盧 闖，馬世宇，楊 鎮(zhèn)

（1.遼寧省農(nóng)業(yè)科學(xué)院，遼寧沈陽(yáng) 110161；2.葫蘆島農(nóng)函大玄宇食用菌野馴繁育有限公司/遼寧省食用菌秸稈栽培及資源利用重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，遼寧葫蘆島 125100）

隨著人口增長(zhǎng)與土地資源減少間矛盾越來(lái)越深，農(nóng)業(yè)改革迫在眉睫。精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)根據(jù)土壤肥力與作物生長(zhǎng)狀況的不同，高效利用各類(lèi)農(nóng)業(yè)資源，進(jìn)行差異化的作物投入，對(duì)實(shí)現(xiàn)農(nóng)產(chǎn)品優(yōu)質(zhì)、高產(chǎn)、節(jié)本增效等方面均有積極的作用，為我國(guó)農(nóng)業(yè)改革指明了方向。精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)的核心在于精準(zhǔn)數(shù)據(jù)的驅(qū)動(dòng)，機(jī)器視覺(jué)技術(shù)能為作物生長(zhǎng)情況提供更詳細(xì)、更精準(zhǔn)的信息，基于機(jī)器視覺(jué)技術(shù)的農(nóng)業(yè)設(shè)施代替人工是大勢(shì)所趨。食用菌味道可口，營(yíng)養(yǎng)豐富，是一種重要的養(yǎng)生保健綠色食品。中國(guó)是食用菌生產(chǎn)大國(guó)，2019年全國(guó)食用菌總產(chǎn)量3 933.87萬(wàn)t，同比增長(zhǎng)3.8%，增速位居全球首位，在農(nóng)業(yè)中地位舉足輕重。目前食用菌生產(chǎn)存在環(huán)境復(fù)雜、生長(zhǎng)周期短、不易監(jiān)控且長(zhǎng)期依賴(lài)人工等問(wèn)題，因此食用菌精準(zhǔn)化生產(chǎn)對(duì)我國(guó)該產(chǎn)業(yè)發(fā)展具有重要的意義。目前機(jī)器視覺(jué)技術(shù)已廣泛應(yīng)用于食用菌生產(chǎn)中，在食用菌生長(zhǎng)分析、食用菌質(zhì)量分級(jí)及檢測(cè)、食用菌自動(dòng)采摘系統(tǒng)、食用菌機(jī)械導(dǎo)航方面均有突出表現(xiàn)。

1 機(jī)器視覺(jué)技術(shù)

機(jī)器視覺(jué)技術(shù)[1]是人工智能的一個(gè)分支，主要功能是利用機(jī)器模擬人的視覺(jué)認(rèn)知功能，通過(guò)對(duì)物體圖像的獲取，運(yùn)用計(jì)算機(jī)完成各類(lèi)情況的分析和判斷。機(jī)器視覺(jué)技術(shù)具有速度快、精度高、穩(wěn)定性好等優(yōu)點(diǎn)，通過(guò)使用機(jī)器替代人工的生產(chǎn)方式提高生產(chǎn)效率，實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)的精準(zhǔn)控制，適用于大部分農(nóng)業(yè)生產(chǎn)。三維機(jī)器視覺(jué)技術(shù)是機(jī)器視覺(jué)技術(shù)的一個(gè)重要分支，利用三維傳感器采集目標(biāo)物體的表面信息，以點(diǎn)云、網(wǎng)格、體素和多視角圖片等形式表示，最大程度地保留采集物體的特征信息，保留程度取決于傳感器的分辨率。常用的傳感器有雷達(dá)[2]、結(jié)構(gòu)光相機(jī)[3]和聲吶[4]等。以此為基礎(chǔ)的三維機(jī)器視覺(jué)處理技術(shù)通過(guò)分析物體的三維模型，獲取目標(biāo)的特征信息，根據(jù)特征信息實(shí)現(xiàn)項(xiàng)目的需求。

2 機(jī)器視覺(jué)技術(shù)在食用菌生產(chǎn)中的應(yīng)用

2.1 食用菌生長(zhǎng)分析

目前中國(guó)食用菌品種大多從國(guó)外引進(jìn)，擁有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的品種稀缺。進(jìn)行食用菌品種研發(fā)需分析食用菌的生長(zhǎng)環(huán)境，再移植到人工環(huán)境中監(jiān)測(cè)食用菌的生長(zhǎng)，建立食用菌生長(zhǎng)特征數(shù)據(jù)庫(kù)，進(jìn)而分析最優(yōu)生長(zhǎng)環(huán)境。在食用菌形成子實(shí)體前，人眼很難觀測(cè)菌絲的生長(zhǎng)，食用菌形成子實(shí)體后，子實(shí)體形態(tài)變化較快，人工測(cè)量需花費(fèi)大量的人力物力且干擾食用菌的生長(zhǎng)，而機(jī)器視覺(jué)技術(shù)可代替人工完成食用菌的生長(zhǎng)分析。薛雨[5]利用傳統(tǒng)閾值分割算法分割出食用菌區(qū)域，提取食用菌菌蓋直徑、菌柄直徑、菌柄高度等，同時(shí)使用傳感器對(duì)食用菌生長(zhǎng)環(huán)境進(jìn)行監(jiān)測(cè)，根據(jù)食用菌的圖像特征調(diào)節(jié)生長(zhǎng)環(huán)境。林楠等[6]采用Retinex算法去除光照干擾，提出2種改進(jìn)的顏色空間量化方案，在HSV顏色空間內(nèi)通過(guò)形態(tài)特征參數(shù)融合進(jìn)行特征提取，實(shí)現(xiàn)食用菌的識(shí)別工作，進(jìn)而分析食用菌的生長(zhǎng)過(guò)程。

2.2 食用菌質(zhì)量檢測(cè)和分級(jí)

生長(zhǎng)環(huán)境和人工因素造成食用菌品質(zhì)差異較大。人工分揀費(fèi)時(shí)費(fèi)力，現(xiàn)有產(chǎn)線僅根據(jù)大小來(lái)判斷食用菌的等級(jí)，不能實(shí)現(xiàn)食用菌品質(zhì)的嚴(yán)格劃分，基于機(jī)器視覺(jué)技術(shù)的食用菌質(zhì)量檢測(cè)通過(guò)標(biāo)定對(duì)食用菌進(jìn)行非接觸式測(cè)量，利用食用菌形態(tài)特征判斷品質(zhì)，實(shí)現(xiàn)食用菌的質(zhì)量檢測(cè)和分級(jí)。Chen HH等[7]在2004年研發(fā)的基于機(jī)器視覺(jué)技術(shù)的香菇大小自動(dòng)分級(jí)系統(tǒng)，使用傳統(tǒng)圖像算法消除香菇圖像的色差，通過(guò)計(jì)算菌蓋面積與周長(zhǎng)評(píng)判香菇等級(jí)，實(shí)現(xiàn)了香菇3類(lèi)大小的分級(jí)及劣質(zhì)香菇的篩選。

2.3 食用菌自動(dòng)采摘系統(tǒng)

現(xiàn)有自動(dòng)采摘系統(tǒng)采用雙目或多目視覺(jué)，即根據(jù)2個(gè)或多個(gè)攝像頭獲取的圖像計(jì)算目標(biāo)物體空間信息，將信息傳遞至機(jī)械手或其他機(jī)械設(shè)備進(jìn)行采摘，中國(guó)于2009年擁有了第一臺(tái)雙目視覺(jué)黃瓜采摘機(jī)器人[8]，該機(jī)器人利用紅外圖像從圖像中分割出黃瓜的特征信息，通過(guò)雙目圖像信息差異計(jì)算分析黃瓜的空間信息，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)采摘。王曉麗等[9]研發(fā)的食用菌自動(dòng)采摘系統(tǒng)同樣采用了視覺(jué)定位，利用柔索傳動(dòng)降低食用菌受損的概率，在保證食用菌果實(shí)完整的前提下可實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)采摘[10]，采收時(shí)不能留茬過(guò)高，避免噴水后腐爛，柔索傳動(dòng)并不能從本質(zhì)上解決問(wèn)題。

2.4 食用菌機(jī)械導(dǎo)航

機(jī)械導(dǎo)航是實(shí)現(xiàn)機(jī)器人定位功能的基礎(chǔ)，為機(jī)器人提供復(fù)雜工作空間的位置信息。機(jī)械導(dǎo)航技術(shù)依賴(lài)SLAM（同步定位與地圖構(gòu)建）技術(shù)，場(chǎng)景識(shí)別與定位是SLAM的基礎(chǔ)。近些年，基于三維機(jī)器視覺(jué)的大場(chǎng)景語(yǔ)義分割和實(shí)例分割技術(shù)逐漸興起，2019年牛津大學(xué)的楊波等[11]提出的新型3D點(diǎn)云實(shí)例分割網(wǎng)絡(luò)，分析食用菌狀態(tài)的同時(shí)與機(jī)器人進(jìn)行交互，告知機(jī)器人工作空間的位置信息，自主完成施肥、澆水、噴灑農(nóng)藥、祛除感染菌[12]和采摘等工作。

3 目前存在的問(wèn)題

3.1 檢測(cè)的穩(wěn)定性

目前基于機(jī)器視覺(jué)技術(shù)的食用菌生產(chǎn)采樣大多使用二維圖像，二維圖像存在一些局限性，使得采集的食用菌圖像中包含的信息與特征并不穩(wěn)定：食用菌生長(zhǎng)環(huán)境通常較為昏暗，采集圖像時(shí)進(jìn)行補(bǔ)光易對(duì)食用菌生長(zhǎng)造成干擾，昏暗條件下很難采集到清晰、特征分明的圖像；食用菌生長(zhǎng)姿態(tài)多變，菌蓋的朝向會(huì)隨菌柄生長(zhǎng)而改變，無(wú)法保證能夠時(shí)刻正面采集菌蓋圖像，采集菌蓋側(cè)面圖像會(huì)對(duì)計(jì)算結(jié)果造成一定影響；食用菌存在密集生長(zhǎng)特性，菌蓋間存在遮擋、陰影等特征，無(wú)論從何方向采集食用菌二維圖像均無(wú)法完整采集到所有菌蓋的分界面，這使得菌蓋的分割與識(shí)別工作存在不確定性。

3.2 檢測(cè)的準(zhǔn)確性

目前基于機(jī)器視覺(jué)技術(shù)的食用菌生產(chǎn)算法多采用傳統(tǒng)視覺(jué)算法，傳統(tǒng)算法由于應(yīng)對(duì)復(fù)雜情況時(shí)魯棒性較差易導(dǎo)致試驗(yàn)結(jié)果存在波動(dòng)：食用菌姿態(tài)多變，傳統(tǒng)算法通過(guò)計(jì)算圖像梯度、分割連通域等方式提取食用菌菌蓋。在食用菌存在堆疊或重疊程度較高時(shí)容易錯(cuò)誤分割菌蓋：傳統(tǒng)算法通過(guò)雙目標(biāo)定計(jì)算獲取食用菌的空間信息，標(biāo)定精度不高導(dǎo)致食用菌形態(tài)信息精度低，在食用菌定位及分析工作中易出現(xiàn)偏差；食用菌生長(zhǎng)速度快且生長(zhǎng)密集，傳統(tǒng)算法通過(guò)提取菌蓋后使用菌蓋質(zhì)心或通過(guò)輪廓匹配追蹤菌蓋生長(zhǎng)信息，但食用菌不同菌蓋相似度較高，密集情況下容易追蹤失敗，錯(cuò)誤計(jì)算生長(zhǎng)信息。

4 今后的發(fā)展趨勢(shì)

隨著硬件和算法的進(jìn)步，三維機(jī)器視覺(jué)技術(shù)的計(jì)算速度在不斷加快，今后基于機(jī)器視覺(jué)技術(shù)的食用菌生產(chǎn)技術(shù)應(yīng)在以下幾個(gè)方面進(jìn)一步進(jìn)行研究：

4.1 提高視覺(jué)識(shí)別的穩(wěn)定性

主動(dòng)三維機(jī)器視覺(jué)直接采集食用菌點(diǎn)云模型，與二維圖像不同，點(diǎn)云模型包含采集物體的所有空間信息，通過(guò)對(duì)食用菌點(diǎn)云模型進(jìn)行三維重建可以有效解決食用菌存在陰影、遮擋、二維視覺(jué)中對(duì)比度低、食用菌姿態(tài)復(fù)雜等問(wèn)題。

4.2 提高視覺(jué)識(shí)別的準(zhǔn)確性

深度學(xué)習(xí)算法是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中一個(gè)新的研究方向，作為深層人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其魯棒性遠(yuǎn)超相關(guān)技術(shù)。三維機(jī)器視覺(jué)利用深度學(xué)習(xí)算法準(zhǔn)確識(shí)別分割整株食用菌，提高測(cè)量準(zhǔn)確率的同時(shí)與機(jī)械臂等機(jī)器直接交互，在自動(dòng)采摘或其他任務(wù)中精準(zhǔn)完成目標(biāo)。

4.3 實(shí)現(xiàn)食用菌產(chǎn)業(yè)自動(dòng)化

利用機(jī)器視覺(jué)技術(shù)識(shí)別結(jié)果開(kāi)發(fā)食用菌工廠自動(dòng)化生產(chǎn)技術(shù)，包括馴化、大規(guī)模繁育、自動(dòng)采摘、自動(dòng)分級(jí)和運(yùn)輸出廠，可提高食用菌產(chǎn)量，降低種植和采摘損耗比，科學(xué)分銷(xiāo)食用菌，實(shí)現(xiàn)收益最大化。

5 結(jié)語(yǔ)

機(jī)器視覺(jué)技術(shù)在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用為精細(xì)農(nóng)業(yè)和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)自動(dòng)化奠定了基礎(chǔ)，有助于解放勞動(dòng)力、提高農(nóng)產(chǎn)品的品質(zhì)。機(jī)器視覺(jué)作為精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)的重要支撐，已應(yīng)用于食用菌生產(chǎn)中，三維機(jī)器視覺(jué)技術(shù)的出現(xiàn)更是推進(jìn)了食用菌生產(chǎn)技術(shù)的發(fā)展。中國(guó)作為食用菌大國(guó)，精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)在降低成本、農(nóng)產(chǎn)品可控化等方面均有積極的意義和作用，機(jī)器視覺(jué)是精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)的“眼睛”，大力推廣機(jī)器視覺(jué)在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用，有助于我國(guó)精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)水平的提高，實(shí)現(xiàn)科技強(qiáng)農(nóng)、科技富農(nóng)的宏偉目標(biāo)。