基于嵌入式機器視覺的水稻秧盤育秧圖像無線傳輸系統

譚穗妍 馬 旭 董文浩 鹿芳媛 李倍旭

(1.華南農業大學電子工程學院， 廣州 510642； 2.華南農業大學工程學院， 廣州 510642)

基于嵌入式機器視覺的水稻秧盤育秧圖像無線傳輸系統

譚穗妍1馬 旭2董文浩2鹿芳媛2李倍旭1

(1.華南農業大學電子工程學院， 廣州 510642； 2.華南農業大學工程學院， 廣州 510642)

雜交稻機械化秧盤精密播種育秧過程中需要人工實時監測，以保證秧盤播種性能，為解決傳統人工長時間戶外、低效的監測方式，設計了基于嵌入式機器視覺的水稻秧盤育秧圖像無線傳輸系統。系統由嵌入式開發平臺、無線WiFi網關、高清網絡攝像頭、紅外傳感模塊、遠程服務器等組成。嵌入式開發平臺采用Tiny4412開發板，并在其上移植Linux系統、攝像頭驅動、GPIO口驅動；采用Qt開發工具，完成圖像采集、實時顯示，并設計出友好的人機交互界面；利用Jpeglib靜態庫對圖像進行數據壓縮；利用無線WiFi局域網、嵌入式系統和遠程服務器按照規定的協議通過Socket通信進行數據傳輸。遠程服務器基于Netty框架對采集到的圖像數據進行校驗、實時顯示和保存。試驗結果表明，不同分辨率圖像的無線傳輸速率均滿足育秧流水線實時作業要求，JPEG格式的圖像經過數據壓縮，其傳輸速率大大提高；嵌入式采集終端能夠穩定采集播種秧盤圖像，并成功地上傳到服務器，網絡平均丟包率為0.23%，誤碼率為0.23%。

水稻秧盤育秧； 嵌入式機器視覺； 圖像； 無線傳輸； 系統設計

引言

雜交稻要求低播量精密播種，須保證2～3粒/穴[1-4],以達到1～2株/穴的精準栽插，實現機械化種植的優質高產。試驗發現，播種裝置的結構影響其播種性能[5-6]，而且播種器播種性能與水稻種子的物理特性密切相關[7]。水稻種子通常是在浸種催芽后播種，播種期間種子物理特性如含水量和種芽長度的變化，或是更換不同品種種子時，都會影響播種器的播種性能。因此，在秧盤育秧播種現場需安排勞動人員監視秧盤播種性能變化情況，當發現播種性能異常時，需中斷播種過程，通過人工調節播種器的工作參數來保持播種量恒定，人工監測和調節播種量成為制約水稻育秧流水線播種效率提高的重要因素；同時，育秧播種環境惡劣，例如在南方雙季稻區，早稻期間，氣候潮濕寒冷，晚稻期間，氣候高溫炎熱；人工監測由于疲勞而準確性下降，影響播種性能。隨著現代化技術及信息化水平的不斷提高，智能監控越來越多地取代人工低效率的傳統監測，在自動化與機械化的水稻育插秧作業中將發揮重要作用。

目前嵌入式機器視覺系統和圖像無線傳輸技術在水稻育秧流水線作業中的應用剛剛起步，國內外已有學者應用上述技術實現遠程精準農業的作業監控[8]。陳海濤等[9]開發嵌入式Linux圖像采集系統和3G無線傳輸的灌區灌溉設施及農作物圖像采集器。文獻[10-14]基于ARM技術和GPRS技術實現畜禽類如雞舍、豬舍等環境的無線監控系統。王健等[15]以Tiny210嵌入式開發板為核心，通過網絡攝像頭和WiFi網關實現無人機視頻采集與傳輸。本文設計以嵌入式開發平臺Tiny4412、紅外傳感模塊、網絡高清攝像頭、遠程服務器組建的水稻育秧流水線播種秧盤圖像無線傳輸系統，利用WiFi網關，嵌入式系統和遠程服務器按照規定的協議通過Socket通信進行數據傳輸，以實現秧盤圖像無線傳輸，并存儲在遠程服務器進行水稻秧盤播種量分析[16]。

1 系統總體方案設計

系統硬件結構框圖如圖1所示，基于嵌入式機器視覺水稻秧盤圖像無線傳輸系統由Tiny210嵌入式開發平臺、紅外傳感模塊、無線WiFi網關、高清網絡攝像頭和遠程服務器等組成。

圖1 系統硬件結構框圖Fig.1 Block diagram of nursery plug tray images wireless transmission system

基于嵌入式機器視覺水稻秧盤圖像無線傳輸系統安裝在華南農業大學工程學院研制的2SJB-500型精密育秧播種流水線上[17]，系統如圖2所示。系統設置在秧盤播種器與覆土裝置之間。首先將紅外傳感模塊安裝在攝像頭前端，用于檢測是否有秧盤到達拍攝區域；當檢測秧盤到達拍攝區域后，嵌入式開發系統通過GPIO口接收紅外傳感模塊信號，系統根據設定參數采集并保存一定數量的秧盤圖像，同時嵌入式系統實時顯示育秧流水線的播種秧盤圖像；通過無線WiFi網關，嵌入式系統和遠程服務器利用Socket通信按照規定協議進行數據傳輸。遠程服務器基于Netty框架對采集到的圖像數據進行校驗、實時顯示和保存。為獲取高對比度的清晰圖像，在拍攝區域上安裝光箱，光箱中安裝4塊高亮度的LED面光源。

圖2 嵌入式機器視覺育秧秧盤圖像無線傳輸系統示意圖Fig.2 Schematic of nursery plug tray images wireless transmission system based on embedded machine vision1.播種器 2.LED照明 3.光箱 4.攝像頭 5.覆土裝置 6.嵌入式開發系統 7.紅外傳感模塊 8.秧盤 9.遠程服務器

2 系統功能模塊設計

2.1 系統硬件設計

(1)Tiny4412嵌入式開發平臺

基于嵌入式機器視覺水稻秧盤圖像無線傳輸系統采用廣東友善之臂計算機科技有限公司的Tiny4412型嵌入式開發板作為核心板。Tiny4412是一款高性能的四核Cortex-A9 核心板，采用三星Exynos 4412 Quad-core作為主處理器，運行主頻1.5 GHz，內置ARM Mali-400雙核GPU；支持1080p硬件解碼視頻播放，支持視頻格式MPEG4、H.263、H.264；配備1 G的DDR3內存，4 G Flash大容量存儲，7寸高清電容觸摸屏。

(2)高清網絡攝像頭

高清網絡攝像頭采用羅技C270，具有自動對焦功能的卡爾蔡司鏡頭，最高幀速可達30幀/s，可支持640像素×480像素、960像素×544像素、1 280像素×720像素等多種分辨率圖像；支持多種圖像輸出格式，如YUYV、RGB等。

(3)紅外傳感模塊

紅外傳感模塊由發射器和接收器組成，其工作原理是：發射器發出的紅外光線直接進入接收器，當傳送帶上運動的秧盤經過發射器和接收器之間并阻斷光線時，光電模塊的輸出電平會發生變化。紅外傳感模塊與嵌入式系統的GPIO口連接，嵌入式系統通過掃描GPIO口的變化電平信號，觸發圖像采集。

(4)無線網絡

系統利用WiFi網關和局域網實現無線通信，無線網卡采用TP-LINK WN322G+，使用USB接口連接，具有熱插拔和即插即用的特性，無線網卡基于802.11ag協議，兼容 802.11b標準，傳輸速率達54 Mb/s，滿足高速率的圖像傳輸要求。

2.2 系統軟件設計

2.2.1 嵌入式系統軟件總體設計

嵌入式機器視覺軟件系統以嵌入式Linux系統和Qt圖形用戶界面庫為基礎。嵌入式Linux系統的移植包括Bootloader移植、內核制作與移植、根文件系統制作與移植和攝像頭與GPIO口驅動移植[18]。在Linux系統移植基礎上，基于Qtopia 2.2.0開發應用軟件包括紅外傳感模塊信號的GPIO口掃描、攝像頭圖像采集、圖像壓縮和顯示、友好的用戶交互界面和圖像無線傳輸，Qtopia 2.2.0是基于Qt開發的一個軟件平臺[19]。軟件總體工作流程如圖3所示，系統啟動后手動設置圖像采集和傳輸參數，點擊啟動按鈕，程序初始化攝像頭、初始化GPIO口、連接服務器，然后啟用3個線程。線程1負責讀取攝像頭的圖像，然后把讀取的圖像進行圖像壓縮，存入隊列1。線程2從隊列1中讀取圖像，然后把圖像在嵌入式開發板屏幕中實時顯示出來。接著讀取GPIO口信號，如果檢測到信號則把當前圖像存入隊列2，交給線程3。線程3從隊列2中讀取圖像，然后按照無線傳輸協議把圖像封裝成數據包發送到遠程服務器。

圖3 嵌入式機器視覺育秧秧盤圖像無線傳輸系統流程圖Fig.3 Flow chart of nursery plug tray images wireless transmission system based on embedded machine vision

2.2.2 圖像采集和圖像壓縮

V4L2(Video for Linux 2)是Linux系統操作視頻設備的標準，是視頻采集的應用程序編程接口(API)，為視頻設備驅動程序提供統一接口[20-21]。系統通過調用內核視頻采集驅動V4L2的函數接口，進行圖像幀采集。V4L2可實現對視頻設備的基本操作，包括開、讀、寫、關。內存映射和中斷實現函數ioctl都被封裝在結構體中，當對視頻圖像設備進行讀寫等操作時，內核通過訪問結構，調用相應操作所需函數即可。

由于嵌入式系統采集得到的圖像數據格式是YUYV，圖像顯示前必須進行圖像格式轉換，將YUYV格式轉換為QPixmap支持的BMP格式[22]。但BMP圖像格式數據比較大，為提高網絡傳輸速度，可以在無線傳輸前將圖像壓縮，減小數據量。本文采用算法復雜度相對較低的JPEG壓縮方式，利用基于離散余弦變換的圖像壓縮算法，首先把二維圖像數據進行離散余弦變換，并進行量化，然后進行“Z”字型編碼、行程編碼和熵編碼，結合編碼后的數據和JPEG標志信息，生成JPEG數據。Jpeglib壓縮庫是一個開源代碼庫，調用其接口函數可以實現基于JPEG算法的圖像壓縮。在進行圖像壓縮前設置如下參數：①申請和初始化JPEG壓縮對象，初始化錯誤處理器。②設置壓縮圖像輸出的內存地址。③設置圖像的長和寬。④設置彩色位圖和空間。⑤設置圖像的壓縮質量。完成設置后對每一行的圖像進行掃描壓縮，并返回圖像地址與圖像大小。

2.2.3 GPIO子系統

Linux系統通過統一的接口來操作GPIO口，編寫相應的GPIO口內核驅動，可實現對GPIO口操作，驅動程序中包括GPIO口申請、輸入輸出方向控制、中斷申請、中斷邊沿觸發方式設置、導出GPIO口和釋放GPIO口資源等函數。把GPIO內核驅動編譯成模塊，加載到Linux內核中，通過向/sys/class/gpio/export中寫入GPIO編號，GPIO口將被導出到用戶空間，并生成/sys/class/gpio/gpioN文件夾。通過讀寫/sys/class/gpio/gpioN文件中的direction、value和edge文件可以設置或讀取GPIO的輸入輸出方向、電平值和中斷觸發方式。

2.2.4 基于Qtopia秧盤圖像采集軟件界面

圖4 育秧秧盤圖像采集軟件界面Fig.4 Software interface of capturing nursery plug tray images

秧盤播種圖像采集程序功能包括參數設置，圖像采集以及圖像顯示。利用Qt提供的可視化界面設計工具Qtopia來開發應用程序的界面組建。首先添加4個Line Edit控件，用于接收用戶設置的參數，包括圖像采集分辨率(Pixel)、連接服務器端IP地址和端口(IP)、采集每幅圖像的間隔時間(Interval)和每次采集圖像的數量(Amount)。然后添加5個Text Label 控件用于顯示標簽，添加1個QPainter類用來執行屏幕繪制的操作，實現屏幕中圖像顯示和刷新。最后添加2個Push Button按鈕控件，用來啟動圖像采集和關閉程序。圖4為育秧秧盤圖像采集軟件界面。

2.2.5 無線傳輸協議設計

使用TCP/IP協議建立嵌入式圖像采集終端與遠程服務器之間圖像信息的連接通信，并根據實際應用中具體的需求定制了網絡傳輸協議。嵌入式秧盤圖像采集終端和遠程服務器間傳輸的信息主要為播種秧盤圖像信息和控制命令信息，傳輸信息遵循圖5的報文格式。

圖5 無線傳輸信息的報文格式

Fig.5 Wireless transmission message format

其中圖像大小為32位無符號整型，表示圖像數據的字節長度。圖像序號為32位無符號整型，由客戶端負責從0開始遞增，每幅圖片具有唯一的序號。CRC校驗位為循環冗余校驗碼，具有傳輸數據校驗功能。循環冗余校驗是常用差錯控制法中的一種，其校驗工作方式為：運用生成的多項式g(x)去除要發送的m位二進制數據f(x)，并將相除結果的n位余數作為CRC校驗碼附在數據f(x)后，構成一個新的m+n位二進制碼發送出去；接收時，先用同一個多項式g(x)去除傳送過來的新二進制數據，若余數為0，說明數據正確，若余數不為0，說明傳輸過程中數據出現錯誤，要求發送方重新發送。數據位為4個字節長度，固定為0x0A、0x0B、0x0C、0x0D，用于在傳輸過程中對數據包進行分割。

系統的通信方式采用Socket同步阻塞通信[22]，建立1個連接需要經過3次握手。第1步嵌入式系統采集終端發起連接，第2步遠程服務器回復確認信息，第3步采集終端再次發送確認信息，然后連接建立，采集終端的Socket通信利用QT中的QSocket實現。

2.2.6 基于Netty框架的遠程服務器監控軟件設計

遠程服務器基于JBOSS的JAVA開源框架Netty實現Socket通信[23]。Netty可以實現異步通信，事件驅動的網絡應用程序框架，滿足網絡通信中高并發的要求。利用Netty框架搭建服務端，設置0x0A、0x0B、0x0C、0x0D為數據分割標志、監聽端口，等待采集終端的連接。采集終端發起并建立連接后，開始發送數據。服務器接收數據，對數據包的前3個字段內容做CRC校驗，如果校驗通過，立即給采集端回復確認信息，回復信息的格式為：圖像序號+數據位。接著對數據包進行解析，服務器對解析出來的圖像數據調用JAVA基礎類Image顯示圖像，然后使用文件輸出流將二進制圖像數據以JPEG的格式保存在本地存儲中，圖6為服務器監控流程圖。

圖6 服務器監控流程圖Fig.6 Flow chart of sever monitor

3 系統測試和結果分析

3.1 水稻育秧秧盤圖像無線傳輸系統的測試方案

精密育秧播種流水線對水稻秧盤進行精密播種作業，育秧秧盤采用規格為29穴/列×14穴/行，尺寸為580 mm×280 mm×30 mm。調整攝像頭高度，可調節拍攝秧盤的視窗范圍。流水線工作速度設置為500盤/h，當紅外傳感模塊檢測秧盤到達拍攝區域后，嵌入式系統控制攝像頭每2 s拍攝1幅圖像，每個秧盤采集3幅圖像，采集的圖像序列如圖7所示。遠程服務器通過WiFi網關接收嵌入式系統的圖像文件。系統利用BWMeter寬帶測速器對傳輸圖像數據進行分析，得出系統運行的測試結果。

圖7 播種秧盤圖像實時顯示及采集Fig.7 Display and acquisition of nursery plug tray images

3.2 播種秧盤圖像無線傳輸速度試驗及結果

流水線上采集播種秧盤圖像，每個秧盤采集3幅圖像，連續采集30個秧盤，并通過WiFi網關傳輸到遠程服務器，設置幀速率為25幀/s，在網絡環境暢通條件下，分別傳輸未經過壓縮的BMP圖像和經過數據壓縮的JPEG圖像，并設置傳輸不同分辨率的秧盤圖像，其傳輸速度試驗結果如表1、表2所示。

表1 BMP圖像傳輸速度測量

表2 JPEG圖像傳輸速度測量

3.3 網絡丟包率和誤碼率試驗及結果

嵌入式系統控制攝像頭采集秧盤播種圖像，遠程服務器監測接收并解析圖像數據。嵌入式系統對每個分組打包的數據包進行計數，通過WiFi網關把數據包傳送到遠程服務器，遠程服務器對接收的數據包進行計數，并對傳輸的數據進行CRC校驗，如果校驗不通過，即計數產生誤碼。分別設置采集和傳輸不同分辨率的秧盤圖像，每2 s采集1次圖像，連續工作監測60 min，測試網絡丟包率和數據誤碼率，其試驗結果如表3所示。

表3 網絡丟包率和誤碼率測量結果

3.4 測試結果分析

(1)在搭建的WiFi網絡測試環境中，傳輸不同數據格式的播種秧盤圖像，分別為未經過數據壓縮的BMP圖像和經過數據壓縮的JPEG圖像，傳輸分辨率為640像素×480像素、960像素×544像素、1 280像素×720像素圖像時，平均每幅BMP圖像傳輸時間分別為0.45、0.72、1.2 s，傳輸速率最高達到2.7 Mb/s；平均每幅JPEG圖像傳輸時間分別為30、100、280 ms，傳輸最高速率為55 kb/s；因為數據傳輸速率為單位時間內傳送數據碼元的個數，因此數據傳輸速率與傳輸的圖像大小有關。兩種圖像格式的傳輸速率都滿足育秧流水線實時作業要求，JPEG圖像格式經過數據壓縮，其傳輸耗時大大降低，且圖像質量滿足后續播種量檢測要求。

(2)試驗結果表明，系統中嵌入式采集終端能夠穩定采集播種秧盤圖像，并成功地上傳到服務器，網絡平均丟包率為0.23%，誤碼率為0.23%。

4 結論

(1)設計開發了以嵌入式開發平臺Tiny4412、網絡高清攝像頭、紅外傳感模塊、遠程計算機組建的水稻育秧流水線播種秧盤圖像無線傳輸系統；試驗結果表明，系統傳輸兩種圖像格式的秧盤圖像，分別為未經過壓縮的BMP圖像和經過壓縮的JPEG圖像，傳輸速率都滿足育秧流水線實時作業要求；嵌入式采集終端能夠穩定采集播種秧盤圖像，并成功地上傳到服務器。

(2)開發的嵌入式機器視覺系統，實現了將通用機器視覺處理程序移植到嵌入式系統中，完成了圖像采集和顯示功能，開發了友好的人機交互界面，并在遠程計算機上監測處理結果，網絡平均丟包率為0.23%，誤碼率為0.23%。此外，通過遠程服務器端的秧盤圖像接收可實現播種性能的遠程檢測，為實現遠程調控水稻育秧流水線播種量，減少戶外惡劣環境下勞動強度和提高勞動效率奠定了基礎。

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Design of Rice Nursery Tray Images Wireless Transmission System Based on Embedded Machine Vision

TAN Suiyan1MA Xu2DONG Wenhao2LU Fangyuan2LI Beixu1

(1.CollegeofElectronicsEngineering,SouthChinaAgriculturalUniversity,Guangzhou510642,China2.CollegeofEngineering,SouthChinaAgriculturalUniversity,Guangzhou510642,China)

Because the sowing performance of precision rice seeders is influenced not only by the operational parameters but also by the physical properties of seeds, during the rice seedling nursery process, sowing quantity in plug tray varies from time to time. Therefore, monitoring of sowing quantity by workers is needed. In order to solve the problem that human labor spends much time on working in outdoor environment and its low efficiency, a rice nursery tray images wireless transmission system based on embedded machine vision was designed. The embedded machine vision system was composed of embedded development platform Tiny4412, WiFi gateway, network camera, infrared sensor module and remote computer. The embedded Linux operating system, camera driver, GPIO port driver and network file system configuration were installed in embedded development platform. Applications for the device were programmed with Qt development tool. The applications included image acquisition, real-time images displaying on screen and friendly interactive interface. Jpeglib static library was used to compress the images. Through the WiFi network, embedded system and remote server achieved socket communication in accordance with the provision of protocol data transmission. The remote server achieved collecting, validating, displaying and saving the images based on the Netty framework. The test results showed that the transmission of BMP and the compressed JPEG images could meet the operational requirements of automated rice sowing test line. The transmission rate of JPEG images was greatly improved. The embedded data acquisition terminal could collect stable seeding tray images, and successfully upload to the server. The network average packet loss rate was 0.23% and the error rate was 0.23%. The design of the system laid the experimental platform for the achievement of remote control to the rice sowing quantity of rice sowing test line and the development of embedded-machine-vision-based system for rice nursery trays sowing quantity detection.

rice tray nursery; embedded machine vision; image; wireless transmission; system design

10.6041/j.issn.1000-1298.2017.04.002

2016-07-26

2016-12-11

國家自然科學基金項目(51505156、51275209)、廣東省科技計劃項目(2014B020207002)和現代農業產業技術體系建設專項資金項目(CARS-01-33)

譚穗妍(1981—)，女，博士生，主要從事精準農業和智能農業研究，E-mail： tansuiyan@scau.edu.cn

馬旭(1959—)，男，教授，博士生導師，主要從事現代農業技術裝備研究，E-mail： maxu1959@scau.edu.cn

S223.1+3; TP391.41

A

1000-1298(2017)04-0022-07