李碧青，朱 強(qiáng)，鄭仕勇，陳科尹

(1.賀州學(xué)院 a.機(jī)械與電子工程學(xué)院; b. 計(jì)算機(jī)科學(xué)與信息工程學(xué)院，廣西 賀州 452899；2.中原工學(xué)院信息商務(wù)學(xué)院信息技術(shù)系，鄭州 450007)

?

雜草自動(dòng)識(shí)別除草機(jī)器人設(shè)計(jì)
——基于嵌入式Web和ZigBee網(wǎng)關(guān)

李碧青1a，朱 強(qiáng)2，鄭仕勇1b，陳科尹1b

(1.賀州學(xué)院 a.機(jī)械與電子工程學(xué)院; b. 計(jì)算機(jī)科學(xué)與信息工程學(xué)院，廣西 賀州 452899；2.中原工學(xué)院信息商務(wù)學(xué)院信息技術(shù)系，鄭州 450007)

為了提高除草機(jī)器人自主導(dǎo)航能力和雜草識(shí)別率，將嵌入式Web和ZigBee技術(shù)引入到了機(jī)器人的控制系統(tǒng)中，設(shè)計(jì)了一種新型雜草自動(dòng)識(shí)別除草機(jī)器人。除草器人利用攝像頭采集導(dǎo)航圖像，利用作物顏色特征在RGB顏色空間對(duì)圖像進(jìn)行分割，使用OTSU方法檢測作物的中心線，以農(nóng)作物行中心線為基準(zhǔn)線進(jìn)行自動(dòng)行走，實(shí)現(xiàn)了機(jī)器人的自主導(dǎo)航功能。機(jī)器人利用雜草識(shí)別攝像頭識(shí)別雜草，使用ARM9處理器對(duì)圖像進(jìn)行處理，利用ZigBee發(fā)送控制指令，最后由執(zhí)行末端刀盤去除雜草。為了驗(yàn)證機(jī)器人雜草識(shí)別和導(dǎo)航性能的可靠性，對(duì)機(jī)器人的性能進(jìn)行了測試，結(jié)果表明：圖像計(jì)算和實(shí)際機(jī)器人測試的位姿結(jié)果非常接近，雜草的識(shí)別率在99.8%以上，算法的性能可靠，雜草識(shí)別精度高，除草機(jī)器人的實(shí)時(shí)性較好。

除草機(jī)器人；嵌入式Web；ZigBee網(wǎng)關(guān)；ARM9處理器；OTSU方法

0 引言

農(nóng)業(yè)是國民經(jīng)濟(jì)中的基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)，對(duì)經(jīng)濟(jì)和社會(huì)生活起到重要的支撐作用。中國人口多，隨著生態(tài)環(huán)境的惡化，中國的農(nóng)業(yè)面臨嚴(yán)峻的考驗(yàn)，為了提高農(nóng)業(yè)資源的利用率及農(nóng)業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益，發(fā)展現(xiàn)代化精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)是必然選擇的途徑。精確農(nóng)業(yè)是一個(gè)新的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)概念，精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)對(duì)化肥、除草劑和水的使用都進(jìn)行了優(yōu)化，最大限度地降低了對(duì)生態(tài)環(huán)境的破壞。精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)的實(shí)現(xiàn)需要依賴現(xiàn)代高科技，而機(jī)器人的使用可以大大提高生產(chǎn)效率、降低勞動(dòng)強(qiáng)度、提高生產(chǎn)質(zhì)量，是精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)的重要組成部分。目前，對(duì)于除草機(jī)器人的研究還比較少，在實(shí)際生產(chǎn)中的應(yīng)用更少，因此對(duì)除草機(jī)器人的研究有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

1 結(jié)構(gòu)和控制系統(tǒng)

自動(dòng)識(shí)別除草機(jī)器人適用于低矮作物的除草，可以定點(diǎn)去除行內(nèi)的雜草，也可對(duì)行間噴施除草劑。機(jī)器人在行走過程中利用導(dǎo)航攝像頭采集作物環(huán)境信息，經(jīng)過PC機(jī)圖像處理，得到導(dǎo)航信息，控制自主行走路線。機(jī)器人由伺服電機(jī)驅(qū)動(dòng)，前輪采用差速轉(zhuǎn)向，后輪采用萬向輪，利用雜草識(shí)別攝像頭對(duì)雜草進(jìn)行識(shí)別，實(shí)現(xiàn)定點(diǎn)除草。機(jī)器人結(jié)構(gòu)如圖1所示。

1.高清攝像頭 2.雜草識(shí)別攝像頭 3.作物 4.除草執(zhí)行器 5.機(jī)器人本體 6.機(jī)械臂

當(dāng)機(jī)器人識(shí)別雜草時(shí)，利用刀盤去除雜草，執(zhí)行末端還可以噴灑除草劑，在清除雜草的同時(shí)，還可避免雜草的再次生長，實(shí)現(xiàn)了高效除草。機(jī)器人的執(zhí)行末端結(jié)構(gòu)如圖2所示。

除草機(jī)器人執(zhí)行末端主要由6部分組成，連桿和滑塊使用鉸鏈接相連，絲杠由步進(jìn)電機(jī)驅(qū)動(dòng)，滑塊沿著絲杠上下運(yùn)動(dòng)，帶動(dòng)連桿使除草執(zhí)行末端張開和閉合，其運(yùn)動(dòng)過程如圖3所示。

1.步進(jìn)電機(jī) 2.是滑塊 3.絲杠 4.連桿 5.除草執(zhí)行臂 6.刀盤

圖3 除草機(jī)器人執(zhí)行末端動(dòng)作示意圖

當(dāng)機(jī)器人識(shí)別到雜草時(shí)，執(zhí)行器閉合，刀盤伸進(jìn)土壤中，通過刀盤的轉(zhuǎn)動(dòng)將雜草根部攪斷，實(shí)現(xiàn)雜草的精準(zhǔn)去除?？刂葡到y(tǒng)的框架如圖4所示。

系統(tǒng)的控制核心是ARM9單片機(jī)微處理器。雜草的位置信息通過雜草識(shí)別攝像頭進(jìn)行采集，利用ZigBee傳感網(wǎng)絡(luò)傳輸給處理器，識(shí)別雜草的方位；獲得雜草的方位后，除草系統(tǒng)控制機(jī)器人末端執(zhí)行器，執(zhí)行除草動(dòng)作。

圖4 雜草識(shí)別及除草控制系統(tǒng)

2 圖像灰度化和閾值分割

在除草機(jī)器人采集環(huán)境圖像時(shí)，由于采集得到的圖像是真彩圖像，其色彩比較豐富、信息量較大，處理耗時(shí)和難度都較高。為了提高圖像分割的效率，實(shí)現(xiàn)機(jī)器人的自主導(dǎo)航，需要對(duì)圖像進(jìn)行灰度處理。在作物采集圖像的RGB空間中，作物G的分量比較高，而土壤作為背景值的R和B比較突出，背景的R和B分量值較高。Woebbecke等提出2g-r-b超綠特征對(duì)于綠色植物的圖像分割效果最好，背景分割最為有效。超綠特征是利用RGB的綠色植物空間像素值R(x,y)、G(x,y)和B(x,y)的不同，根據(jù)G(x,y)總是大于R(x,y)和B(x,y)的特征，將G(x,y)加大，來突出植物和雜草區(qū)域，便于除草機(jī)器人進(jìn)行識(shí)別。超綠色特征因子的計(jì)算公式為

ExG(x,y)=2G(x,y)-R(x,y)-B(x,y)

(1)

在機(jī)器實(shí)際圖像采集的過程中，受到光照和天氣因素的影響，顏色空間分量值的變化較大。為了改善超綠因子的效果，需要對(duì)因子做出一些修正，其公式為

(2)

閾值分割技術(shù)是利用圖像的灰度值，通過設(shè)定不同的閾值，將圖像的像素灰度按照特征提取。假設(shè)原始圖像為f(x,y)，按照一定的準(zhǔn)則得到特征值T，利用特征閾值T將圖像分割為兩部分，圖像分割完成后的表達(dá)式為

(3)

取b0=0為黑，b1=1為白，即為圖像的二值化。在本次研究中，采用最大類間OTSU算法對(duì)圖像進(jìn)行分割。OTSU算法在灰度直方圖的基礎(chǔ)上采用最小二乘法原理，在統(tǒng)計(jì)意義上具有最佳分割閾值。在一幅圖像中一般有L個(gè)灰度級(jí)，其中第i級(jí)像素為ni個(gè)，i的值在0～L-i之間，則圖像的總像素點(diǎn)個(gè)數(shù)為

(4)

其中，第i個(gè)灰度級(jí)出現(xiàn)的概率為

(5)

在OTSU算法中，利用閾值k將像素分為兩個(gè)區(qū)間，其中目標(biāo)區(qū)域?yàn)榛叶燃?jí)是0-k-1，背景區(qū)域的灰度級(jí)為k-L-1，整個(gè)圖像的平均灰度級(jí)為

(6)

目標(biāo)區(qū)域出現(xiàn)的概率為

(7)

背景區(qū)域出現(xiàn)的概率為

(8)

目標(biāo)圖像的平均灰度為

(9)

背景類像素的平均灰度為

(10)

類差δ2(k)的表達(dá)式為

δ2(k)=p0(μ-μ0)2+p1(μ-μ1)2

(11)

在0～L-i之間對(duì)將k進(jìn)行取值，當(dāng)k取值δ2(k)的值最大時(shí)，可以得到最佳圖像分割閾值。利用分割閾值提取作物和雜草的特征圖像，便于除草機(jī)器人的識(shí)別。

3 嵌入式Web和ZigBee網(wǎng)關(guān)設(shè)計(jì)

除草機(jī)器人的遠(yuǎn)程控制采用嵌入式Web和ZigBee網(wǎng)關(guān)。機(jī)器人在作業(yè)過程中，獲得的環(huán)境信息通過ZigBee傳輸，并傳送控制中心發(fā)出的指令；而嵌入式Web可以方便用戶進(jìn)行遠(yuǎn)程查詢和界面操作，并利用互聯(lián)網(wǎng)傳送和儲(chǔ)存數(shù)據(jù)。嵌入式處理器采用Samsung公司的ARM9S3C2410，該處理器性能高，功率損耗少，價(jià)格適中，在內(nèi)部集成了微處理器和一些外圍組件，降低了系統(tǒng)額外配置的成本，為嵌入式系統(tǒng)提供了較好的硬件平臺(tái)。其功能模塊的框架結(jié)構(gòu)如圖5所示。

圖5中：CPU單元采用ARM9微處理控制器S3C2410，集成度高，可擴(kuò)展性好；復(fù)位電路包括最少4個(gè)周期的有效低電平，從而可以保證系統(tǒng)可以穩(wěn)定復(fù)位；存儲(chǔ)單元采用64M閃存，由時(shí)鐘作為操作同步，提高了操作速度和數(shù)據(jù)的吞吐量；網(wǎng)絡(luò)控制采用CS8900A太網(wǎng)控制器，可以提供10Mb/s的以太網(wǎng)絡(luò)通信，滿足了用戶通過TCP/IP通過以太網(wǎng)進(jìn)行數(shù)據(jù)交互。串口包括兩個(gè)，串口1作為控制臺(tái)，串口2對(duì)嵌入式Web服務(wù)器和ZigBee網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行協(xié)同，實(shí)現(xiàn)對(duì)除草機(jī)器人數(shù)據(jù)的采集；JATG仿真調(diào)試接口負(fù)責(zé)硬件電路的開發(fā)和調(diào)試。網(wǎng)格節(jié)點(diǎn)的設(shè)計(jì)利用軟件來實(shí)現(xiàn)，其實(shí)現(xiàn)的功能如圖6所示。

圖5 系統(tǒng)硬件功能模塊框圖

圖6 軟件部分任務(wù)功能

圖6表示軟件部分的任務(wù)功能，通過軟件驅(qū)動(dòng)使數(shù)據(jù)的傳輸通過ARM9處理器上的路由節(jié)點(diǎn)來實(shí)現(xiàn)，使液晶顯示屏可以顯示除草作業(yè)環(huán)境和傳感器的各種參數(shù)，使理由節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)傳送到U盤中，并將路由節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)發(fā)送給管理人員，使管理人員可以及時(shí)做出決策、發(fā)出指令。指令可以利用鍵盤模型輸入，其實(shí)現(xiàn)過程如圖7所示。

鍵盤采用4×4的矩陣鍵盤，利用8條引線將鍵盤和AARM9處理器相連。其中，CPU的GPC7-10端口和鍵盤的4行連接，GPD0-1、GPD8-9和鍵盤的4列連接；用戶可以通過鍵盤輸入控制指令，控制除草機(jī)器人的動(dòng)作。指令主要利用高低電平來識(shí)別，機(jī)器人通過查詢判斷鍵盤值，根據(jù)鍵盤值做出相應(yīng)的操作。

信息數(shù)據(jù)的采集主要通過ZigBee組網(wǎng)實(shí)現(xiàn)，而采集的信息數(shù)據(jù)可以利用GSM系統(tǒng)進(jìn)行大范圍的傳送。ZigBee和GSM模塊采用嵌入式Web模型進(jìn)行協(xié)調(diào)，嵌入式Web確認(rèn)網(wǎng)絡(luò)連接后，由ARM9處理器控制鍵盤模塊將參數(shù)以短信的形式發(fā)送給管理人員，實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)的實(shí)時(shí)監(jiān)控功能。指令傳送和通信模塊如圖8所示。

圖7 鍵盤模塊功能實(shí)現(xiàn)

圖8 指令傳送和通信模塊設(shè)計(jì)

4 除草機(jī)器人除草測試

為了驗(yàn)證本次設(shè)計(jì)的除草機(jī)器人的可靠性，對(duì)機(jī)器人的性能進(jìn)行了測試，首先在實(shí)驗(yàn)室內(nèi)利用機(jī)器人的高清攝像頭拍攝了一幅真彩圖像，并對(duì)圖像進(jìn)行了灰度處理，如圖9所示。

圖9 室內(nèi)雜草識(shí)別和導(dǎo)航圖像

為了提高實(shí)驗(yàn)的效率，按照雜草和植株已經(jīng)成長到一定程度的低矮植株比例，制作了作物和雜草的模型，利用OSTU閾值分割得到了如圖10所示的分割結(jié)果。

圖10 雜草和導(dǎo)航線識(shí)別

由圖10可以看出：利用閾值分割可以清晰地劃分出導(dǎo)航線，并可以清晰地識(shí)別雜草；通過圖像可以對(duì)機(jī)器人的位姿進(jìn)行預(yù)測，然后合理的控制機(jī)器人位姿。

表1表示利用圖像計(jì)算和機(jī)器人實(shí)際測試得到的位姿表。由結(jié)果對(duì)比可以看出：圖像計(jì)算和實(shí)際機(jī)器人測試的位姿結(jié)果非常接近，從而驗(yàn)證了雜草和作物圖像識(shí)別算法的可靠性，可以利用該算法對(duì)機(jī)器人發(fā)出控制指令，精確地完成機(jī)器人的雜草自動(dòng)識(shí)別和自主導(dǎo)航。通過對(duì)機(jī)器人雜草識(shí)別率的測試發(fā)現(xiàn)，機(jī)器人可以有效地識(shí)別雜草，其識(shí)別率在99.8%以上，識(shí)別精度較高，作業(yè)效果較好。

5 結(jié)論

利用OTSU圖像分割算法，結(jié)合ARM9處理器，將嵌入式Web和ZigBee技術(shù)引入到了機(jī)器人的控制系統(tǒng)中，設(shè)計(jì)了一種新型雜草自動(dòng)識(shí)別除草機(jī)器人。為了驗(yàn)證機(jī)器人的可靠性，對(duì)機(jī)器人的性能進(jìn)行了測試。測試結(jié)果表明：利用閾值分割可以清晰地劃分出作物導(dǎo)航線，并可清晰地識(shí)別雜草，利用圖像可以對(duì)機(jī)器人的位姿進(jìn)行成功的預(yù)測。通過進(jìn)一步測試發(fā)現(xiàn)，機(jī)器人通過圖像處理計(jì)算得到的位姿和實(shí)際作業(yè)過程中的位姿比較吻合，而且雜草的識(shí)別率達(dá)到了99.8%以上，機(jī)器人的作業(yè)精度較高、可靠性和實(shí)時(shí)性較好，可以在實(shí)際生產(chǎn)中推廣使用。

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Design for Weeding Robot Based on Embedded Web and ZigBee Gateway

Li Biqing1a, Zhu Qiang2, Zheng Shiyong1b, Chen Keyin1b

(1.a.College of Mechanical and Electronic Engineering; b.College of Computer Science and Information Engineering, Hezhou University,Hezhou 452899,China; 2.Department of Information Technology, College of Information and Business, Zhongyuan University of Technology,Zhengzhou 450007,China)

In order to improve the ability of autonomous navigation and weed recognition, the embedded Web and ZigBee technology are introduced into the control system of the robot. The robot collects navigation uses the color space of RGB images to segment the image, and uses the OTSU method to detect the center line of the crop. Robots use weed recognition to identify the weed, use the ARM9 processor to process the image, use ZigBee to send control commands, and finally by the end of the implementation of the end of the knife to remove the weeds. In order to verify the reliability of the weed identification and navigation performance, the performance of the robot was tested. The results show that the image is very close to the actual robot test. The performance of the algorithm is reliable in that the identification rate of weeds was above 99.8%, the real-time performance is good.

weeding robot; embedded Web; ZigBee gateway; ARM9 processor; OTSU method

2015-11-27

廣西自然科學(xué)基金項(xiàng)目(2015GXNFBA139264)；賀州市科技開發(fā)項(xiàng)目(賀科能1506006、賀科攻1506006)；賀州學(xué)院科研、教改項(xiàng)目(2014YBZK10，2015SHGZ005，2015MTA16，2015ZZZK03，2015kf27，hzxytszy201501，hzxyjg201525)

李碧青(1984-)，女，南寧人，講師，碩士。

朱 強(qiáng)(1985-)，男，河南信陽人，講師，碩士，(E-mail)254034704@qq.com。

S224；TP391.41

A

1003-188X(2017)01-0217-05