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        基于機(jī)械視覺和一字激光器識別農(nóng)田地壟截面特征的研究

        2021-12-14 09:03:28耿欣李君興董云哲于海濤孫玲徐慧磊譚杰
        農(nóng)業(yè)與技術(shù) 2021年23期
        關(guān)鍵詞:圖像處理寬度像素

        耿欣 李君興 董云哲 于海濤 孫玲 徐慧磊 譚杰

        (吉林省農(nóng)業(yè)機(jī)械研究院,吉林 長春 130011)

        引言

        作為人口大國,人口的數(shù)量不斷增長,各種糧食蔬菜等農(nóng)副產(chǎn)品的消耗也隨之增長,這就需要在有限的土地資源上,不斷提高農(nóng)作物產(chǎn)量、優(yōu)化土壤環(huán)境,促使我國必須走精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)的道路。精準(zhǔn)農(nóng)業(yè),就是通過對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)中各項(xiàng)因素的調(diào)節(jié),以推動(dòng)高效農(nóng)業(yè)的發(fā)展,在減少投入、降低成本、減輕環(huán)境污染的同時(shí),不僅能提高農(nóng)產(chǎn)品的產(chǎn)量、質(zhì)量,還能使農(nóng)產(chǎn)品可控化、標(biāo)準(zhǔn)化和批量化,對于農(nóng)產(chǎn)品的加工、出口等方面均有重要的作用和意義。如,精準(zhǔn)施肥可以減少肥料的使用[1],以達(dá)到保護(hù)土壤的目的,精準(zhǔn)施藥可以減少農(nóng)藥的使用,以達(dá)到保護(hù)環(huán)境的目的等。

        隨著計(jì)算機(jī)科學(xué)與圖像處理技術(shù)的快速發(fā)展,為精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)的發(fā)展提供了必要條件,機(jī)器視覺技術(shù)的研究與應(yīng)用已在農(nóng)業(yè)工程領(lǐng)域,監(jiān)測農(nóng)作物長勢、病蟲害防治、農(nóng)作物的識別與檢測、農(nóng)作物自動(dòng)收貨、農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)分類、運(yùn)輸分揀加工存儲(chǔ)[2]等,在減少人工成本的同時(shí),提高了勞動(dòng)質(zhì)量和效率。

        本文基于圖像處理技術(shù),采用一種自動(dòng)化的識別方式,識別地壟橫截面的主要特征,比傳統(tǒng)的格尺測量效率更高,該方法得到的數(shù)據(jù)可以方便傳給計(jì)算機(jī)做后處理。識別地壟特征主要意義是用于自動(dòng)化智能農(nóng)機(jī)設(shè)備,如東北很多農(nóng)村的農(nóng)田大小不一、形狀各異,不同歸屬的農(nóng)田交織相錯(cuò),不適合大型農(nóng)機(jī)的作業(yè),只能用小型犁地機(jī)手動(dòng)進(jìn)行起壟操作,地壟的間距不一、高矮不同,并非像大型農(nóng)機(jī)那樣起壟非常標(biāo)準(zhǔn),后續(xù)小功率智能農(nóng)機(jī)進(jìn)場,就需要對地壟基本形態(tài)做一個(gè)識別,如判斷壟頂?shù)奈恢茫奖悴シN機(jī)或是施肥施藥機(jī)進(jìn)行精準(zhǔn)作業(yè);判斷壟溝的位置,方便農(nóng)機(jī)車輪實(shí)時(shí)調(diào)整間隙及方向,防止破壞地壟或是壓苗。所以地壟截面特征自動(dòng)化識別,對農(nóng)機(jī)的智能化具有積極的意義。

        1 實(shí)驗(yàn)設(shè)備總體結(jié)構(gòu)及其所需的軟硬件

        1.1 總體結(jié)構(gòu)

        本實(shí)驗(yàn)采用型號為1515的鋁合金型材搭建輔助測量機(jī)構(gòu)框架,方便調(diào)節(jié);激光器垂直照射地壟,一字光線垂直于地壟延伸方向;激光器發(fā)射端面距框架底面距離700mm,激光器中心距工業(yè)相機(jī)安裝孔距離500mm;工業(yè)相機(jī)安裝孔距底面距離700mm,相機(jī)的拍攝方向?yàn)樗较蛳?5°角。

        圖1 測量機(jī)構(gòu)結(jié)構(gòu)示意圖

        1.2 硬件簡介

        工業(yè)相機(jī)及鏡頭,接口USB 3.0,免驅(qū)動(dòng),200萬像素(1920×1080),30幀·s-1;

        一字激光器,3.3V供電,功率5mw,波長650nm,可以發(fā)射一字形狀的激光;

        筆記本電腦Win7 i5,帶USB 3.0接口。

        圖2 輔助測量機(jī)構(gòu)實(shí)物 圖3 農(nóng)田測量原始圖像數(shù)據(jù)

        1.3 軟件簡介

        QT5.9.1,QT是跨平臺C++圖形用戶界面應(yīng)用程序開發(fā)框架,可以制作漂亮的軟件界面,各種2D/3D圖表,也可調(diào)用OpenCV里的函數(shù)進(jìn)行圖像處理、數(shù)據(jù)分析。

        OpenCV3.4.10,OpenCV是一個(gè)基于BSD許可(開源)發(fā)行的跨平臺計(jì)算機(jī)視覺和機(jī)器學(xué)習(xí)軟件庫,可以運(yùn)行在Linux、Windows等操作系統(tǒng)上,其輕量級而且高效,實(shí)現(xiàn)了圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺方面的很多通用算法。

        2 數(shù)據(jù)處理過程

        2.1 前期工作需要做2個(gè)標(biāo)定

        實(shí)驗(yàn)所用相機(jī)存在圖像畸變,用標(biāo)準(zhǔn)棋盤格進(jìn)行校正標(biāo)定,標(biāo)定結(jié)果如下。

        相機(jī)內(nèi)參數(shù)矩陣:

        畸變系數(shù):

        [-0.5640860668260472,1.334478592907218,-0.001954098647446536,

        0.003381037536167425,-3.584386632028848]

        2個(gè)矩陣參數(shù)作為常量保存在程序里,用作圖像校正,以減少圖像的畸變。

        計(jì)算相機(jī)像素尺寸與標(biāo)準(zhǔn)尺寸的平均比值,具體如表1所示。

        表1 像素尺寸與實(shí)際尺寸的比值ηi

        平均系數(shù)計(jì)算公式:

        (1)

        式中,ηa為平均系數(shù);ηi為每次測量得到的系數(shù);n為測量的組數(shù)。

        通過公式(1)計(jì)算,得相機(jī)像素尺寸與標(biāo)準(zhǔn)尺寸的平均比值ηa=2.75,即1mm≈2.75像素。

        2.2 圖像處理過程

        研究以圖3原始圖像數(shù)據(jù)為例,進(jìn)行圖像處理分析。

        實(shí)驗(yàn)中的激光照射到土地上后偏紅色,把原始圖像數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成HSV顏色空間的圖像,從而分離出紅色元素,對HSV圖像進(jìn)行紅色范圍的二值化[3],得到了圖4。圖4是由不連續(xù)的點(diǎn)組成的圖像,需要擬合處理生成一條連續(xù)的折線,從圖片的左邊起,每30個(gè)相機(jī)像素采集一個(gè)白點(diǎn),首尾相連,擬合后的折線圖像如圖5所示。

        圖4 經(jīng)過HSV處理的二值圖 圖5 生成連續(xù)折線

        圖6 特征檢測與測量 圖7 結(jié)果顯示在原始圖上

        圖6是通過對每段折線斜率的比較,得到連續(xù)折線的波峰和波谷,波峰即壟頂,用藍(lán)色圓圈標(biāo)注,波谷即壟溝,用綠色圓圈標(biāo)注。地壟寬度為2個(gè)波谷的距離,像素尺寸為960,根據(jù)公式(2)得到相鄰壟溝之間的距離為349mm,即地壟寬度尺寸。

        地壟寬度計(jì)算公式:

        (2)

        式中,Lh為軟件換算后得到的地壟寬度,mm;Lx為圖像中壟溝的像素尺寸。

        圖7為識別后的結(jié)果映射到原始圖數(shù)據(jù)上,方便直觀觀察。

        3 測試結(jié)果及分析

        表2 地壟寬度測量結(jié)果表

        因?yàn)樵搶?shí)驗(yàn)每30個(gè)相機(jī)像素采集一個(gè)白點(diǎn),30個(gè)相機(jī)像素對應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)尺寸為11mm,所以每個(gè)白點(diǎn)的位置誤差為±11mm,由于地壟寬度是由2個(gè)白點(diǎn)的寬度計(jì)算得到的,所以該算法得出的地壟寬度誤差為±22mm,因?yàn)樗惴ㄒ矊儆谙到y(tǒng)的一部分,所以也可看做系統(tǒng)誤差為±22mm。通過對幾組不同長度地壟寬度的測量,誤差均在系統(tǒng)誤差范圍內(nèi),符合實(shí)驗(yàn)要求。

        4 結(jié)束語

        通過實(shí)驗(yàn)結(jié)果的比較與分析得出,該方法可以較為準(zhǔn)確地識別出地壟的壟頂、兩側(cè)的壟底,以及計(jì)算出地壟寬度,對農(nóng)機(jī)的自動(dòng)化、智能化具有積極的作用。本實(shí)驗(yàn)由于采用識別激光線的方法測量,對光照要求較為嚴(yán)格,需要在灰暗的條件下進(jìn)行。本實(shí)驗(yàn)算法,只對截面類似于三角形的地壟有效,截面是梯形及復(fù)雜形狀的地壟該算法無法測量。

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