蘇穎欣,張躍峰,辜 松

(1.華南農業(yè)大學 工程學院/南方農業(yè)機械與裝備關鍵技術省部共建教育部重點實驗室,廣州 510642;2.農業(yè)農村部規(guī)劃設計研究院,北京 100125)

0 引言

隨著農業(yè)現代化的不斷推進,機器視覺技術逐漸被應用到農業(yè)生產領域中,有效地提高了農作物生產的效率。人們的生活水平不斷提高,蔬菜的需求量越來越大,傳統(tǒng)的蔬菜生產模式已無法滿足市場需求,因此蔬菜生產正朝著規(guī)?；?、自動化和產業(yè)化方向發(fā)展。其中,瓜類作物中需求量比較大的黃瓜、西瓜等由于土傳病害的影響無法連作,導致產量和品質下降,通過嫁接技術可以解決土傳病害問題,提高產量,改善品質。嫁接苗的生產一般包括播種、育苗、嫁接、愈合和煉苗等過程,愈合過程一般為7天[1-2]。對于嫁接苗規(guī)?；a,如果縮短愈合期的時間,可以大幅地提高嫁接苗愈合裝置利用率和嫁接苗的生產率。以往判別嫁接苗的成活依靠的是人工觀察接穗真葉的出芽情況[3],這種判別方法會延遲判別嫁接苗實際成活的時間點,影響愈合裝置的使用效率,降低嫁接苗規(guī)?；a效率。嫁接苗的生產量大,在規(guī)?；a的過程中需要愈合裝置的高效周轉才能實現蔬菜嫁接苗的高效生產。為此,提出基于機器視覺技術,在瓜類嫁接苗愈合期實時觀測嫁接苗生長狀態(tài)的方法,通過比對愈合初期嫁接苗的形態(tài)判斷嫁接苗的愈合情況,提前判別出嫁接苗的成活狀態(tài),從而改善愈合裝置的使用效率,進一步提高嫁接苗規(guī)?；a的效率。

1 嫁接苗成活判別方法

嫁接苗的成活特征是接穗的生長,因此本試驗判別嫁接苗成活的方法是利用Cognex In-Sight Explorer視覺系統(tǒng)對接穗的形態(tài)特征進行提取[4],訓練出開始愈合時接穗形態(tài)的模板,隨后在愈合期間連續(xù)獲取接穗圖像與訓練模板進行比對。當接穗生長時愈合接穗形態(tài)與原來模板必然會出現差異,以此判斷嫁接苗的成活。

本文提出的基于Cognex In-Sight Explorer視覺系統(tǒng)的接穗生長特征提取方法,技術路線如圖1所示,具體效果如圖2所示。

圖1 嫁接苗成活判別技術路線Fig.1 Grafting seedling survival judgment technology route

圖2 圖像處理流程Fig.2 Flow chart of image processing

2 機器視覺測試裝置搭建

2.1 嫁接苗愈合裝置

嫁接苗的愈合需要無光、高濕的環(huán)境[5],而高濕的環(huán)境會使鏡頭表面形成白霧而阻礙正常圖像的采集。為了防止高濕對圖像采集的影響,本試驗將CCD相機放置在正對愈合裝置的外側。愈合裝置內部搭建了雙層載物旋轉臺,每層可放16株嫁接苗,由PLC控制伺服電機驅動雙層載物旋轉臺旋轉[6]。為便于二值化處理,防止嫁接苗之間的干擾,圖像背景選為白色,每株嫁接苗之間利用白色PP板隔開。愈合裝置設計原理圖如圖3所示。

圖3 愈合裝置結構原理圖Fig.3 Schematic diagram of the healing device structure

閉環(huán)系統(tǒng)偏差定義為:參考輸入信號r(t)與測量反饋信號b(t)之間的差[7],即e(t)=r(t)-b(t)。

嫁接苗愈合裝置的溫度保持22～25℃,相對濕度保持90%以上有利于嫁接愈合[3-5]。本試驗基于閉環(huán)系統(tǒng)的設計原理[6-7],利用51單片機預設愈合裝置參考溫濕度為Ti、RHi,溫濕度采集傳感器(ASAIR-AM2105)檢測室內實時的溫濕度TO、RHO,反饋給控制器,控制器計算出偏差值,輸出電信號控制制冷器和加濕器的啟停。愈合裝置控制原理圖如圖4所示。

圖4 愈合裝置控制原理圖Fig.4 Schematic diagram of the healing room control

2.2 機器視覺系統(tǒng)

機器視覺系統(tǒng)主要是由相機(Cognex In-Sight 1100)、計算機2(雙核CPU,7.89GB,顯卡Intel(R)HD Graphics 4000)及光源(JZD無頻閃燈帶220V,2000W)等3個模塊組成,系統(tǒng)結構如圖5所示。

1.相機時性 2.計算機 3.條形光源圖5 機器視覺系統(tǒng)結構示意圖Fig.5 Schematic diagram of the machine vision system

本試驗研究主要基于Cognex公司的In-Sight Explorer視覺系統(tǒng),具有卓越的元件檢測、識別、引導功能和眾多圖像處理工具,包括PatMax、PatMax Redline等特有的算法[4],可以對嫁接苗的接穗子葉特征進行提取并訓練。EasyBuilder用戶界面具有強大的靈活性,可以實現快速、簡便地判別嫁接苗的成活,使用界面如圖6所示。

圖6 EasyBuilder使用界面Fig.6 EasyBuilder interface

3 試驗材料與方法

試驗研究的對象為黃瓜嫁接苗,選用黃瓜做接穗,南瓜做砧木。種子是中國農科院蔬菜花卉研究所研制的粵秀3號青瓜和蜜本3號南瓜。選用飽滿的種子,用100倍福爾馬林溶液浸泡20min,用清水洗干凈,再用清水浸泡2h后至于30°C恒溫箱內進行催芽,1天即可出芽播種。砧木(南瓜)比接穗(黃瓜)早播4天,待接穗幼苗子葉展開,砧木幼苗第1片真葉至10mm高時開始嫁接操作。本試驗采用插接法嫁接,去除砧木的真葉,取粗0.2～0.3mm的竹簽,將竹簽的尖端緊貼砧木一子葉基部的內側,向另一子葉的下方斜插,插入深度為0.5mm左右,不穿破砧木表皮。用刀片從黃瓜子葉下約0.5mm處入刀,在相對的兩側面切一刀,切面長0.5～0.7mm,刀口要保持平滑。接穗削好后,即將竹簽從砧木中拔出,并插入接穗,插入的深度以削口與砧木插孔平為度[8-9]。一般的嫁接方法如圖7所示。本文為了便于觀察和提取嫁接苗的生長信息,采用砧木子葉與接穗子葉平行嫁接的方法。

圖7 嫁接方法Fig.7 Grafting method

將嫁接完的嫁接苗逐株放置在愈合裝置內的旋轉臺上,并把愈合裝置的門封閉,調整好相機高度和焦距后,打開電源;運行并記錄愈合裝置內部溫濕度,愈合裝置內部的溫度維持在21～23℃之間,相對濕度維持在88%～93%之間;利用PLC的實時時鐘指令控制伺服電機驅動旋轉臺每隔3h開始旋轉,轉16個位置,每個位置停留30s,相機的I/O通訊模塊接收到觸發(fā)信號采集一幅圖像,然后旋轉臺開始旋轉到下一個位置,直至轉完360°為止;從嫁接苗開始愈合時訓練接穗的形態(tài),對嫁接苗的接穗子葉生長形態(tài)相似度進行比對和分析。

4 結果與討論

4.1 試驗結果

基于上述試驗方法對嫁接苗進行連續(xù)7天的觀測,嫁接苗在愈合期的生長變化情況如圖8所示。本試驗利用Cognex In-Sight Explorer 視覺系統(tǒng)提取嫁接苗接穗子葉特征,訓練模板并比對接穗子葉的相似度,計算得分。選出具有代表性的成活與未成活嫁接苗各2株,繪制出接穗子葉相似度變化曲線圖,如圖9所示。

圖9 接穗子葉相似度得分變化曲線圖Fig.9 Similarity curves of scion cotyledon

4.2 結果討論

結合圖7和圖8可以看出:由于嫁接導致的組織損傷和愈合環(huán)境的改變,成活與未成活的嫁接苗接穗子葉生長形態(tài)在第1天有較大的變化,相似度不斷下降;第2～3天為嫁接苗的愈合期,砧木和接穗在傷口接合出會產生愈合組織,砧木和接穗間細胞開始滲透交流水分和養(yǎng)分[1-3]。因此,在這一階段可以明顯地看出成活與未成活的嫁接苗曲線圖走勢的差異:未成活的嫁接苗接穗萎蔫情況嚴重,已完全死亡,接穗子葉的相似度急劇下降至0%;成活嫁接苗在整個愈合期接穗子葉相似度在30%～40%之間波動。由于愈合裝置內部相對濕度為88%～93%,不是一個恒定值,因此不同采集圖像的時間點濕度也不一樣,在利用機器視覺判別嫁接苗相似度時會有波動。這說明,愈合裝置內部的濕度變化會對相似度的判斷有影響。

5 結論

1)利用Cognex In-Sight Explorer視覺系統(tǒng)持續(xù)性地監(jiān)測嫁接苗接穗子葉的相似度變化情況,結果表明:在第3天,未成活嫁接苗相似度急劇下降至0%,而成活嫁接苗相似度仍能維持在30%～40%之間且沒出現急劇下降的情況,由此可判別出成活的嫁接苗。

2)愈合裝置的濕度變化對嫁接苗接穗子葉相似度的判斷有影響。

3)該方法與傳統(tǒng)的接穗真葉觀察法相比,可提前1～2天確定嫁接苗的成活狀態(tài),加快嫁接苗的愈合周期,提高了嫁接愈合裝置的利用率,可為嫁接苗愈合后續(xù)補光、通風及煉苗提前提供參考。