基于高速攝像系統和圖像邊緣檢測的精密排種器設計

周　茉，張學明，劉志剛

(1.湖北工業大學工程技術學院 電氣信息系，武漢　430068；2.濟源職業技術學院，河南 濟源　459000；3.南昌工學院，南昌　330108)

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基于高速攝像系統和圖像邊緣檢測的精密排種器設計

周茉1，張學明2，劉志剛3

(1.湖北工業大學工程技術學院 電氣信息系，武漢430068；2.濟源職業技術學院，河南 濟源459000；3.南昌工學院，南昌330108)

摘要：為了綜合優化排種器的單粒率、雙粒率、空穴率、平均間距、重播和漏播指數，設計了一種基于高速攝像和圖像邊緣檢測的排種器，提高了播種機的播種精度。利用高速攝像系統和圖像邊緣檢測技術獲取種子堆積的圖像反饋信息，采用PID自動化調節的方式，用鏈條對排種輪的驅動軸進行了有效的調節，從而達到了精密播種的目的。為了測試設計的排種器的有效性和可靠性，對其綜合指標進行了測試。通過測試發現：使用高速攝像邊緣提取系統的排種器比人工檢測播種方法的單粒率、雙粒率、空穴率的相對誤差要低，平均間距控制平穩，并且有效地降低了重播指數和漏播指數。

關鍵詞：高速攝像；邊緣檢測；排種器；PID條件；排種輪

0引言

隨著計算機和機械自動化技術的發展，機器視覺開始被廣泛的應用在農業科學技術的研究中，國內外專家和學者對計算機檢測技術展開了廣泛的研究。Karayel研究了一種控制排種器速度的方法，有效地提高了排種器播種的均勻性和播種速度;Panning 考慮種子的不規則形狀，設計了一種高精度的種子排種器;Yazgi通過高速攝像對種子的運動軌跡和均勻性進行了一系列的研究，為排種器參數的優化提供了有效的參考數據。在國內,胡少興等采用由CCD 攝像機和平面鏡組成的檢測系統，進行排種器性能檢測;蔡曉華等設計了一款利用計算機視覺系統對排種器的粒距進行檢測的自動化裝置;郭俊旺等對排種器的自動化檢測性能進行了研究，使用機器視覺技術提高了檢測過程的自動化。本文主要運用高速攝像系統和圖像處理技術對排種器性能進行檢測試驗研究，以期提高排種器的綜合性能指標。

1精密排種器總體設計

近年來,精密播種已經成為現代化農業技術發展的重要方向之一，精密排種器則是實現精密播種的核心部件。排種精度及均勻性是衡量排種器工作性能的重要指標，提高排種精度及均勻性,可抑制雜草、減少種內競爭、增加產量。

圖1為精密播種機的總體設計框圖。為了提高播種機的播種精度，采用高速攝像技術對種子堆積的圖像進行實時采集，并利用圖像邊緣進行檢測，將圖像信號轉換成PID調速控制反饋信號，從而有效地獲取排種器的播種信息，通過PID實時調節，實現排種器排種輪轉速的優化調節。

圖1　精密排種機總體設計

圖2為精密排種器的調試結構設計。其控制中心是伺服電機控制器，利用PID種子反饋信號，對PID轉速進行編碼控制，最后通過電信號調節伺服電機控制器，使其輸出優化后的轉速，將轉速傳送到調節結構；通過調速機構驅動排鐘軸，完成排種過程。

2精密排種器結構和高速攝像系統設計

2.1　排種器結構設計

隨著科學技術的發展，機器視覺檢測技術在工業檢測、谷物外觀檢測及水果品質檢測等領域發展迅速，并且在播種技術中也開始應用，可以有效地提高排種器工作性能。

排種器主要由外殼、護種板和排種輪組成，如圖3所示。對排種器工作過程進行分析時，需要建立排種器的分析模型。對于排種器這種復雜結構邊界的建模，采用基于 Pro/Engineer 模型來建立邊界的三維離散元分析模型，并最終設計了排種器的原型。

圖2　精密排種器調速機構設計

1.外殼　2.護種板　3.排種輪

圖4為排種器的原型設計示意圖。其中，排種輪由鏈條控制，利用高速攝像得到的種子邊緣提取信息，利用PID反饋調節機制對排種輪轉速進行控制，以期達到精密控制的目的。

2.2　邊緣提取技術和PID調節

種子圖像的邊緣提取分為二維種子方向信息和三維空間信息的特征提取。其中，二維種子方向信息的提取采用Hough變換，其基本思想是利用了點與直線的對偶性的特性。在圖像空間中，假設所有過邊緣線的點都滿足

y=kx+b

(1)

其中，k表示直線的斜率，b為截距。其極坐標的表示形式為

ρ=xcosθ+ysinθ

(2)

(3)

其中,點(a，b)為圓心坐標，r為圓半徑，點(x，y)為圓周上的一點，將其轉換為參數坐標系(a，b，r)，表達為

(4)

(5)

其中,Gx和Gy表示邊緣提取前和提取后的圖像，梯度是一個向量。其幅度和相位分別為

(6)

(7)

式中的偏導數需要對每一個像素位置進行計算，對于圖像的三維邊緣信息提取需要借助于小波算法，在空間不同尺度上進行綜合得到最終邊緣圖像。采用的具體步驟如下：

1)首先對圖像G(x,y)進行小波變換，生成模圖像簇Ms(x,y)和相角圖像族As(x,y)；

2)令j=maxscale，Maxscale表示小波算法的最大特征尺寸；

3)在模圖像在Ms(x,y)中尋找沿相角方向的模局部極大值點，從而可以生成邊緣圖像Bs(x,y),s=1,2,3…，圖像中的其他元素標記為0；

4)在Bs(x,y)中刪除長度數和平均幅值小于已設定的鏈長度閾值Tn和鏈平均幅度閾值Tm的那些邊緣鏈，得到最大特征尺寸下的圖像邊緣Ej(x,y)；

5)在圖像Ej(x,y)中，通過自適應的選取鏈平均幅度閾值L來對圖像進行進一步刪除，得到更加精確的圖像Fj(x,y)；

6)對于Fj(x,y)中的每一條鏈的兩端點，在(j-1)尺度下搜索對應位置處的3×3鄰域，生成邊緣圖像Ej-1(x,y)邊緣圖像；

7)j=j-1。如果j>1，則重新進行步驟5)，否則繼續下一步；

8)當j=1時，邊緣圖像Fj(x,y)即為綜合后形成的邊緣圖像。通過以上步驟可以完成圖像的二維和三維提取，其總體流程如圖5所示。

圖4　排種器原型設計示意圖

圖5　特征提取過程

圖5中，首先使用高速CCD攝像機對圖像進行采集，并利用圖像預處理技術對圖像進行處理，最后利用PID控制器可以調節排種輪的控制參數，實現排種器轉速優化反饋調節。同時，使用遺傳算法提高PID參數調節的自適應能力，具體過程如圖6所示。

圖6　排種輪調節過程示意圖

控制結構的總體分為4部分，主要包括轉速輸入部分、調節轉速輸出部分、遺傳算法控制器和PID控制，通過遺傳算法可提高系統PID參數的自適應調節能力。

3精密排種器性能測試

為了驗證本文設計的基于高速攝像系統的精密排種器的性能，對排種器的排種參數進行了測試。測試項目主要包括單粒率、雙粒率、空穴率、平均間距、重播指數和漏播指數。首先對高速攝像得到的種子圖像進行邊緣提取，提取的二維結果如圖7所示。

圖7　二維圖像提取結果圖

由圖7可以看出：通過二維圖像的特征提取可以明顯的提取出玉米種子地輪廓，并且種子的方向清晰，可為排種器提供有效的信息。

圖8表示圖像邊緣提取的三維結果圖。由圖8可以看出：利用圖像邊緣提取技術可以有效地提取出種子的三維輪廓，從而得到種子在排種器的堆積情況，最終圖像可以轉換為電信號，為排種器的PID調節提供反饋依據。

圖8　三維圖像邊緣提取結果

表1為播種質量的測試結果。由表1可以看出：隨著排種器排種輪轉速的變化，其播種質量發生了較大的改變，其單粒率、雙粒率和空穴率都在38.25 r/min時，效果最好。

表1　播種質量測試

為了驗證測試得到的有效性和可靠性，對測試得到的種子合速度和理論計算值進行對比，通過對比發現：理論計算值和測試值吻合較好，從而驗證了測試的準確性和可靠性，如圖9所示。

圖9　不同轉速下種子和速度曲線

表2為對本文設計的排種器的播種均勻性指標進行測試得到的測試結果。由表2可以看出：相比人工檢測方法，高速攝像檢測方法可以有效的降低株距的相對誤差，降低變異系數，提高播種距離的控制精度和穩定性。

表2　播種均勻性指標測試

表3為對設計的排種器的播種性能指標進行測試得到的測試結果。由表3可以看出：相比人工檢測方法，高速攝像檢測方法可以有效地降低重播率和漏播率，提高播種的合格率。

表3　播種性能指標測試

4結論

采用高速攝像和邊緣檢測技術設計了一款新的精密播種器，對其單粒率、雙粒率、空穴率、平均間距、重播和漏播指數進行了測試；對種子堆積圖像的邊緣進行了提取，并對播種效果進行了分析。

通過測試發現：排種器可以有效地獲取種子的二維方向特征和三維空間特征，使用高速攝像邊緣提取系統的排種器比人工檢測播種方法的綜合性能都要好。結果表明：其單粒率、雙粒率和空穴率最低僅為0.22%、0.12%和0.18%，株距控制精度較高，并且平穩性指數好，漏播率和重播率低，合格率高，滿足精密播種機的設計要求。

參考文獻：

[1]夏紅梅,李志偉,甄文斌.氣力板式蔬菜排種器設計與試驗[J].農業機械學報,2010,41(6):56-60.

[2]鐘陸明,陳學庚,溫浩軍，等.免耕播種機氣吸式排種器影響因素的試驗研究[J].農機化研究,2012,34(5): 160-164.

[3]翟力欣，姬長英，丁啟朔.Irshad Ali 水田土壤蠕變的粘彈性計算[J].浙江農業學報,2010(4):509-514.

[4]翟力欣,姬長英,丁啟朔.流變態土壤切削試驗用室內土槽與測試系統設計[J].農業機械學報,2010,41 (7):45-49 .

[5]夏俊芳.基于 ADAMS 的精密播種機補種機構虛擬設計與分析[J].華中農業大學學報,2007,26(3) : 419-422.

[6]劉飛，趙滿全.膜下播種機的設計及排種裝置的室內性能試驗[J].農業工程學報,2010, 26 (4):139-142.

[7]白曉虎,張祖立.基于的播種機仿形機構運動仿真[J]. 農機化研究,2009,31(3):40-42.

[8]包文育,林靜,霍春明,等.2BG-2 型免耕播種機橫向運動穩定性分析[J].沈陽農業大學學報,2009, 40(3):370-372.

[9]王熙,張海玉,趙軍，等.大豆播種機電液仿形機構研究[J].農機化研究,2010,32(1)227-229.

[10]許劍平, 謝宇峰,陳寶昌.國外氣力式精密播種機技術現狀及發展趨勢[J].農機化研究,2008(12):13-14.

[11]胡建平,毛罕平,陸黎.磁吸式穴盤精密播種器排種機構的設計[J].農機化研究,2005(2):133-138.

[12]孫裕晶,馬成林,牛序堂，等.基于離散元的大豆精密排種過程分析與動態模擬[J].農業機械學報,2006, 37(11): 45-48.

[13]陳立東,何堤.論精密排種器的現狀及發展方向[J].農機化研究,2006(4):16-18.

[14]楊玉芬,張永麗,張本華，等.典型玉米種子的靜壓破損試驗研究[J].農機化研究,2008(7):149-151.

[15]顏輝,于建群,付宏,等.離散元法軟件與CAD 軟件集成開發研究[J].現代情報,2007(9): 209-211.

[16]焦紅光,李靖如,趙繼芬，等.關于離散元法計算參數的探討[J].河南理工大學學報,2007, 26(1): 88-93.

[17]謝志勇,張鐵中,趙金英.基于Hough變換的成熟草莓識別技術[J].農業機械學報,2007,38(3):106-109.

[18]曹文,丁俊華,李再臣.機械式精密排種器的研究與設計[J].農機化研究,2009,31(7):143-146.

[19]劉佳,崔濤,張東興，等.玉米種子分級處理對氣力式精量排種器播種效果的影響[J].農業工程學報, 2010,26(9):109-113.

[20]張鐵中,楊麗,陳兵旗,等.農業機器人技術研究進展[J].中國科學:信息科技,2010,40(增刊 1):71-87.

[21]畢坤,趙馨,侯睿鋒,等.機器人技術在農業中的應用方向和發展趨勢[J].中國農學通報,2011,27:469 -473.

[22]宏福.圖像邊緣分割算法的優化研究與仿真[J].計算機仿真,2011(8):280-283.

[23]袁春蘭,熊宗龍.基于Sobel算子的圖像邊緣檢測研究[J].河海科技大學學報,2009,30(6):31-48.

[24]魏偉波,芮筱亭.圖像邊緣檢測方法研究[J].計算機工程與應用,2006(30):88-91.

[25]段瑞玲,李慶祥,李玉和.圖像邊緣檢測方法研究綜述[J].光學技術,2005(3):415-419.

Design for Precision Metering Device Based on High-speed Camera and Image Edge Detection

Zhou Mo1, Zhang Xueming2, Liu Zhigang3

(1.Engineering and Technology College,Hubei University of Technology,Wuhan 430068,China; 2.Jiyuan Vocational and Technical College, Jiyuan 459000,China; 3.Nanchang Institute of Science & Technology,Nanchang 330108,China)

Abstract：In order to achieve accurate positioning robot corn stalk line, the structure of farming corn robot is improved, and it put forward a kind of RSSI localization method based on Taylor series expansion, and increase the corn stalk line robot positioning accuracy.Together with the method of PID closed-loop feedback control, by using high resolution camera gathering image, the positioning system use the PC master side image processing the displacement of the robot , realized the real-time positioning function. In order to verify the reliability of the robot corn stalk line, and adopt the method of field experiments on the performance of the robot were tested. Through test,it was found that the proposed RSSI positioning method of positioning accuracy is higher, and the image processing system can accurate calibration of corn stalk line, which can accomplish the precise positioning of the robot in the corn field and avoid the robot in the process of operation causing damage to the crops.

Key words：corn stalk; real-time positioning; machine vision; the closed loop system; feedback adjustment

中圖分類號：S223.2;S220.3

文獻標識碼：A

文章編號：1003-188X(2016)09-0108-05

作者簡介：周茉(1981-) ,女，湖北鄂州人，講師，碩士。通訊作者：劉志剛(1980-)，男，湖北天門人，副教授，博士，(E-mail)fiberhome@126.com。

基金項目：湖北省自然科學基金面上項目(2014CFB589)；中央高?；究蒲袠I務費專項(2014QC004)；太陽能高效利用湖北省協同創新中心開放基金項目 (HBSKFMS2014032)

收稿日期：2015-06-04