農業機械使用視覺識別技術的優點及探索

呂明杰

摘 要：視覺識別技術作為21世紀的先進控制技術，為未來農業機械的發展提供了新的思路，使得我國的農業機械由自動化向智能化轉變。通過介紹視覺識別技術的原理以及它在農業機械方面的研究現狀，指出了現階段存在的問題和不足，分析了未來的發展前景。

關鍵詞：農業機械；視覺識別；精確農業；算法；圖像處理

中圖分類號：S126 文獻標識碼：A

doi：10.14031/j.cnki.njwx.2017.07.007

0 前言

隨著我國計算機技術以及自動控制技術的不斷發展，以高可靠性、高智能性、高環保性為目標的精確農業逐漸興起。由于食品安全問題和農業機械化發展逐漸成為全球化的主題，這也使得精確農業作為各國的農業發展基礎而倍受重視。近年來，農業機械的無人駕駛技術逐漸成為各大高校及科研院所研究的主題，研究的項目包含了自動噴藥、灌溉、施肥、收獲和耕種等多個方面，其重要的技術核心就是導航系統和視覺識別系統。視覺識別技術是傳感器技術發展的一個新方向，它具有精度高、信息量大、靈活性高、成本效率高、非破壞性等優點，而以視覺技術為依托的導航控制方式是未來導航技術發展的重要方向。如今，在農業機械領域，國外的科學技術人員通過多年的研究，已經可以通過智能識別技術實現眾多功能，例如茶葉種類分類、田間雜草識別、水果缺陷識別和分揀以及馬鈴薯形狀識別等。同時，通過近年來我國研究人員的不懈努力，視覺技術在農業機械領域的應用也有了長足的進步，在自動收獲和水果分揀等領域均取得了不錯的成績。

1 視覺識別技術介紹

視覺識別技術是通過計算機技術來模擬人的視覺功能，通過計算機的分析和處理來實現對指定事物的識別，它是一個極其復雜的系統，既要考慮到圖像信息的準確性，還要顧及客觀環境的實時變化，有些情況還要對運動著的目標進行實時追蹤，這都對視覺系統的研發提出了挑戰。人類的視覺系統可以看作是一個三維的采樣系統，而視覺識別技術是通過攝像機和計算機等來模擬構建一個采樣系統。視覺識別系統主要包含3大部分，即圖像獲取系統、圖像分析處理系統和信息輸出系統。圖像獲取系統就是將需要識別物體的圖像轉換成能被計算機所處理的數據；圖像分析處理系統就是將所需要識別的圖像的特點信息進行放大，通常是將已經獲取的圖像進行邊緣銳化、特征抽取、平滑處理、分割處理等工作，再將圖像進行編碼和傳輸；信息輸出系統就是將處理過的圖像顯示出來，便于計算機進行分析和識別?，F階段的視覺識別技術主要是利用被識別物體的顏色和形狀進行判斷，在環境較好的情況下，計算機可以給出準確的識別結果。

視覺識別技術涉及到計算機科學、人工智能、心理物理學、圖像處理、模式識別、神經生物學等多個領域的復雜學科。隨著計算機技術和圖像處理技術的發展，視覺識別技術也得到了長足的進步，如今，視覺識別技術已在醫學診斷、自動檢測與控制系統、自動化機器人、工業、農業、軍事等方面得到廣泛應用，并取得了相當好的經濟和社會效益。視覺識別技術作為一種新興技術，在20世紀90年代逐漸被科研人員重視起來，其發展至今已取得了多項突破，但視覺技術的發展仍有相當廣闊的空間。

2 視覺識別技術在農業機械的應用

近年來，視覺識別技術在農業機械領域的應用也逐漸多了起來，其主要的應用范圍包括：農業機械導航系統、作物生長狀況監測、變量控制等幾個方面。

導航系統是農業機械必備的系統之一，它大范圍的應用于旋耕播種、自動施肥、自動除草以及自動收獲等各類農業機械。目前，利用視覺識別技術的農業機械導航主要集中在以下兩個方面：（1）GPS技術與視覺識別技術結合使用。GPS技術與視覺識別技術都有各自的優點和不足，將二者結合起來可以完成許多復雜環境下的導航任務，而很多任務是無法由GPS技術或是視覺識別技術單獨完成的。在20世紀末，美國科學家制造了將視覺識別技術與GPS技術結合使用的聯合收獲機，可以按照事先制定好的工作路徑收獲水稻，工作中GPS技術主要用于收獲機的定位，而視覺識別技術則用來分辨已收獲區域和未收獲區域。（2）以視覺識別技術為主體的農業機械自動導航系統。此項技術所研究的主要問題包括自動導航的算法、圖像識別算法以及分析與反饋等方面。21世紀初，美國伊利諾斯大學研發了一臺基于視覺識別技術的自動導航收獲機，并為此收獲機研制了三套視覺識別導航算法，其中的一套算法可以精確的模擬農機操作人員的工作，分別對白天和夜晚時間段進行了玉米的自動收獲試驗，其精確程度已經達到了GPS導航的效果。同一時期，日本研制成功了以視覺識別技術為主體的蘋果自動采摘機器人，該機器人通過攝像機獲取信息，并與計算機相連接進行數據處理，能夠準確的識別成熟的蘋果并將其采摘。通過實驗證明，以視覺識別技術對農業機械進行導航，具有精度高、作業效果好的優點，且不需要事先設定導航路線，只需要視覺識別系統對行進中獲取的圖像進行分析和識別，就能自動根據田間的信息進行導航和精確作業。

作物生長狀況監測就是將作物的營養、溫度、形態、水分等重要信息進行記錄和分析，有助于掌握作物各個時期的特征狀況，將采集到的信息進行分析和整理，有助于為現代化的精確農業提供技術支持。基于視覺識別技術記錄的作物不同生長階段的信息，有利于研究作物生長狀態，并通過圖像識別出作物營養狀況并進行記錄，以不同時期的植株生長狀態體現其營養狀況。因此，利用視覺識別技術采集作物的生長狀態圖像，對其進行識別，從而為判斷作物營養狀況提供決策支持。國外科學家利用視覺識別技術采集了水稻稻冠的圖像，并通過圖像分析和數學計算對得到的數據進行分類和整理，得出視覺技術得到的水稻稻冠信息與人工測量數據極為接近的結論，這為智能化計算水稻施肥量提供了決策支持和技術保證。利用視覺識別技術建立水稻施肥管理系統，作為精確農業實施的重要技術支持，如今，對于作物生長狀況監測的準確性和有效性仍是未來研究和發展的方向。用視覺識別技術測量作物的生長過程相對于人工測量而言對作物幾乎沒有損害，但是由于農作物的種類很多，在農作物生長的過程中周邊環境變化很大，因此，應用視覺識別技術進行測量作物生長過程，目前只針對于某一特征并不能進行大規模、整體的識別與記錄。

變量控制針對在同一塊農田之中，不同位置土壤的肥力、含水量具有一定的差別，發生病蟲害的位置和概率也不同，因此，根據農田的實際情況控制水、肥、藥等變量的投入就是變量控制的研究目標。變量控制可以以最低的代價獲得最佳的效果?，F階段變量控制主要在變量施肥、變量施藥等方面。視覺識別技術中變量控制主要通過研究農田信息的識別來建立變量控制系統。例如：在識別田間雜草方面，由于田間雜草會爭奪作物的水、光、肥等資源，導致作物生長緩慢和產量下降，并可能對農業機械的旋轉結構產生纏繞破壞，對農業生產造成較大危害。因此，視覺識別技術通過識別雜草的形狀、紋理、顏色等因素，對雜草與作物以及周圍環境進行區分。但是對于葉片形狀的識別容易受到遮擋的干擾，而對紋理的識別又需要大量的計算，現階段將二者有機的結合起來，能夠準確、快捷的識別雜草。

3 農業機械視覺識別技術存在的問題

雖然視覺識別技術具有準確性高、安全可靠的優點，但是，它在我國農業機械中的應用還存在一定的問題，主要表現在以下幾個方面：（1）農作物的特征規律不明顯，同一種類的作物由于受到環境和位置等因素的影響，其視覺特征會有一定的差異，而現階段的視覺識別技術對于這種差異的適應性還比較弱，通常只應用于特定條件下的農業對象。（2）環境因素對視覺識別技術的實施產生不利影響，自然光是無時無刻不在變化的，視覺識別時對顏色的捕捉受光照的影響較大；自然界的空氣流動會導致視覺識別對象的擺動，從而產生視覺的距離變化和位置變化，影響識別效果；農作物本身結構復雜，互相之間會產生遮擋，這增加了視覺識別的難度。（3）視覺識別技術在農產品挑選分類方面有成熟的應用，但視覺識別技術的應用成本高，在病蟲害監測、自動采摘等方面應用時存在速度慢、 精度低等問題，目前在自動收獲和檢測等領域視覺識別技術還處于研發階段，未實現大規模應用。（4）田間工作環境復雜增大了視覺識別的難度，由于農業機械在田間行走時，攝像系統會產生晃動，不利于對象的捕捉，同時，在田間收集圖像時背景過于繁雜，識別的不利因素很多。（5）視覺識別技術的開發過程多是在實驗室中進行，使得初始開發的過程中光照、氣候等條件優于實際工作條件，容易導致實際應用時的許多不適應情況的發生。（6）目前對視覺識別技術的研究大多處理靜態圖像的階段，而在實際農業生產中很多情況都是需要實時處理的動態圖像，這就要求識別算法達到較高的標準，由于農業機械視覺識別系統的圖像處理信息計算量大，所以視覺識別技術研究的難點在于快速有效的識別目標作物。

4 結語

隨著視覺識別技術的快速發展，它在農業機械化的應用也會不斷增多，在精確農業中有非常廣泛的發展前景。未來視覺識別技術在精確農業中的應用應向以下幾個方向發展：（1）需要圖像處理具有良好的實時性和可靠性，能夠適應農業機械復雜的工作環境。（2）在應用視覺識別技術進行導航時，需提高數據處理能力，減少計算時間，實現導航與數據分析的實時同步。（3）視覺識別系統需要快速準確的對農業機械進行控制，以便解決視覺技術自動駕駛農業機械的問題。

綜上所述，視覺識別技術作為精確農業未來發展的關鍵技術之一，它在農業機械上的應用能在提高農業機械化、改善農作物質量、減少農機操作人員的工作量以及改良農業耕作模式等方面起到重要作用。雖然由于農業作業對象的復雜性，視覺識別技術在農業機械上的應用還受到理論和硬件條件等多方面因素的限制，它的發展還需解決很多的問題，但是，隨著我國農業機械工作者的不斷努力，相信這些問題會很快被解決，視覺識別技術在我國農業機械化的應用會有更好的前景。

參考文獻：

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