郭 娜，劉思瑤，須 暉，田素博,3，李天來

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霧滴沉積特性參數(shù)的圖像檢測算法改進(jìn)

郭 娜1,2,3，劉思瑤2，須 暉1,3，田素博2,3，李天來1,3※

（1. 沈陽農(nóng)業(yè)大學(xué)園藝學(xué)院，沈陽 110866；2. 沈陽農(nóng)業(yè)大學(xué)工程學(xué)院，沈陽 110866； 3. 設(shè)施園藝省部共建教育部重點(diǎn)試驗(yàn)室，沈陽 110866）

快速獲取施藥后霧滴在靶標(biāo)表面的沉積分布有助于了解農(nóng)藥的田間分布情況，水敏試紙霧滴圖像處理算法是檢測噴藥沉積特性參數(shù)常用的方法，但常因光照不均、試紙上沉積的霧滴斑痕粘連而引起霧滴識別誤差。為解決這一問題，針對手機(jī)拍攝的照片，該文提出了與位置相關(guān)的動態(tài)閾值法提取霧滴區(qū)域，并設(shè)計基于圓形度的循環(huán)分割算法對粘連霧滴分割。以水代替農(nóng)藥利用背負(fù)式噴霧器噴灑，選取8張不同稀疏程度和碰撞角度的試紙作為樣本進(jìn)行試驗(yàn)，以驗(yàn)證上述算法的檢測效果。試驗(yàn)結(jié)果表明，該方法不受亮度不均影響，覆蓋率比固定閾值與分塊閾值法分別高12.57%和8.74%，提取到的霧滴區(qū)域更加完整，能夠提取92.64%以上的霧滴，且粘連分割效果較好，霧滴識別的正確率為97.2%，覆蓋密度檢測誤差為3.31%，能夠滿足實(shí)際生產(chǎn)要求，為下一步開發(fā)霧滴檢測APP打下基礎(chǔ)。

圖像處理；圖像分割；算法；水敏試紙；霧滴；沉積分布；動態(tài)閾值；粘連分割

0 引 言

設(shè)施蔬菜病蟲害頻發(fā)，化學(xué)防治仍然是主要手段，農(nóng)民為了追求高產(chǎn)，農(nóng)藥濫用現(xiàn)象十分嚴(yán)重，導(dǎo)致農(nóng)產(chǎn)品農(nóng)藥殘留超標(biāo)、農(nóng)田環(huán)境污染等一系列問題。如何提高農(nóng)藥利用率、減少農(nóng)藥使用量成為亟待解決的問題。國內(nèi)外學(xué)者將傳感器技術(shù)、變量噴霧技術(shù)、航空技術(shù)、現(xiàn)代控制技術(shù)等先進(jìn)技術(shù)與施藥技術(shù)相結(jié)合以提高農(nóng)藥利用率，但如何準(zhǔn)確快速評價各種先進(jìn)施藥技術(shù)的噴施效果一直是田間測試中的難題。為了發(fā)揮農(nóng)藥的最佳效力達(dá)到有效防治的效果，霧化后的藥液霧滴必須均勻、適當(dāng)?shù)胤植荚谥参锶~片等靶標(biāo)上，并達(dá)到一定的富集量，霧滴在作物上的沉積分布與農(nóng)作物的病蟲害防治效果密切相關(guān)。快速獲取施藥后霧滴田間沉積分布情況是目前衡量農(nóng)藥噴施效果的重要手段之一，可對施藥效果進(jìn)行定量評價，為進(jìn)一步優(yōu)化農(nóng)藥噴施技術(shù)提供參考[1-3]。

目前霧滴沉積分布特性的田間檢測方法主要有直接檢測和間接檢測2種。直接檢測法利用熒光染色劑代替農(nóng)藥噴灑，然后用蒸餾水洗脫葉片上沉積的藥液，通過洗脫溶液的熒光劑濃度來得到霧滴的沉積量[4]，該方法能夠直接得到作物葉片上的霧滴沉積量，但洗脫效果直接決定檢測結(jié)果，準(zhǔn)確性不高。間接檢測法是利用油盤、氧化鎂采樣板、水敏試紙等各種霧滴收集器代替葉片承接霧滴，再以人工統(tǒng)計或圖像處理的方法對收集器內(nèi)霧滴進(jìn)行分析統(tǒng)計，具有直觀，適用性廣的優(yōu)點(diǎn)[5-12]。其中水敏試紙顯色明顯，易于圖像處理和保存，是目前最常用的霧滴收集器[13-15]。目前，國外已開發(fā)了多種水敏試紙圖像處理軟件[16-21]，國內(nèi)大疆公司也推出與智能移動設(shè)備配合使用的霧滴分析設(shè)備和App，實(shí)現(xiàn)田間霧滴沉積分布的快速檢測，但霧滴圖像識別效果有待進(jìn)一步提高。

水敏試紙上霧滴斑痕的圖像識別主要包括霧滴區(qū)域提取和粘連霧滴分割兩步。霧滴區(qū)域提取將圖像中顯色的霧滴區(qū)域與背景分割開，目前常用的算法有固定閾值法[22-24]、分塊閾值法[25]，Ostu自動閾值法[14,26]，上述算法采用一個或多個固定閾值對圖像進(jìn)行分割，在圖像亮度不均的情況下提取效果較差。粘連霧滴分割將試紙上部分重疊的霧滴進(jìn)行分割，常用的算法有基于分水嶺分割法[27]和尋找分離點(diǎn)對的算法，前者對微弱邊緣十分敏感，圖像中的噪聲、細(xì)微的灰度變化，都有可能產(chǎn)生過度分割的現(xiàn)象，導(dǎo)致霧滴圖像信息的丟失；后者不適于許多霧滴粘連在一起的情況[28]。

為提高噴藥沉積特性檢測的精度與效率，本文對水敏試紙上霧滴的圖像處理算法進(jìn)行了優(yōu)化改進(jìn)：利用動態(tài)閾值算法解決圖像亮度不均對霧滴區(qū)域提取的影響；采用基于圓形度的循環(huán)判斷分割法，解決粘連霧滴區(qū)域不易分割或過度分割的問題，實(shí)現(xiàn)對霧滴沉積性能參數(shù)的檢測，并試驗(yàn)驗(yàn)證本文圖像處理算法的檢測效果。

1 材料與方法

1.1 水敏試紙圖像采集

水敏試紙本色為黃色，遇水區(qū)域迅速變?yōu)樗{(lán)綠色，反應(yīng)迅速，對比明顯，易于圖像處理。本文采用普蘭迪機(jī)電設(shè)備公司生產(chǎn)的背負(fù)式電動噴霧機(jī)（工作壓力0.2～0.4 MPa，額定電壓12 V）及杭州美琪公司生產(chǎn)的L334單孔錐形噴頭搭建噴霧系統(tǒng)，噴頭霧化角為67°，試驗(yàn)獲得的水敏試紙放在自制的圖像采集裝置上，智能手機(jī)放到水平支架上，并保持水敏試紙平行，如圖1所示，在自然光照條件下拍攝水敏試紙圖像，然后上傳到電腦上進(jìn)行圖像處理。圖像處理程序采用德國MVTec公司研發(fā)的HALCON專業(yè)圖像處理軟件進(jìn)行編制，可提供豐富的函數(shù)庫，分析方便精準(zhǔn)，應(yīng)用廣泛[29-30]。

1.智能手機(jī) 2.水敏試紙 3.標(biāo)定板 4.支架

1.2 霧滴沉積特征參數(shù)表示方法

利用水敏試紙法測量霧滴沉積特性時，采用霧滴覆蓋率和霧滴密度來衡量采樣點(diǎn)的霧滴沉積情況，進(jìn)而以各采樣點(diǎn)的變異系數(shù)作為霧滴田間分布均勻性的指標(biāo)。

1.2.1 霧滴覆蓋率

霧滴覆蓋率（coverage percentage）用霧滴覆蓋區(qū)域面積占統(tǒng)計總面積的百分比表示，如公式（1）所示。

式中為噴霧覆蓋率，%；A為霧滴區(qū)域像素數(shù)；A為試紙區(qū)域總像素數(shù)。

1.2.2 霧滴覆蓋密度

霧滴覆蓋密度（coverage density）是影響霧滴防治效果的重要參數(shù)，是指霧滴收集裝置單位面積上所承接的霧滴個數(shù)，如公式（2）所示。

式中為霧滴覆蓋密度，個/cm2；為霧滴的總數(shù)；為試紙的總面積，cm2。

1.3 水敏試紙圖像處理算法

水敏試紙圖像經(jīng)過圖像預(yù)處理、霧滴區(qū)域提取、粘連霧滴分割后即可得到霧滴沉積特征參數(shù)。

1.3.1 圖像預(yù)處理

本文對水敏試紙圖像進(jìn)行傅里葉變換增強(qiáng)后，利用標(biāo)定板校正鏡頭畸變，確定物理尺寸和像素間的換算關(guān)系，避免拍攝角度等因素的影響，提高圖像檢測精度，然后將彩色圖像分為R-G-B三通道圖像，如圖2所示。其中R通道試紙區(qū)域與背景的對比度更強(qiáng)，B通道圖像除試紙區(qū)域外灰度值與R通道相近，因此本文選取R通道圖像與B通道圖像做差，得到僅有水敏試紙區(qū)域與背景對比非常明顯的灰度圖像，利用灰度的明顯差異分割出水敏試紙，并計算水敏試紙區(qū)域?qū)嶋H面積。

圖2 水敏試紙圖像預(yù)處理

1.3.2 霧滴區(qū)域提取

霧滴區(qū)域提取是將水敏試紙的灰度圖像進(jìn)行分割，將顯色的霧滴區(qū)域圖像與背景分割開。閾值法是最常用的快速分割算法，設(shè)圖像中某一像素點(diǎn)的灰度值為(,)，根據(jù)一定的方法選取某個灰度值作為閾值，根據(jù)公式 （3）進(jìn)行對圖像進(jìn)行灰度變換，變換后的圖像灰度為(,)，對于霧滴圖像元素灰度為0（黑），對于背景的圖像元素灰度為255（白）。

選擇正確的閾值是分割成功的關(guān)鍵。目前水敏試紙圖像處理中最常用的閾值化算法為固定閾值法、Ostu自動閾值法和分塊閾值法。前兩種方法利用圖像灰度直方圖或類間方差準(zhǔn)則標(biāo)準(zhǔn)選取分割閾值，后一種先將圖像分成幾塊，根據(jù)每塊圖像的實(shí)際情況選擇分割閾值。本文利用智能手機(jī)在自然光條件下采集水敏試紙圖像，圖像亮度均勻性較差，較亮處霧滴的灰度值甚至高于較暗處背景的灰度值，利用一個或幾個閾值進(jìn)行霧滴區(qū)域提取的效果較差。

本文采用動態(tài)閾值法進(jìn)行霧滴區(qū)域提取。動態(tài)閾值法選用與像素位置相關(guān)的一組閾值(,)來對圖像進(jìn)行分割。在水敏試紙的灰度圖像中，霧滴區(qū)域的灰度值遠(yuǎn)低于其鄰域背景的灰度值，因此本文以待分割點(diǎn)(,)為中心，矩形區(qū)域×上所有像素的平均灰度值作為該點(diǎn)的分割閾值，如公式（4）所示。

由于采取的均值濾波的結(jié)構(gòu)元素過小會使得霧滴區(qū)域提取不全面，過大會使得霧滴與背景對比信息損失，本文經(jīng)過多次試驗(yàn)調(diào)整，最終確定以25×25 pixel的矩形作為結(jié)構(gòu)元素，對待分割的水敏試紙灰度圖像進(jìn)行均值濾波處理，得到待分割圖像每個像素點(diǎn)的閾值，并構(gòu)成閾值圖像。比較待分割圖像和閾值圖像的每個像素點(diǎn)的灰度值，會發(fā)現(xiàn)霧滴區(qū)域邊緣的像素灰度值會增大，而背景區(qū)域某些的像素灰度值也會稍有變化，為防止這些灰度值增加的背景像素對提取精度的影響，因此需要對處理后的圖像進(jìn)行灰度值補(bǔ)償Offset（本文選取－15），然后根據(jù)公式（5）即可對水敏試紙圖像進(jìn)行二值化處理

利用動態(tài)閾值法對霧滴區(qū)域的分割過程如圖3所示。分割后即可根據(jù)公式（1）求取霧滴覆蓋率。

圖3 動態(tài)閾值法對霧滴區(qū)域的分割過程

1.3.3 粘連霧滴分割

霧滴撞擊水敏試紙時經(jīng)常出現(xiàn)2個或多個霧滴落在相近位置，造成霧滴斑痕重疊的現(xiàn)象，因此欲得到水敏試紙上準(zhǔn)確的霧滴個數(shù)，需將粘連的霧滴區(qū)域進(jìn)行分割。這些粘連的霧滴有許多形狀特性與單獨(dú)的霧滴不同，如圓形度。一個區(qū)域的圓形度表示該區(qū)域與圓形的相似度，其計算方法如公式（6）所示。

式中為區(qū)域的面積，mm2；max為區(qū)域邊界點(diǎn)距中心點(diǎn)的最大距離，mm；

圓形度0.5常被作為判斷霧滴粘連的閾值[18]，本文對試紙上肉眼容易辨別的獨(dú)立霧滴與粘連霧滴各500個進(jìn)行圓形度統(tǒng)計分析，結(jié)果表明獨(dú)立霧滴平均圓形度為0.75，粘連霧滴平均圓形度為0.41，圓形度差異較大，但部分粘連嚴(yán)重的霧滴區(qū)域圓形度接近于0.5，因此本文選定圓形度0.6作為區(qū)分粘連霧滴與單獨(dú)霧滴的閾值，然后對粘連霧滴區(qū)域進(jìn)行先腐蝕再膨脹的結(jié)構(gòu)化分割操作，通過腐蝕操作將粘連霧滴區(qū)域分割開，并進(jìn)行連通域處理和標(biāo)記，然后進(jìn)行膨脹操作避免了霧滴區(qū)域大小的改變。

粘連霧滴區(qū)域分割中發(fā)現(xiàn)單次分割對于2個以上霧滴粘連區(qū)域效果不好，因此本文設(shè)計了如圖4所示的循環(huán)判斷分割算法對試紙上粘連霧滴進(jìn)行多次分割。首先將二值化的霧滴圖像進(jìn)行連通域處理和標(biāo)記，然后選取圓形度小于0.6的區(qū)域，作為待分割區(qū)域，選取半徑為(0=1 pixel)的圓形為結(jié)構(gòu)元素，對粘連區(qū)域進(jìn)行一次先腐蝕后膨脹的結(jié)構(gòu)化分割操作，接著對分割后的區(qū)域重新進(jìn)行連通域處理及圓形度計算，再次提取分割后區(qū)域中圓形度小于0.6的區(qū)域，并增加腐蝕和膨脹的系數(shù)=+1，進(jìn)入下一輪分割操作，直至所有霧滴區(qū)域的圓形度均大于0.6，則認(rèn)為粘連的霧滴區(qū)域全部分割完成。分割過程中對圓形度大于0.6的區(qū)域不進(jìn)行處理，防止細(xì)小獨(dú)立霧滴被腐蝕后丟失。經(jīng)過循環(huán)分割后，統(tǒng)計圖像中所有分割后互不相連的霧滴區(qū)域個數(shù)，然后再除以水敏試紙圖像面積，即可得到霧滴密度。

注：r為腐蝕膨脹系數(shù)。

2 試驗(yàn)驗(yàn)證

本文將背負(fù)式噴霧器噴桿水平放置，以水代替農(nóng)藥，從水敏試紙（30 cm×35 cm）上方50 cm向下噴灑，并調(diào)整試紙距離噴出霧錐中心軸的距離，使霧滴約以角度撞擊到試紙上，從中挑選8張試紙作為樣本進(jìn)行分析，依次進(jìn)行霧滴覆蓋率和覆蓋密度試驗(yàn)，以驗(yàn)證本文算法的檢測效果。根據(jù)人工計數(shù)得到的霧滴密度大小，分為稀疏、適中、密集3組[21]，如圖5所示。其中，稀疏組霧滴密度<80，碰撞角度=90°；適中組霧滴密度80<<110，撞擊角度依次為=70°、50°、30°、15°；密集組霧滴密度>110，碰撞角度=90°。

2.1 霧滴覆蓋率檢測

2.1.1 霧滴區(qū)域提取算法對比試驗(yàn)

在自然光照下采集稀疏2試紙的圖像，如圖6所示，因光照不均造成圖像左暗右亮，分別應(yīng)用固定閾值法、分塊閾值法以及動態(tài)閾值算法對其進(jìn)行霧滴區(qū)域提取，對比不同霧滴區(qū)域提取算法對亮度不均圖像的處理效果，前兩種方法的分割閾值按照參考文獻(xiàn)[14]確定，結(jié)果如圖6所示。

注：K為霧滴覆蓋密度，個·cm-2；α為霧滴撞擊試紙角度，（°）。

圖6 霧滴區(qū)域提取方法對比試驗(yàn)結(jié)果

對比圖6b和6a可知，左側(cè)提取的霧滴區(qū)域明顯比原圖大，造成許多本未粘連的霧滴反而粘連在一起，而右側(cè)提取的霧滴區(qū)域則明顯小于原圖，其原因是分割閾值對于左側(cè)暗區(qū)較大，部分較暗試紙被提取為霧滴，同理該閾值對右側(cè)亮區(qū)較小，較淺霧滴區(qū)域未被提取。由圖6c可知，試紙圖像被分成4個區(qū)域，每個區(qū)域選用不同的分割閾值，與固定閾值相比，左側(cè)霧滴區(qū)域明顯減小，右側(cè)霧滴區(qū)域明顯增加，且與原圖中霧滴大小更接近，但仍有部分較淺霧滴斑痕無法準(zhǔn)確提取，如圖6c中方框所示；由圖6d可知，圖像亮度不均勻?qū)Ρ疚奶岢龅膭討B(tài)閾值法影響并不大，試紙上顯色的霧滴均被準(zhǔn)確提取出來，與分塊閾值相比，左上部細(xì)小霧滴也被提取出來，且提取的霧滴區(qū)域面積更接近于原圖。

2.1.2 霧滴覆蓋率對比試驗(yàn)

分別應(yīng)用固定閾值法、分塊閾值法以及本文所述動態(tài)閾值算法求取8張樣本的霧滴覆蓋密度，結(jié)果如表1所示。

表1 霧滴覆蓋率檢測結(jié)果

根據(jù)公式（7）計算8張圖像在3種閾值分割方法下覆蓋率的平均相對誤差。固定閾值法和分塊閾值法與本文算法的霧滴覆蓋率平均相對誤差分別為12.57%和8.74%，其中密集2試紙的效果最明顯，霧滴覆蓋率提高了19.6%和15.4%。

人工統(tǒng)計各個試紙上未提取的霧滴個數(shù)，按照圖5中試紙的順序依次為5、9、0、55、8、65、117、138個，占霧滴總個數(shù)的0.96%、1.21%、0、6.48%、1.04%、7.36%、5.13%、4.57%，平均相對誤差為3.35%，因此本文霧滴提取算法能夠提取試紙上92.64%以上的霧滴。由圖5可知，對于霧滴較清晰的稀疏1、稀疏2、適中1、適中3試紙，未提取的霧滴個數(shù)較少，其他試紙因存在部分顏色極淺細(xì)小霧滴，霧滴提取難度大，未提取霧滴個數(shù)較多。

因此，本文算法提取的霧滴區(qū)域更加完整，不受圖像亮度不均的影響，且對于較淺的細(xì)小霧滴提取效果有所提高。

2.2 霧滴覆蓋密度檢測

2.2.1 粘連霧滴分割試驗(yàn)

本試驗(yàn)以圖5f霧滴覆蓋密度=102.67個/cm2，撞擊角度=15°的試紙為例，直觀體現(xiàn)本文所述算法對粘連霧滴的分割效果，識別出的霧滴以空心圓表示，并將4個識別錯誤粘連霧滴以方框標(biāo)記，如圖7所示。

注：1為過度分割霧滴，2為未正確分割霧滴。

由圖7可知，粘連霧滴循環(huán)分割算法能夠準(zhǔn)確分割大部分粘連霧滴，尤其是多個霧滴粘連的情況，但仍有部分粘連霧滴被過度分割或未識別。由于霧滴與試紙f的碰撞角度較小，大霧滴斑痕均細(xì)長且拖尾，圖中部分狹長霧滴因圓形度過小而被過度分割，如方框1中單個細(xì)長霧滴被分割為3個霧滴；另外部分與大霧滴相連的細(xì)小霧滴也未被準(zhǔn)確分割，如圖中方框2中左側(cè)凸起的小霧滴，其原因是霧滴粒徑相差較大，小霧滴對整個連通區(qū)域的圓形度影響較小，因此該區(qū)域被劃分為獨(dú)立霧滴而未被分割。

人工統(tǒng)計8張試紙中因過度分割而增加的霧滴以及未準(zhǔn)確分割而丟失的霧滴總個數(shù)，按照圖5中試紙的順序依次為3、8、17、5、33、72、80、53個，占霧滴個數(shù)的0.57%、1.07%、2.3%、0.58%、4.29%、8.16%、3.51%、1.76%，霧滴識別的正確率為97.2%。稀疏1和適中2試紙霧滴粘連程度較輕，本文所設(shè)計的霧滴循環(huán)分割算法能夠準(zhǔn)確分割粘連霧滴，霧滴識別誤差較小。圖7中試紙因霧滴細(xì)長造成分割誤差較多，因此水敏試紙應(yīng)用時應(yīng)水平放置，避免霧滴以小角度碰撞試紙。

各個試紙粘連霧滴循環(huán)分割時間依次為89、108、151、138、153、180、176、238 ms，分割時間隨霧滴個數(shù)和粘連程度的增加而增加，但總體耗時較少。因此，本文的霧滴循環(huán)分割算法能夠有效分割2個尤其多個霧滴粘連的情況，對于少數(shù)細(xì)長霧滴和粘連嚴(yán)重且形狀不規(guī)則的霧滴分割效果較差，需進(jìn)一步優(yōu)化改進(jìn)。

2.2.2 霧滴覆蓋密度對比試驗(yàn)

本文分別計算了8張試紙樣本上的覆蓋密度，將其與人工計數(shù)法檢測的結(jié)果進(jìn)行對比分析，結(jié)果如表2所示。

表2 霧滴覆蓋密度檢測結(jié)果

本文分割算法得到的霧滴覆蓋密度，與人工計算方法結(jié)果相比，平均相對誤差為3.31%，最大相對誤差為6.78%，表明本文的粘連霧滴分割算法能夠有效分割人眼所能識別的大部分粘連霧滴，滿足實(shí)際應(yīng)用的要求。

3 結(jié) 論

為實(shí)現(xiàn)噴藥沉積特性參數(shù)的快速檢測，本文利用日益強(qiáng)大的智能手機(jī)拍照功能代替專用的圖像采集系統(tǒng)，對水敏試紙的圖像處理算法進(jìn)行了改進(jìn)，并進(jìn)行了試驗(yàn)驗(yàn)證，主要研究內(nèi)容包括：

1）針對霧滴覆蓋檢測時，光照條件不均導(dǎo)致的霧滴區(qū)域提取困難問題，提出了基于動態(tài)閾值的水敏試紙圖像二值化方法，提取到的霧滴區(qū)域信息完整。試驗(yàn)證明本文算法不受亮度不均影響，覆蓋率檢測結(jié)果分別比固定閾值法與分塊閾值法高12.57%和8.74%，且能夠提取試紙上92.64%以上的霧滴。

2）針對霧滴覆蓋密度檢測時粘連霧滴區(qū)域?qū)F滴個數(shù)統(tǒng)計的干擾，本文提出了基于圓形度的循環(huán)分割法對粘連霧滴區(qū)域進(jìn)行分割，本文的算法能夠有效分割大部分粘連嚴(yán)重霧滴和細(xì)長霧滴，霧滴識別的正確率為97.2%，覆蓋密度與人工計數(shù)誤差為3.31%，對于細(xì)長霧滴和粘連嚴(yán)重霧滴的分割可進(jìn)一步優(yōu)化算法。

綜上所述，本文所設(shè)計的霧滴沉積特性參數(shù)圖像檢測算法可以滿足實(shí)際生產(chǎn)中對霧滴覆蓋率及覆蓋密度檢測的需求。為實(shí)現(xiàn)在實(shí)際生產(chǎn)條件下快速準(zhǔn)確地檢測，還需進(jìn)一步對圖像處理算法進(jìn)行改進(jìn)以適應(yīng)環(huán)境的干擾，并開發(fā)配套的手機(jī)APP。

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Improvement on image detection algorithm of droplets deposition characteristics

Guo Na1,2,3, Liu Siyao2, Xu Hui1,3, Tian Subo2,3, Li Tianlai1,3※

(1.,,110866,; 2.,,110866,; 3.,110866,)

Droplets deposition characteristics estimation is helpful to know the pesticides deposition distribution on crops, which is related to the crop spray quality directly, and especially the fast detection method will provide the basis for improving the pesticides spraying technology. Droplets image processing based on the water sensitive paper is one of the most common methods to detect the droplets deposition characteristics. The droplets coverage percentage and coverage density were selected to evaluate deposition distribution in this paper. With the development of science and technology, a smart phone was selected as image acquiring tool to replace the special image acquisition system, and the improved image processing algorithm of the water sensitive paper was developed. There are 3 steps in the image processing algorithm to obtain each droplet stain, which are image preprocessing, droplets area segmentation, and overlapped droplets segmentation. Firstly, the image was enhanced and calibrated by a calibration board, and then the image of water sensitive paper was segmented from the R channel and B channel image and transferred to a gray scale image. Secondly, the blue droplets stain area was segmented from yellow paper background, and the dynamic threshold method based on the pixel position was used to solve the problem of the influence of uneven brightness in this step, in which the gray mean value of an area of 25×25 pixels was calculated as the segmentation threshold for the middle pixel, and the droplets coverage percentage was calculated by the stains pixel number divided by the pixel number of water sensitive paper area. Thirdly, the circulatory segmentation method based on region circularity was designed to segment the multiple-droplet overlapped regions.Based on the statistical analysis, 0.6 was selected as the circularity threshold, less than 0.6 was considered to be overlapped droplets, and first erosion and then dilation based on a coefficient of corrosion and expansionwas performed; next the segmented area circularity was recalculated, the area with the circularity of less than 0.6 was selected again and segmented by the coefficient (+1), and the erosion-dilation operation would be repeated over and over until the circularity of all stains was greater than 0.6. Finally, the identified droplets were marked as circle, and the droplets coverage density was calculated by droplets number divided by the water sensitive paper area. Experiments were conducted to test and verify the detection advancement of the proposed image processing algorithm. Experimental results showed that the dynamic threshold segmentation method is not affected by the uneven brightness and can extract 92.64% of droplets, and the droplet coverage percentage detection result is 12.57% and 8.74% greater than constant threshold and partitioned threshold method respectively. Moreover, the proposed overlapped droplets segmentation algorithm can segment successfully more than 2 droplets and the long and thin droplets, the accuracy of droplets identification is 97.2%, and the coverage density detection results showed that the relative error between the algorithm in this paper and manual counting is only 3.31%. The results indicated that the proposed image detection algorithm of droplets deposition characteristics is efficient and convenient, and can completely fulfill the demand of droplets deposition characteristics detection in the field, and the corresponding smartphone applications are in development.

image processing; image segmentation; algorithm; water sensitive paper; droplets; spray deposition; dynamic threshold; overlapped region segmentation

10.11975/j.issn.1002-6819.2018.17.023

TP391.41

A

1002-6819(2018)-17-0176-07

2018-03-02

2018-05-23

國家重點(diǎn)研發(fā)計劃（2016YFD0200708）

郭 娜，講師，博士，研究方向：設(shè)施園藝智能裝備的研究。Email：guona_stacy@163.com

李天來，院士，博士生導(dǎo)師，主要從事蔬菜設(shè)施栽培研究。Email：ltl@syau.edu.cn

郭 娜，劉思瑤，須 暉，田素博，李天來. 霧滴沉積特性參數(shù)的圖像檢測算法改進(jìn)[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報，2018，34(17)：176－182. doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2018.17.023 http://www.tcsae.org

Guo Na, Liu Siyao, Xu Hui, Tian Subo, Li Tianlai. Improvement on image detection algorithm of droplets deposition characteristics[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2018, 34(17): 176－182. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2018.17.023 http://www.tcsae.org