李卓洢 ， 李彥君 ， 朱旭光

（1.江蘇大學汽車與交通工程學院，江蘇 鎮(zhèn)江 212013；2.重慶郵電大學先進制造工程學院，重慶 400065；3.江蘇大學電氣信息工程學院，江蘇 鎮(zhèn)江 212013）

大量實踐證明，圖像處理技術(shù)在農(nóng)機測試中會發(fā)揮良好的測試標準，降低測試人員的檢測難度，優(yōu)化并提高使用人員的操作便捷性。目前，圖像處理技術(shù)的應用實例較多，從技術(shù)優(yōu)勢以及其在農(nóng)業(yè)測試中的前景分析，圖像處理技術(shù)的應用前景極為廣闊，具有很高的經(jīng)濟效益。

1 圖像處理技術(shù)的構(gòu)成

圖像處理技術(shù)通過計算機模擬人類視覺，對于被測物體拍攝相關(guān)的圖像信號，并將其轉(zhuǎn)化為可視化的數(shù)據(jù)值，實現(xiàn)建模分析。以計算機模擬的標準為基礎(chǔ)，對拍攝的物體實現(xiàn)重現(xiàn)，便于理解[1]。在其圖像構(gòu)成原理中，以紅、綠、藍三色灰度值為核心[2]。其中，紅代表字母“r”，綠代表字母“g”，藍代表字母“b”。以數(shù)字組合的形式，實現(xiàn)圖像色彩的還原、分析、輸出。此外，與以往相比，現(xiàn)有的圖像處理技術(shù)還可以消除圖像中的劣化因素，明顯改善圖片質(zhì)量，完成圖像一體化的轉(zhuǎn)換。在分析指定圖像時，可以提取圖像中的特定信息，實現(xiàn)圖像精準描述[3]。例如，圖像處理系統(tǒng)主要由光源、高速攝像機等部分組成。在組成的信號模擬中，以信號值之間的代表符號實現(xiàn)分析?？梢酝ㄟ^計算機的宏命令運行，例如光源通過宏命令以數(shù)據(jù)傳輸?shù)姆绞?，對高速攝像機的圖像進行采集[4]。借助圖像采集卡的優(yōu)異性，實現(xiàn)計算機圖像的輸出、模型建設(shè)。采集圖像需要有重要的原件，即高速攝像機的拍攝角度、連續(xù)張數(shù)、圖像質(zhì)量。高速攝像機包含了CCD陣列攝像機以及CMOS攝像機。CCD攝像機本質(zhì)意義為電偶合器件、光傳感器[5]。各像素點都有一個光傳感器，便于圖像采集。將被檢測對象的信號值記錄，隨后通過內(nèi)部采集卡，可以實現(xiàn)電視信號的轉(zhuǎn)換。而CMOS技術(shù)與CCD技術(shù)相比，更具優(yōu)勢。目前，我國部分領(lǐng)域已完全使用CMOS技術(shù)，取代傳統(tǒng)CCD技術(shù)[6]。CMOS技術(shù)的圖像傳感器能夠更好地完成光敏單元排列，并按照預先處理標準，對圖像實現(xiàn)集成。此外，對于A/D電路高度集成在一塊芯片上，可以直接完成數(shù)字圖像的獲取。事實證明，其得到的圖像受客觀因素影響，并不能滿足即拍即用的要求，還需要進行額外的特殊化處理。

2 圖像處理技術(shù)的執(zhí)行標準

圖像處理技術(shù)有自身獨特的執(zhí)行標準，通過傳輸，可以保證圖像再現(xiàn)。且在轉(zhuǎn)化過程中，不會因圖像的儲存、傳輸和復制出現(xiàn)質(zhì)量退化。只有保障圖像傳輸過程中準確地實現(xiàn)原圖重建，才能夠發(fā)揮圖像處理技術(shù)的精準性、合理性、有效性。例如，圖像處理技術(shù)要實現(xiàn)高精度，就可以通過現(xiàn)代化掃描儀，對被測圖像的像素點灰度值進行轉(zhuǎn)化?？梢栽O(shè)置為16度灰度值，所有計算機可以將模擬圖像轉(zhuǎn)化為任意大小的二維數(shù)字組。數(shù)字精度要達到任意要求，在數(shù)字組的大小以及各像素的位置上，處理環(huán)節(jié)要保證一致性。因此，從理論的經(jīng)驗以及處理的最終標準來看，都需要在處理過程中改變程序中的數(shù)據(jù)參數(shù)，既可以完成圖像精準獲取，又可以實現(xiàn)高自定義安排[7]。

3 圖像處理技術(shù)在農(nóng)機測試中的體現(xiàn)

3.1 土壤耕作機械

土壤耕作機械的功能是對已確定的土壤區(qū)域完成翻耕、松土。耕機是農(nóng)業(yè)的主要機械，發(fā)揮重要的生產(chǎn)、種植作用。因此，在其測試設(shè)計過程中，性能指標以及動力參數(shù)、動態(tài)設(shè)置、定量分析等是核心。通過分析土壤工作機械的力學性能以及結(jié)構(gòu)配比，可以了解二者之間的參數(shù)比例值。但常用的檢測手段精度較低，無法更好地實現(xiàn)拋土粒的測試[8]。為了更好地解決這些問題，圖像處理技術(shù)可以準確地計算拋土率，建立理論模型，便于相關(guān)人員進行印證。同時，還可以獲得土壤耕作機械在拋土過程中，土粒的運動參數(shù)，為進一步優(yōu)化奠定基礎(chǔ)。在研究配比中，要建立土地流動圖處理標準，了解耕作機性能以及其工作時速、工作參數(shù)之間的配比關(guān)系。設(shè)定定量結(jié)果，當其定量結(jié)果下降至7～10個百分點時，就可以將其作為該工況下實際拋土率的定向描述值。通過多種情況的比對分析，綜合土壤耕作機的拋土力、工作效率因素，就可以對農(nóng)機實現(xiàn)精準測試。圖像處理技術(shù)與其他土壤耕作機械分析技術(shù)相比，雖然目前仍處于初級階段。但其技術(shù)手段正在不斷更新，為后續(xù)土壤耕作機械的優(yōu)化提供了廣闊的發(fā)展思路[9]。

3.2 種植施肥機械

種植施肥機械按照種植對象以及工藝流程，可以分為播種機、插秧機、栽植機等類型。為了保障機械結(jié)構(gòu)更加精準、合理，就需要在使用時不斷改進。但受成本以及人員等影響，實際改進工作成本較高，耗費時間、精力。因此，通過圖像處理技術(shù)，可以模擬種子施肥機械的運作標準，設(shè)定檢測系統(tǒng)。該系統(tǒng)可以捕捉種子的運行軌跡，通過計算機模擬，確定種子的最佳運行方程式，從而改善機械結(jié)構(gòu)。例如，排種機是播種機的關(guān)鍵部件。在檢測精度上，要求極高。但以往對排種機進行校準費時費力[10]。目前，測試用的排種機性能大部分集中在光電檢測階段，光電檢測階段與人工檢測階段配合，雖然能夠直觀地反映出種子的著陸性能。但有可能會造成一定程度的污染，也會額外浪費種子。光電檢測適合檢測漏播現(xiàn)象，對于重播檢測準確率較差，部分種子因個體差異，體積較小，在檢測過程中很容易產(chǎn)生大量誤差，干擾最終的測試效果。使用圖像處理技術(shù)，通過計算機抓拍種子運動物體的圖像，結(jié)合排種器充填性能，設(shè)定目標以及建立背景。分析種子邊緣以及種子之間的距離，該算法系統(tǒng)誤差性極小，速度較快，有效解決了以往在測試過程中重播率較大的問題。我國對于農(nóng)業(yè)機械的類別以及應用范圍都已擴大，因此圖像處理技術(shù)的使用標準更加嚴格。傳統(tǒng)的栽種機械變形測試在很多情況下受到因素限制，包含主觀因素以及客觀因素。應用圖像處理技術(shù)，可以融合變形測試系統(tǒng)，對實驗對象的受力過程以及運動狀態(tài)實現(xiàn)儲存分析，配比得到最終結(jié)果，發(fā)揮測試優(yōu)勢。

3.3 植物保護機械

植物保護機械，顧名思義便是通過各項方法防治植物病蟲害的機械。主要包含了各類噴灑機械，也涵蓋了物理方法以及機械方法的設(shè)備。近年來我國大力使用的無人機，也可劃分為植物保護機械。植物保護機械噴淋包含了噴霧、噴粉、噴煙，在我國目前的農(nóng)業(yè)標準中，要實現(xiàn)精準農(nóng)業(yè)、綠色化農(nóng)業(yè)，噴霧技術(shù)應用最廣泛。噴霧裝置中的噴頭是關(guān)鍵部件，噴頭設(shè)置，可以保證噴霧細膩、量大。但參數(shù)的不同，對于最終病蟲害的防治效果有著重要影響。如何調(diào)節(jié)噴頭在使用過程中出現(xiàn)的偏差角度，已成為研究重點。以往，常規(guī)的研究方法無法對噴頭的各項角度值進行精度計算，因此很容易出現(xiàn)浪費行為。但如果通過圖像處理技術(shù)拍攝噴頭，就可以對圖像的處理序列實現(xiàn)分析，完成噴霧的空間分布、矢量控制，以便實現(xiàn)精準測量。且可以了解不同結(jié)構(gòu)的噴頭在不同情況下噴霧狀況，提供改進依據(jù)。通過圖像分析技術(shù)與傳統(tǒng)噴霧相比，優(yōu)化后噴頭可以減少80%以上農(nóng)藥用量，但其最終效果反而提高2.5～3.7倍，土壤的農(nóng)藥沉降量以及空中的農(nóng)藥漂移率減少72%。之所以出現(xiàn)此類效果，則是因為傳統(tǒng)噴頭雖然噴霧較為細膩，但噴量依然較大。且時間控制不精準，對于某些地區(qū)使用統(tǒng)一量農(nóng)藥噴灑。不同地區(qū)的病蟲害不同，因此使用圖像處理技術(shù)，可以考慮當?shù)夭∠x害的實際分布情況，以便精準地調(diào)節(jié)噴霧量。不僅節(jié)約農(nóng)藥，同時還減少對環(huán)境的污染。農(nóng)藥的噴霧更加細膩，也便于農(nóng)藥揮發(fā)、滲透。

3.4 收獲機械

農(nóng)作物收獲機械是實現(xiàn)生產(chǎn)、收割的各種機械，如玉米收割機、馬鈴薯收割機、小麥收割機等。作為主要的收割器械，玉米收割機的路徑源于人工控制。但這種方式很難提高機械化的自動運行程度，需要大量的人力資源，且收割效率較低。如最明顯的便是人工操作機械的熟練程度，這與工作經(jīng)驗有密切關(guān)聯(lián)，具備不穩(wěn)定性。如何保障玉米收割機的性能，實現(xiàn)自動化操作，既要通過圖像處理系統(tǒng)融合玉米自收割機器人實現(xiàn)路徑識別，又要保證降低研究成本。例如，通過對人工行走壟行圖像進行采集，并使用濾波器去除噪聲。隨后，完成粒子邊緣檢測，通過多項測試結(jié)果，成功規(guī)劃行走路徑，為玉米收割機械自動化運行提供了可行的方法。馬鈴薯是我國常見作物，如何實現(xiàn)馬鈴薯收割機的優(yōu)化也是我國研究的重點目標。通過動態(tài)圖像技術(shù)，對馬鈴薯收割機的工作情況實現(xiàn)拍攝。指定任一研究對象獲取每一幀圖像中的坐標，繪制馬鈴薯機械的運動軌跡以及馬鈴薯機械化的曲線，使二者融合，設(shè)置最佳的參數(shù)比例。提高了馬鈴薯的收獲率，降低人力成本。而在小麥收割過程中，倒伏有可能造成小麥的顆粒損失。為了防止小麥倒伏，對小麥田進行拍攝，實現(xiàn)圖像處理。基于圖像顏色特征識別方法以及圖像灰度值變化處理，精準地算出圖像邊緣，獲得倒伏小麥與正常小麥之間的差異。從而有效地控制收割機的高度以及參數(shù)，防止在收割過程中對于小麥產(chǎn)生額外傷害，降低小麥倒伏率。

4 圖像處理技術(shù)在農(nóng)機測試中未來成長方向

圖像處理技術(shù)在農(nóng)機測試中的未來成長方向，包含了實時要求、準確要求以及動態(tài)要求。例如，實時要求可以從系統(tǒng)圖像的采集到最終的測試，在最短時間內(nèi)完成，達到最佳速度的標準分析。我國目前的圖像處理識別雖然速度比較快，但不確定因素較多，這加大了圖像采集的處理量。在未來，必須滿足實時性要求。在準確性要求中，農(nóng)機測試受周圍環(huán)境影響，單純地依靠實驗室的理想標準值，無法實現(xiàn)農(nóng)機的改進。因此，要考慮各項測試環(huán)境，加之拍攝角度、溫度、光照等各種因素影響，滿足計算機圖像的準確性要求。此外，農(nóng)產(chǎn)品種類較多，不同種類之間也有明顯的個體差異。在攝像過程中，要充分地考慮物體之間的差異，實現(xiàn)拍攝角度的調(diào)節(jié)。動態(tài)性要求則是要實現(xiàn)圖像的實時記錄，記錄各項機械化的運作流程以及被檢測農(nóng)作物的分布情況。減少在拍攝過程中幀率圖像的失衡以及質(zhì)量的下降，利用多行處理方法，對于拍攝圖像的特征值進行提取整合，確保圖像具有高解析率。

5 結(jié)語

綜上所述，圖像處理技術(shù)有高度的靈活性以及開放性，可以與計算機系統(tǒng)保持同步，將拍攝到的圖像返回至數(shù)據(jù)庫，實現(xiàn)對比分析。既可以提高最終的檢測精度，降低成本。同時，也可以節(jié)省人力資源。盡管近年來我國加大了圖像處理技術(shù)的研發(fā)力度，但相關(guān)技術(shù)仍亟待改進，需要引起有關(guān)部門的高度重視，以縮短農(nóng)機的開發(fā)周期，滿足我國精細化農(nóng)業(yè)的成長需要。