提高了排種器播種的均勻性和播種速度;Panning 考慮種子的不規(guī)則形狀，設(shè)計(jì)了一種高精度的種子排種器;Yazgi通過(guò)高速攝像對(duì)種子的運(yùn)動(dòng)軌跡和均勻性進(jìn)行了一系列的研究，為排種器參數(shù)的優(yōu)化提供了有效的參考數(shù)據(jù)。在國(guó)內(nèi),胡少興等采用由CCD 攝像機(jī)和平面鏡組成的檢測(cè)系統(tǒng)，進(jìn)行排種器性能檢測(cè);蔡曉華等設(shè)計(jì)了一款利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)對(duì)排種器的粒距進(jìn)行檢測(cè)的自動(dòng)化裝置;郭俊旺等對(duì)排種器的自動(dòng)化檢測(cè)性能進(jìn)行了研究，使用機(jī)器視覺(jué)技術(shù)提高了檢測(cè)過(guò)程的自動(dòng)化。本文主要運(yùn)用高速攝像系統(tǒng)和圖像處理技術(shù)對(duì)排種器性能進(jìn)行檢測(cè)試驗(yàn)研究，以期提高排種器的綜合性能指標(biāo)。

1精密排種器總體設(shè)計(jì)

近年來(lái),精密播種已經(jīng)成為現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)技術(shù)發(fā)展的重要方向之一，精密排種器則是實(shí)現(xiàn)精密播種的核心部件。排種精度及均勻性是衡量排種器工作性能的重要指標(biāo)，提高排種精度及均勻性,可抑制雜草、減少種內(nèi)競(jìng)爭(zhēng)、增加產(chǎn)量。

圖1為精密播種機(jī)的總體設(shè)計(jì)框圖。為了提高播種機(jī)的播種精度，采用高速攝像技術(shù)對(duì)種子堆積的圖像進(jìn)行實(shí)時(shí)采集，并利用圖像邊緣進(jìn)行檢測(cè)，將圖像信號(hào)轉(zhuǎn)換成PID調(diào)速控制反饋信號(hào)，從而有效地獲取排種器的播種信息，通過(guò)PID實(shí)時(shí)調(diào)節(jié)，實(shí)現(xiàn)排種器排種輪轉(zhuǎn)速的優(yōu)化調(diào)節(jié)。

圖1　精密排種機(jī)總體設(shè)計(jì)

圖2為精密排種器的調(diào)試結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)。其控制中心是伺服電機(jī)控制器，利用PID種子反饋信號(hào)，對(duì)PID轉(zhuǎn)速進(jìn)行編碼控制，最后通過(guò)電信號(hào)調(diào)節(jié)伺服電機(jī)控制器，使其輸出優(yōu)化后的轉(zhuǎn)速，將轉(zhuǎn)速傳送到調(diào)節(jié)結(jié)構(gòu)；通過(guò)調(diào)速機(jī)構(gòu)驅(qū)動(dòng)排鐘軸，完成排種過(guò)程。

2精密排種器結(jié)構(gòu)和高速攝像系統(tǒng)設(shè)計(jì)

2.1　排種器結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)在工業(yè)檢測(cè)、谷物外觀檢測(cè)及水果品質(zhì)檢測(cè)等領(lǐng)域發(fā)展迅速，并且在播種技術(shù)中也開(kāi)始應(yīng)用，可以有效地提高排種器工作性能。

排種器主要由外殼、護(hù)種板和排種輪組成，如圖3所示。對(duì)排種器工作過(guò)程進(jìn)行分析時(shí)，需要建立排種器的分析模型。對(duì)于排種器這種復(fù)雜結(jié)構(gòu)邊界的建模，采用基于 Pro/Engineer 模型來(lái)建立邊界的三維離散元分析模型，并最終設(shè)計(jì)了排種器的原型。

圖2　精密排種器調(diào)速機(jī)構(gòu)設(shè)計(jì)

1.外殼　2.護(hù)種板　3.排種輪

圖4為排種器的原型設(shè)計(jì)示意圖。其中，排種輪由鏈條控制，利用高速攝像得到的種子邊緣提取信息，利用PID反饋調(diào)節(jié)機(jī)制對(duì)排種輪轉(zhuǎn)速進(jìn)行控制，以期達(dá)到精密控制的目的。

2.2　邊緣提取技術(shù)和PID調(diào)節(jié)

種子圖像的邊緣提取分為二維種子方向信息和三維空間信息的特征提取。其中，二維種子方向信息的提取采用Hough變換，其基本思想是利用了點(diǎn)與直線的對(duì)偶性的特性。在圖像空間中，假設(shè)所有過(guò)邊緣線的點(diǎn)都滿足

y=kx+b

(1)

其中，k表示直線的斜率，b為截距。其極坐標(biāo)的表示形式為

ρ=xcosθ+ysinθ

(2)

(3)

其中,點(diǎn)(a，b)為圓心坐標(biāo)，r為圓半徑，點(diǎn)(x，y)為圓周上的一點(diǎn)，將其轉(zhuǎn)換為參數(shù)坐標(biāo)系(a，b，r)，表達(dá)為

(4)

(5)

其中,Gx和Gy表示邊緣提取前和提取后的圖像，梯度是一個(gè)向量。其幅度和相位分別為

(6)

(7)

式中的偏導(dǎo)數(shù)需要對(duì)每一個(gè)像素位置進(jìn)行計(jì)算，對(duì)于圖像的三維邊緣信息提取需要借助于小波算法，在空間不同尺度上進(jìn)行綜合得到最終邊緣圖像。采用的具體步驟如下：

1)首先對(duì)圖像G(x,y)進(jìn)行小波變換，生成模圖像簇Ms(x,y)和相角圖像族As(x,y)；

2)令j=maxscale，Maxscale表示小波算法的最大特征尺寸；

3)在模圖像在Ms(x,y)中尋找沿相角方向的模局部極大值點(diǎn)，從而可以生成邊緣圖像Bs(x,y),s=1,2,3…，圖像中的其他元素標(biāo)記為0；

4)在Bs(x,y)中刪除長(zhǎng)度數(shù)和平均幅值小于已設(shè)定的鏈長(zhǎng)度閾值Tn和鏈平均幅度閾值Tm的那些邊緣鏈，得到最大特征尺寸下的圖像邊緣Ej(x,y)；

5)在圖像Ej(x,y)中，通過(guò)自適應(yīng)的選取鏈平均幅度閾值L來(lái)對(duì)圖像進(jìn)行進(jìn)一步刪除，得到更加精確的圖像Fj(x,y)；

6)對(duì)于Fj(x,y)中的每一條鏈的兩端點(diǎn)，在(j-1)尺度下搜索對(duì)應(yīng)位置處的3×3鄰域，生成邊緣圖像Ej-1(x,y)邊緣圖像；

7)j=j-1。如果j>1，則重新進(jìn)行步驟5)，否則繼續(xù)下一步；

8)當(dāng)j=1時(shí)，邊緣圖像Fj(x,y)即為綜合后形成的邊緣圖像。通過(guò)以上步驟可以完成圖像的二維和三維提取，其總體流程如圖5所示。

圖4　排種器原型設(shè)計(jì)示意圖

圖5　特征提取過(guò)程

圖5中，首先使用高速CCD攝像機(jī)對(duì)圖像進(jìn)行采集，并利用圖像預(yù)處理技術(shù)對(duì)圖像進(jìn)行處理，最后利用PID控制器可以調(diào)節(jié)排種輪的控制參數(shù)，實(shí)現(xiàn)排種器轉(zhuǎn)速優(yōu)化反饋調(diào)節(jié)。同時(shí)，使用遺傳算法提高PID參數(shù)調(diào)節(jié)的自適應(yīng)能力，具體過(guò)程如圖6所示。

圖6　排種輪調(diào)節(jié)過(guò)程示意圖

控制結(jié)構(gòu)的總體分為4部分，主要包括轉(zhuǎn)速輸入部分、調(diào)節(jié)轉(zhuǎn)速輸出部分、遺傳算法控制器和PID控制，通過(guò)遺傳算法可提高系統(tǒng)PID參數(shù)的自適應(yīng)調(diào)節(jié)能力。

3精密排種器性能測(cè)試

為了驗(yàn)證本文設(shè)計(jì)的基于高速攝像系統(tǒng)的精密排種器的性能，對(duì)排種器的排種參數(shù)進(jìn)行了測(cè)試。測(cè)試項(xiàng)目主要包括單粒率、雙粒率、空穴率、平均間距、重播指數(shù)和漏播指數(shù)。首先對(duì)高速攝像得到的種子圖像進(jìn)行邊緣提取，提取的二維結(jié)果如圖7所示。

圖7　二維圖像提取結(jié)果圖

由圖7可以看出：通過(guò)二維圖像的特征提取可以明顯的提取出玉米種子地輪廓，并且種子的方向清晰，可為排種器提供有效的信息。

圖8表示圖像邊緣提取的三維結(jié)果圖。由圖8可以看出：利用圖像邊緣提取技術(shù)可以有效地提取出種子的三維輪廓，從而得到種子在排種器的堆積情況，最終圖像可以轉(zhuǎn)換為電信號(hào)，為排種器的PID調(diào)節(jié)提供反饋依據(jù)。

圖8　三維圖像邊緣提取結(jié)果

表1為播種質(zhì)量的測(cè)試結(jié)果。由表1可以看出：隨著排種器排種輪轉(zhuǎn)速的變化，其播種質(zhì)量發(fā)生了較大的改變，其單粒率、雙粒率和空穴率都在38.25 r/min時(shí)，效果最好。

表1　播種質(zhì)量測(cè)試

為了驗(yàn)證測(cè)試得到的有效性和可靠性，對(duì)測(cè)試得到的種子合速度和理論計(jì)算值進(jìn)行對(duì)比，通過(guò)對(duì)比發(fā)現(xiàn)：理論計(jì)算值和測(cè)試值吻合較好，從而驗(yàn)證了測(cè)試的準(zhǔn)確性和可靠性，如圖9所示。

圖9　不同轉(zhuǎn)速下種子和速度曲線

表2為對(duì)本文設(shè)計(jì)的排種器的播種均勻性指標(biāo)進(jìn)行測(cè)試得到的測(cè)試結(jié)果。由表2可以看出：相比人工檢測(cè)方法，高速攝像檢測(cè)方法可以有效的降低株距的相對(duì)誤差，降低變異系數(shù)，提高播種距離的控制精度和穩(wěn)定性。

表2　播種均勻性指標(biāo)測(cè)試

表3為對(duì)設(shè)計(jì)的排種器的播種性能指標(biāo)進(jìn)行測(cè)試得到的測(cè)試結(jié)果。由表3可以看出：相比人工檢測(cè)方法，高速攝像檢測(cè)方法可以有效地降低重播率和漏播率，提高播種的合格率。

表3　播種性能指標(biāo)測(cè)試

4結(jié)論

采用高速攝像和邊緣檢測(cè)技術(shù)設(shè)計(jì)了一款新的精密播種器，對(duì)其單粒率、雙粒率、空穴率、平均間距、重播和漏播指數(shù)進(jìn)行了測(cè)試；對(duì)種子堆積圖像的邊緣進(jìn)行了提取，并對(duì)播種效果進(jìn)行了分析。

通過(guò)測(cè)試發(fā)現(xiàn)：排種器可以有效地獲取種子的二維方向特征和三維空間特征，使用高速攝像邊緣提取系統(tǒng)的排種器比人工檢測(cè)播種方法的綜合性能都要好。結(jié)果表明：其單粒率、雙粒率和空穴率最低僅為0.22%、0.12%和0.18%，株距控制精度較高，并且平穩(wěn)性指數(shù)好，漏播率和重播率低，合格率高，滿足精密播種機(jī)的設(shè)計(jì)要求。

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Design for Precision Metering Device Based on High-speed Camera and Image Edge Detection

Zhou Mo1, Zhang Xueming2, Liu Zhigang3

(1.Engineering and Technology College,Hubei University of Technology,Wuhan 430068,China; 2.Jiyuan Vocational and Technical College, Jiyuan 459000,China; 3.Nanchang Institute of Science & Technology,Nanchang 330108,China)

Abstract：In order to achieve accurate positioning robot corn stalk line, the structure of farming corn robot is improved, and it put forward a kind of RSSI localization method based on Taylor series expansion, and increase the corn stalk line robot positioning accuracy.Together with the method of PID closed-loop feedback control, by using high resolution camera gathering image, the positioning system use the PC master side image processing the displacement of the robot , realized the real-time positioning function. In order to verify the reliability of the robot corn stalk line, and adopt the method of field experiments on the performance of the robot were tested. Through test,it was found that the proposed RSSI positioning method of positioning accuracy is higher, and the image processing system can accurate calibration of corn stalk line, which can accomplish the precise positioning of the robot in the corn field and avoid the robot in the process of operation causing damage to the crops.

Key words：corn stalk; real-time positioning; machine vision; the closed loop system; feedback adjustment

中圖分類號(hào)：S223.2;S220.3

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1003-188X(2016)09-0108-05

作者簡(jiǎn)介：周茉(1981-) ,女，湖北鄂州人，講師，碩士。通訊作者：劉志剛(1980-)，男，湖北天門人，副教授，博士，(E-mail)fiberhome@126.com。

基金項(xiàng)目：湖北省自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目(2014CFB589)；中央高?；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)(2014QC004)；太陽(yáng)能高效利用湖北省協(xié)同創(chuàng)新中心開(kāi)放基金項(xiàng)目 (HBSKFMS2014032)

收稿日期：2015-06-04