李瀚哲，翟長遠，張　波，楊　碩

(西北農(nóng)林科技大學 機械與電子工程學院，陜西 楊凌　712100)

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果園噴霧靶標探測技術(shù)現(xiàn)狀分析

李瀚哲，翟長遠，張波，楊碩

(西北農(nóng)林科技大學 機械與電子工程學院，陜西 楊凌712100)

摘要：果園靶標探測技術(shù)是果園精準施藥技術(shù)的關(guān)鍵。為此，分析了紅外探測技術(shù)、超聲波探測技術(shù)、激光探測技術(shù)及圖像技術(shù)等在靶標探測中的應(yīng)用。同時，介紹了基于紅外光電技術(shù)實現(xiàn)最基本的靶標有無探測和靶標距離測量的靶標探測系統(tǒng)；介紹了利用超聲波傳感器和激光雷達掃描儀對靶標進行距離掃描，通過獲得的靶標距離點云數(shù)據(jù)構(gòu)建了靶標的數(shù)字三維模型方法； 介紹了利用圖像處理技術(shù)獲取靶標葉面積指數(shù)和三維模型的探測系統(tǒng)。靶標探測技術(shù)雖有一定的發(fā)展，但還處于試驗研究階段，其將朝著實用化、產(chǎn)品化和低成本化方向發(fā)展，為對靶精準施藥提供更有力的變量控制依據(jù)。

關(guān)鍵詞：精準施藥；靶標探測；紅外；超聲波；激光；圖像技術(shù)；靶標模型

0引言

病蟲害防治是整個果樹管理作業(yè)中極為重要的環(huán)節(jié)，主要依靠噴施農(nóng)藥，農(nóng)藥的噴施次數(shù)每年多達數(shù)十次。目前，國內(nèi)農(nóng)藥使用主要為均勻噴施，只有20%～30%的農(nóng)藥能附著在靶標上起到防治效果，農(nóng)藥的利用率極低[1-4]。隨著環(huán)境保護問題越來越受到重視，對果園農(nóng)藥使用提出了更高的要求，在保證對病蟲害防治效果的前提下，減少農(nóng)藥使用量和降低果品農(nóng)藥殘留迫在眉睫。

對靶變量施藥技術(shù)是降低農(nóng)藥殘留的有效手段，其關(guān)鍵技術(shù)是實時獲取果樹靶標的信息，實現(xiàn)按需對靶施藥。國內(nèi)外的學者采用了紅外技術(shù)、激光測距與掃描技術(shù)、超聲波技術(shù)及圖像技術(shù)在靶標探測方面開展了大量研究。獲取靶標的信息也由簡單的靶標有無信號逐漸向靶標的多維空間特征信息方向發(fā)展，為對靶變量施藥提供有力依據(jù)。

1靶標探測技術(shù)

1.1紅外探測技術(shù)

基于紅外技術(shù)的靶標探測主要是通過紅外光電技術(shù)和紅外光譜技術(shù)實現(xiàn)靶標信息的獲取。紅外光電技術(shù)主要是利用發(fā)光器件發(fā)射紅外線，通過靶標物體的反射，由對紅外光敏感的紅外接收器件接收，進而通過對紅外接收器件輸出電信號的判斷來確定探測范圍內(nèi)是否存在靶標。何雄奎、鄒建軍等人利用紅外發(fā)射模塊與紅外接收模塊搭建的靶標探測電路來探測靶標的有無，通過紅外自動對靶系統(tǒng)分別分布在靶標高度范圍的上、中、下3段探測當前對應(yīng)高度靶標的有無來控制噴頭電磁閥的動作，實現(xiàn)了最早的對靶施藥[5-6]。在使用紅外發(fā)射管與紅外接收管搭建的分離電路基礎(chǔ)上，金慧迪等人采用集成的紅外光電傳感器作為靶標探測傳感器，紅外傳感器探測到有物體時，會輸出一個開關(guān)信號；根據(jù)開關(guān)信號表示靶標的有無，控制器根據(jù)獲得的開關(guān)信號來進而控制電磁閥的啟閉實現(xiàn)間歇對靶噴藥。紅外光電技術(shù)探測原理圖如圖 1所示[7]。在探測過程中，果樹靶標通過對發(fā)射紅外光的反射，使得紅外接收器件接收到反射信號，再對信號進行放大等處理后輸入控制器，控制器根據(jù)得到的信號控制噴頭電磁開關(guān)實現(xiàn)對靶施藥。

由于紅外探測容易受到光照等條件的影響，鄧巍、李麗、劉金龍等人針對紅外光電探測技術(shù)的性能進行了進一步的研究，在紅外探測光路上增加了凸透鏡和顏色傳感器及對紅外發(fā)射進行不同編碼的調(diào)制等其他輔助方法來提高紅外靶標探測的性能，減少其他信號的干擾，增加紅外探測的距離和精度[8-12]。在紅外探測的光路上增加凸透鏡，可改善紅外光束的分布，增強紅外發(fā)射的指向性，提高紅外接收器件紅外光的照度，以增大紅外探測的距離；在紅外探測系統(tǒng)上增加顏色傳感器，可通過對綠色作物的識別來消除非作業(yè)作物的干擾，以提高靶標探測的準確性；對紅外發(fā)射和接收信號的調(diào)制，可有效消除外來信號的干擾和多個紅外傳感器信號互擾，以提高探測的穩(wěn)定性和抗干擾能力。在探測靶標的有無基礎(chǔ)上，翟長遠等人利用紅外光電傳感器探測幼樹樹干，同時結(jié)合速度傳感器來計算靶標的位置，控制電磁閥延時工作，在用戶設(shè)置的樹干寬度范圍內(nèi)準確對靶施藥[13]。利用紅外光電技術(shù)獲得靶標有無信號，能夠準確地探測靶標的有無，但不能準確反應(yīng)靶標的特征信息。葉面積指數(shù)(LAI，leaf area index)能夠直觀地反映植株靶標的特征，為對靶施藥作業(yè)提供更為有效的作業(yè)依據(jù)。吳偉斌等人利用紅外光譜透射系統(tǒng)照射靶標植株冠層來獲取靶標的葉面積指數(shù)，通過紅外光譜透射系統(tǒng)從不同的角度照射單一植株冠層，利用光電傳感器檢測葉片透射光的能量，光電傳感器輸出的模擬電壓值大小能夠反映出重疊葉片層數(shù)，用葉片層數(shù)和接收面積的乘積表示重疊葉片各層面積之和，再除以植株的占地面積可得植株葉面積指數(shù)[14]?；诩t外光電技術(shù)的靶標探測簡單易行，但由于光照條件對探測距離和精度有較大的影響，不能滿足田間作業(yè)要求，導致其在實際農(nóng)業(yè)應(yīng)用中存在著局限。

圖1　紅外光電技術(shù)探測原理圖

1.2超聲波探測技術(shù)

針對紅外探測技術(shù)存在受光照條件影響及獲取靶標信息量較少的問題，一些學者利用超聲波傳感器進行果樹靶標的探測。利用超聲波進行靶標的探測主要是根據(jù)超聲波測距原理，即通過測量發(fā)射超聲波與接收超聲波之間的時間差，再與超聲波在介質(zhì)中傳播速度相乘實現(xiàn)距離的測量。王萬章、張富貴等人使用超聲波傳感器的測距原理對靶標進行探測，通過分布在不同高度位置的超聲波傳感器在移動中對靶標冠層邊緣進行距離掃描測量，根據(jù)靶標冠層的距離掃描值繪制出靶標冠層的直徑及外形輪廓信息[15-16]。在使用超聲波傳感器進行距離測量的基礎(chǔ)上，曾星、翟長遠、Alexandre Escolà等用多個超聲波傳感器對果樹靶標進行冠層距離掃描，根據(jù)距離掃描值計算獲取了靶標的體積信息[17-19]。以多個超聲波傳感器進行靶標體積的探測方法如圖 2所示[18]。

圖2　超聲波靶標體積方法示意圖

圖2中，在可進行往復直線運動的滑塊豎直桿上安裝有間距為h的若干個超聲波傳感器。其中，D為超聲波傳感器發(fā)射面到果樹樹干的距離；dij為第i個測量間隔時第j個位置處超聲波傳感器發(fā)射面到果樹冠層外圍輪廓的距離；h為相鄰兩個超聲波傳感器之間的間距。

在進行實際測量時，由滑塊帶動豎直桿在軌道上進行往復直線運動；在運動過程中，超聲波傳感器按照一定頻率采集超聲波傳感器與果樹靶標冠層的距離信息，根據(jù)多個距離信息計算靶標的體積。首先，根據(jù)采集的果樹冠層外圍的距離信息與最底部探測果樹樹干的距離信息計算可得到超聲波傳感器當前對應(yīng)位置的果樹靶標橫截面的面積；其次，在超聲波傳感器的上下h/2范圍內(nèi)認為該層的橫截面積不變，由此就計算出該超聲波傳感器上下h/2范圍內(nèi)的體積；最后，將計算的各個超聲波傳感器位置的體積求和得到整個靶標的體積。

利用超聲波傳感器測量靶標的體積，能夠較好地反應(yīng)靶標的特征；但在實際的應(yīng)用中，由于作業(yè)路面不平整，導致超聲波傳感器的探測基準坐標時刻發(fā)生變化而影響測量精度。俞龍、張霖等學者在超聲波探測基礎(chǔ)之上結(jié)合了姿態(tài)航向參考系統(tǒng)(AHRS，attitude heading reference system)，通過AHRS可實現(xiàn)車輛坐標系到大地坐標系的空間坐標的旋轉(zhuǎn)和平移轉(zhuǎn)換，由此直接獲得基于大地坐標的果樹靶標的距離點陣信息。通過坐標轉(zhuǎn)換獲得的靶標體積更為準確，且具有更好的實際應(yīng)用意義[20-22]?？臻g坐標的轉(zhuǎn)換示意圖如圖 3所示[20]。

圖3　空間坐標轉(zhuǎn)換示意圖

圖3中，O1為大地坐標系；O2為車體坐標系；O3為超聲波傳感器坐標系；G為GPS；Q為靶標果樹冠層上的定位點。首先，通過AHRS系統(tǒng)測量的車體姿態(tài)數(shù)據(jù)，建立歐拉旋轉(zhuǎn)矩陣，根據(jù)車體、AHRS的幾何關(guān)系，完成車體坐標系與大地坐標系的坐標轉(zhuǎn)換；其次，將超聲波傳感器探測點在超聲波傳感器坐標系下的位置轉(zhuǎn)換到車體坐標系下的位置；最后，將探測點在車體坐標系下的位置轉(zhuǎn)換到大地坐標系下的位置。通過AHRS與超聲波傳感器體積探測技術(shù)的結(jié)合，使超聲波傳感器在靶標探測時能夠良好地適應(yīng)作業(yè)環(huán)境，減小了因?qū)嶋H作業(yè)時超聲波傳感器坐標變化引起的探測誤差，提高了在田間作業(yè)的探測精度和實用性。超聲波傳感器在實際的使用中，受環(huán)境影響小，但由于超聲波發(fā)射的信號有一定的包束角，在包束角范圍內(nèi)都能實現(xiàn)檢測，因此超聲波是面檢測，測量精度不夠高，特別是在超聲波傳感器包束角范圍內(nèi)的果樹不規(guī)整枝葉對測量結(jié)果影響較大。

1.3激光探測技術(shù)

針對超聲波傳感器測量精度不夠高的問題，國內(nèi)外的很多學者利用激光測距和激光掃描進行了果園靶標的探測研究。耿順山利用激光掃描儀掃描作業(yè)面，當掃描到有靶標存在時，控制噴頭打開進行噴藥，沒有靶標時控制噴頭關(guān)閉[23]。采用激光掃描進行靶標有無探測，較紅外探測具有更大探測距離和更高探測精度。劉華、俞龍等人利用激光傳感器和激光掃描儀進行靶標測距與掃描，對靶標進行距離掃描，并根據(jù)距離計算重構(gòu)出靶標的三維模型[24-25]。采用這種方式重構(gòu)的靶標三維模型與采用超聲波傳感器的方式構(gòu)造的靶標體積原理基本相同，但采用激光測距技術(shù)構(gòu)造的三維模型精度更高。劉沛等利用激光測距傳感器獲取的靶標距離點云數(shù)據(jù)，并通過MatLab軟件把點云數(shù)據(jù)與靶標的二維灰度圖像融合，重構(gòu)了靶標樹形[26]。國外學者在采用激光傳感器和激光掃描儀在靶標探測方面做了大量研究：Joan R. Rosell、R. Sanz等人利用二維激光雷達掃描果樹靶標，能夠快速地進行非破壞性獲取靶標的三維結(jié)構(gòu)，包括幾何形狀、大小、高度、截面等等信息，獲得的數(shù)字化靶標3D結(jié)構(gòu)模型與真正的靶標有著良好的一致性[27-28]。

Joan Ramon Rosell Polo、Jordi Llorens等人同樣利用激光雷達進行了非破壞性的靶標體積測量，構(gòu)建了3D數(shù)字模型，獲得了樹的樹面積指數(shù)(TAI，tree area index)，再由樹面積指數(shù)計算獲得靶標的LAI，同時與進行破壞性試驗的數(shù)據(jù)進行比較獲得了作物葉面積[29-30]。由激光雷達獲取的靶標3D數(shù)字模型如圖 4所示[29]。

圖4　不同視角下激光雷達獲取的靶標3D數(shù)字模型

采用激光傳感器和激光雷達掃描儀來進行靶標的探測，由于激光信號平行度好，因此獲取的靶標信息精度高，能夠準確地反應(yīng)靶標的特征；但激光雷達掃描儀的價格昂貴，用于靶標探測方面還需進一步的研究。

1.4圖像探測技術(shù)

針對激光探測技術(shù)的探測成本高的問題，一些學者將圖像處理技術(shù)實際應(yīng)用到了靶標探測方面。張富貴等人于2006年通過相機靜態(tài)拍攝靶標，利用MatLab進行圖像處理獲得靶標的樹葉稀密程度，在此基礎(chǔ)上將超聲波傳感器測量的距離與樹葉稠密程度的數(shù)據(jù)通過3層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行數(shù)據(jù)融合訓練，從而消除了成像距離對測量樹葉稠密程度的影響[31]。在靶標的體積探測方面，李松等人利用單幅靶標圖像處理后獲得無背景的二值化圖像，對于果樹靶標認為是按中心軸旋轉(zhuǎn)的旋轉(zhuǎn)體，因此對圖像中每行兩端點坐標進行曲線擬合，獲得果樹靶標的冠形輪廓[32]。

假設(shè)如圖 5所示為一幅經(jīng)過二值化處理的靶標果樹的圖像，從oxz坐標原點向下每間隔h高度檢測1次圖像2個邊沿的數(shù)據(jù)，共采集2k個邊沿坐標點；將右邊的檢測的靶標圖像邊緣上的點記為ai(xi,zi), 左邊的檢測的靶標圖像邊緣上的點記為Ai(mi,zi)，mi和xi分別為圖像中左、右邊沿的橫坐標值，zi為圖像中左、右邊沿的縱坐標值[32]。將建立的坐標獲得的同一縱坐標的線段aiAi繞其中點水平旋轉(zhuǎn)，即可獲得靶標果樹的三維輪廓的分段曲面數(shù)學方程。利用MatLab軟件對輪廓曲線進行擬合獲得靶標三維輪廓曲面，重構(gòu)的三維模型如圖 6所示[32]。

圖5　圖像果樹冠層距離探測點

圖6　由單幅圖像構(gòu)建的三維模型

由單幅圖像重構(gòu)的靶標三維模型能夠較好地符合實際的靶標外形；但當靶標外形不對稱時，重構(gòu)的靶標三維模型會有較大的誤差。王磊等人利用多幅圖像測量靶標的冠層體積和葉面積指數(shù)，在靶標旁放置一個長度已知的木棒作為標尺，以靶標為中心在一定拍攝半徑上圍繞靶標拍攝若干圖像，通過靶標圖像中標尺大小和實際的標尺長度計算出靶標冠層體積；將靶標冠層中一定高度范圍內(nèi)的葉片采摘形成空層，由上述方法計算其體積，由采摘的葉片計算其面積，由此可以得出該層的葉面積指數(shù)。同時，圖像上可反應(yīng)局部冠層和整體冠層的比例關(guān)系，通過對圖像上的靶標冠層的分解計算，可獲得靶標整體的葉面積指數(shù)[33]。沈明明、張富貴、桂啟發(fā)等人研究采用不同的圖像算法獲取靶標冠層信息，采用不同算法的圖像處理技術(shù)對分割準確率和運算時間存在較大的影響，綜合各個方面的因素選取不同的算法以滿足不同的需求[34-36]。基于圖像技術(shù)的靶標探測技術(shù)能夠很好地反映靶標的特征信息，但圖像技術(shù)對光照條件和圖像獲取條件要求較高，同時圖像處理速度還不能滿足實際應(yīng)用的要求。

2結(jié)語

果園靶標探測將朝著更為多元化的方向發(fā)展，不僅僅是利用紅外技術(shù)、超聲波技術(shù)、激光技術(shù)及圖像技術(shù)對靶標的空間體積等尺寸信息，還會針對果樹靶標的生物量等特征信息進行探測，將能更加真實、準確地反映靶標的特征。同時，靶標探測技術(shù)將向著實用化、產(chǎn)品化和低成本化的方向發(fā)展，讓探測技術(shù)能夠從試驗研究中走向?qū)嶋H的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)應(yīng)用。

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Status Analysis of Orchard Spray Target Detection Technology

Li Hanzhe, Zhai Changyuan, Zhang Bo, Yang Shuo

(College of Mechanical and Electronic Engineering, Northwest A&F University, Yangling 712100, China)

Abstract：Orchard target detection technology is the key of orchard precision pesticide application technology. This paper analyzed the application of infrared technology, ultrasonic technology, laser ranging and scanning technology and image processing technology in target detection. This paper introduced the presence of target detection and distance measurement in target detection system based on infrared photo-electrical technique, introduced the reestablishment of 3D digital model based on point cloud data of target distance through using ultrasonic sensors and LIDAR scanner, and also introduced the target acquisition of leaf area index and 3D model based on image processing technology. Although the target detection technology developed a lot, it was only used in lab. The target detection technology will be more practical and lower cost in the future to support precision pesticide application techniques.

Key words：precision pesticide application; target detection; infrared technology; ultrasonic technology; laser technology; image processing technology; target model

文章編號：1003-188X(2016)02-0001-05

中圖分類號：S233.3

文獻標識碼：A

作者簡介：李瀚哲(1990-),男，四川巴中人，碩士研究生，(E-mail)lihanzhe187@163.com。通訊作者：翟長遠(1982-)，男，河南駐馬店人，副教授，博士，(E-mail)zhaichangyuan@163.com。

基金項目：國家自然科學基金項目(31201128)；國家“863計劃”項目(2012AA101904)；國家農(nóng)業(yè)智能裝備工程技術(shù)研究中心開放課題(KFZN2012W13-013)

收稿日期：2015-03-06