基于計(jì)算機(jī)視覺識(shí)別技術(shù)的甘蔗種植機(jī)械化研究

王 盛，李 明

(河南職業(yè)技術(shù)學(xué)院，鄭州 450046)

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基于計(jì)算機(jī)視覺識(shí)別技術(shù)的甘蔗種植機(jī)械化研究

王 盛，李 明

(河南職業(yè)技術(shù)學(xué)院，鄭州 450046)

針對(duì)當(dāng)前甘蔗種植機(jī)械化現(xiàn)狀，優(yōu)化機(jī)具設(shè)計(jì)，并應(yīng)用計(jì)算機(jī)視覺識(shí)別技術(shù)，自動(dòng)識(shí)別切種長(zhǎng)度，預(yù)切甘蔗種，以便實(shí)現(xiàn)精密化、機(jī)械化的甘蔗種植。在計(jì)算機(jī)視覺識(shí)別技術(shù)支持下優(yōu)化設(shè)計(jì)甘蔗種植設(shè)備，不僅可提升識(shí)別甘蔗莖節(jié)的正確率(提升80%)，還可以提升甘蔗種植效益(提升20%)，取得較好的經(jīng)濟(jì)效益。為此，設(shè)計(jì)了基于計(jì)算機(jī)視覺識(shí)別技術(shù)甘的蔗種植機(jī)械化設(shè)備，可提升甘蔗種植機(jī)械化水平，提高甘蔗預(yù)切種正確率，提升甘蔗機(jī)械化種植效益，產(chǎn)生積極影響。

甘蔗；種植機(jī)械化；視覺識(shí)別；預(yù)切種

0 引言

在我國(guó)，甘蔗屬于宿根作物，一年可以收獲一次，其留宿根在1～2年后會(huì)導(dǎo)致甘蔗產(chǎn)量下降[1]。由于甘蔗種植屬于勞動(dòng)密集型產(chǎn)業(yè)[2]，實(shí)現(xiàn)甘蔗種植機(jī)械化生產(chǎn)是未來發(fā)展的方向。

1 甘蔗種植機(jī)械化發(fā)展現(xiàn)狀

甘蔗種植屬于勞動(dòng)密集型工序，主要包括開溝、施肥、投種、覆土、壓土、鋪膜及壓膜等工序[3-5]，而甘蔗種植機(jī)械化是指采用甘蔗聯(lián)合種植機(jī)在田間進(jìn)行開溝、施肥，以及甘蔗斬種、消毒、排種、覆土、壓土、蓋膜作業(yè)的技術(shù)[6]。當(dāng)前，多應(yīng)用預(yù)切種式甘蔗種植機(jī)，其工作原理是通過人工預(yù)先切種剔除有病蟲害蔗種，將蔗段充分地浸泡消毒，并將預(yù)先就切割好的蔗段裝到機(jī)器的甘蔗種箱之內(nèi)[7-12]，通過蔗段喂入結(jié)構(gòu)及排種部分，把蔗段鋪放到已經(jīng)開好溝的土地區(qū)域，完成機(jī)械化種植。然而，在現(xiàn)存的甘蔗種植機(jī)械化設(shè)備中，預(yù)切種式的優(yōu)點(diǎn)是能夠?qū)⒏收岱N植的開溝、施肥、落種及覆土等工序[13]實(shí)現(xiàn)機(jī)械化的自動(dòng)操作，減少人工工作量；但是在蔗段預(yù)切種方面還是需要人工參與，降低了工作效率，未能達(dá)到實(shí)現(xiàn)全機(jī)械化的甘蔗種植目標(biāo)。

2 設(shè)計(jì)原理

基于計(jì)算機(jī)視覺識(shí)別技術(shù)，設(shè)計(jì)機(jī)械化甘蔗種植機(jī)器，主要原理是通過圖像采集設(shè)備采集甘蔗圖像,而后由計(jì)算機(jī)識(shí)別甘蔗莖節(jié)、蔗芽，對(duì)甘蔗蔗種切斷進(jìn)行預(yù)處理[14]。本次設(shè)計(jì)的甘蔗種植機(jī)械化設(shè)備能夠通過計(jì)算視覺機(jī)識(shí)技術(shù)，識(shí)別出甘蔗圖像中的莖節(jié)部分,然后通過軟件操控系統(tǒng)控制切斷器進(jìn)行分段預(yù)切，并將這個(gè)蔗種當(dāng)做預(yù)切的甘蔗，放到預(yù)切種箱內(nèi)，作為機(jī)械化種植甘蔗的蔗種來源，實(shí)現(xiàn)甘蔗種植機(jī)械化。在機(jī)械化設(shè)備設(shè)計(jì)中，喂蔗時(shí)先把甘蔗整齊堆放至擺蔗位置；試運(yùn)行液壓系統(tǒng)，抬起機(jī)器，投蔗時(shí)要連續(xù)，保證不漏種，喂蔗時(shí)要空走一定距離，看蔗種擺放密度及施肥效果，如果不理想，按種植機(jī)切割速度及施肥速度進(jìn)行調(diào)節(jié)[15]。鋪膜時(shí)，當(dāng)機(jī)器抬起時(shí)，把薄膜扯出一部分，蓋過壓膜輪，然后降下機(jī)器，用壓膜輪壓住，以防被風(fēng)吹偏。目前的甘蔗機(jī)械化種植中，多是采用定長(zhǎng)的方式去切斷甘蔗終端的預(yù)切種方式，不僅會(huì)造成切斷蔗芽而嚴(yán)重浪費(fèi)甘蔗種資源，也會(huì)降低實(shí)際機(jī)械化甘蔗種植效益。基于計(jì)算機(jī)視覺識(shí)別技術(shù)，能夠有效提高機(jī)械化蔗種切斷的質(zhì)量，精確地對(duì)甘蔗圖像中的莖節(jié)進(jìn)行識(shí)別，根據(jù)拍攝到甘蔗圖像的邊緣特性及顏色分量，運(yùn)用灰度的梯度特性、邊緣檢側(cè)法、HVS顏色空間分量等[16]，確保滿足人們對(duì)甘蔗種植機(jī)械化設(shè)備的應(yīng)用需求。

3 甘蔗種植機(jī)械的優(yōu)化設(shè)計(jì)

3.1 設(shè)備總體結(jié)構(gòu)組成

本次設(shè)計(jì)的甘蔗種植機(jī)械化設(shè)備中，基于計(jì)算機(jī)視覺識(shí)別技術(shù)，確保該設(shè)備應(yīng)包含機(jī)械部分與軟件控制部分，其軟件控制部分應(yīng)包含蔗種預(yù)處理、莖節(jié)與莖芽識(shí)別模塊，其設(shè)計(jì)流程如圖1所示。

圖1 設(shè)計(jì)流程

在蔗種預(yù)處理中，主要通過系統(tǒng)攝像機(jī)，根據(jù)拍攝的甘蔗圖像，將其傳輸給系統(tǒng)的控制部分。即針對(duì)需要進(jìn)行切斷的甘蔗蔗種，將其放置到系統(tǒng)的切種控制載物臺(tái)位置；然后，由計(jì)算機(jī)視覺識(shí)別技術(shù)中的攝像機(jī)控制部分進(jìn)行處理，有效采集甘蔗的圖像信息,并將采集到甘蔗的圖像應(yīng)用JGP格式存儲(chǔ)在機(jī)械設(shè)備的軟件控制系統(tǒng)中。

莖節(jié)與莖芽識(shí)別中，能夠應(yīng)用邊緣檢側(cè)法及灰度梯度法，以RGB及HVS圖像的顏色空間分量作為視覺依據(jù)，從而識(shí)別出在某一甘蔗圖像中的甘蔗莖節(jié),實(shí)現(xiàn)蔗種預(yù)切操作。

3.2 蔗種預(yù)處理

該部分處理中，將采集的RGB甘蔗圖像，轉(zhuǎn)化成HVS顏色空間圖像，采應(yīng)用H分量對(duì)圖像進(jìn)行二值化分割，并通過 OTSU濾波、除噪等預(yù)處理過程，有效獲得在甘蔗圖像中的最小區(qū)域。預(yù)處理工作流程如圖2所示。

圖2 預(yù)處理流程

3.3 識(shí)別甘蔗莖節(jié)、莖芽

針對(duì)采集的甘蔗圖像，根據(jù)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)平臺(tái)，應(yīng)用模糊聚類算法，去除甘蔗圖像中的噪聲，并有效提出在甘蔗圖像中的莖節(jié)特征及最小甘蔗區(qū)域, 識(shí)別、定位甘蔗莖節(jié),以便可以獲取莖節(jié)位置，從而計(jì)算出甘蔗中的莖節(jié)、莖芽個(gè)數(shù)，有利于機(jī)械化種植甘蔗中做好預(yù)切種工作。

3.4 計(jì)算機(jī)視覺識(shí)別算法

對(duì)于計(jì)算機(jī)視覺識(shí)別技術(shù)中，應(yīng)用模糊聚類算法，不僅能夠提出原始數(shù)據(jù)中的特征信息,還可以優(yōu)化選擇特征，或是針對(duì)特征降維，提升計(jì)算機(jī)視覺識(shí)別精度。

模糊聚類算法目標(biāo)函數(shù)為

(1)

其中，p表示每一個(gè)樣本xj的維數(shù)，x={x1，x2，…，xj，…，xN}是一個(gè)p×N矩陣；N表示樣本數(shù)目，通常表示圖像像素?cái)?shù)；C表示聚類數(shù)目；uij?U(p×N×C)是矢量xj隸屬于第i類的隸屬度函數(shù)，滿足uij[0,1]且；聚類中心z={z1，z2，…，zi，…，zC}是p×C矩陣。uij和zi更新等式分別為

(2)

算法步驟如下：

1)設(shè)置出目標(biāo)函數(shù)的精度，對(duì)于這個(gè)模糊指數(shù)通常情況下可以設(shè)置為2，找出其中最大的迭代次數(shù)；

2)初始化模糊聚類的中心；

3)更新聚類中心；

4)|J(t)-J(t-1)|<ε，c>Tm可以結(jié)束聚類；或者t←t+1，跳轉(zhuǎn)到步驟3)；

5)根據(jù)U={uij}得到的像素點(diǎn)，分類處理結(jié)果。

3.5 算法代碼實(shí)現(xiàn)

function[IX2]=fcm(IM);

%IM是輸入的源圖像

%IX2是分類結(jié)果

IM=imread('tu1.bmp');

……

IMM=cat(4,IM,IM,IM,IM);

%初始化聚類中心(4類)

cc1=7;

cc2=70;

cc3=180;

cc4=240;

ttFcm=0;

while(ttFcm<15)

ttFcm=ttFcm+1;

c1=repmat(cc1,maxX,maxY);

c2=repmat(cc2,maxX,maxY);

……

daoshu2=daoshu(:,:,1)+daoshu(:,:,2)+daoshu(:,:,3)+daoshu(:,:,4);

%計(jì)算隸屬度u

distance1=distance(:,:,1).*daoshu2;

u1=1./distance1;

這種論調(diào)常常被當(dāng)做非理性主義的、反科學(xué)的觀念，是以文學(xué)的形式表現(xiàn)的非理性主義哲學(xué)。 但問題并非如此簡(jiǎn)單。 羅扎諾夫認(rèn)為，在實(shí)證主義科學(xué)(傲慢的科學(xué))的基礎(chǔ)上固然不能建成大廈，在“任性”的基礎(chǔ)上同樣不能建成大廈，而是需要一種可以包容“任性”的、溫和的、謙遜有禮的科學(xué)。 羅扎諾夫說：

……

u4=1./distance4;

%計(jì)算聚類中心z

ccc1=sum(sum(u1.*u1.*IM))/sum(sum(u1.*u1));

……

fori=1:maxX

forj=1:maxY

ifmax(pp(i,j,:))==u1(i,j)

elseifmax(pp(i,j,:))==u2(i,j)

IX2(i,j)=2;

elseifmax(pp(i,j,:))==u3(i,j)

IX2(i,j)=3;

……

end

%判結(jié)束條件

ifmax(tmpMatrix)<0.0001

break;

……

IMMM(i,j)=240;

elseifIX2(i,j)==3

IMMM(i,j)=180;

elseifIX2(i,j)==2

%顯示每次聚類分割結(jié)果

figure(2);

imshow(uint8(IMMM));

end

fori=1:maxX

forj=1:maxY

ifIX2(i,j)==4

IMMM(i,j)=240;

……

IMMM(i,j)=70;

else

IMMM(i,j)=7;

end

%顯示最終分類結(jié)果

4 甘蔗種植機(jī)械化仿真驗(yàn)證

4.1 仿真實(shí)驗(yàn)

采用C1745B型號(hào)攝像頭作為機(jī)械化設(shè)備軟件控制部分的數(shù)據(jù)采集工具；主要采用CMOS傳感器自動(dòng)進(jìn)行曝光控制，也可以自動(dòng)校正拍攝圖片過程中的白平衡和顏色，可以獲得更為清晰的甘蔗圖像，如圖3所示；應(yīng)用C1745B型號(hào)攝像頭的相機(jī)，拍攝采集大小為 640×480 像素的甘蔗圖像，然后提取圖像區(qū)域，進(jìn)行HSV變換，標(biāo)記甘蔗圖像中的莖節(jié)。

圖3 甘蔗圖像

4.2 仿真結(jié)果

對(duì)甘蔗圖像的 150 個(gè)莖節(jié)進(jìn)行計(jì)算機(jī)視覺識(shí)別，讀入圖像的像素信息后顯示出結(jié)果，利用像素按灰度值分類后的中間結(jié)果，將圖片成功地分為黑、白、深灰和淺灰4類，并且邊界十分清楚,如圖4所示。

圖4 識(shí)別后的圖像

計(jì)算機(jī)視覺識(shí)別中，在沒有考慮修正參數(shù)的前提下，得到的正確識(shí)別率是 62%。因此，基于人眼識(shí)別基礎(chǔ)理論，可以看出：甘蔗的莖節(jié)部分多是出現(xiàn)在甘蔗凸起區(qū)域的一側(cè)。因此，可以對(duì)計(jì)算機(jī)視覺識(shí)別的結(jié)果進(jìn)行以下修正，如表1所示。

表1 仿真結(jié)果

結(jié)果表明：當(dāng)修正了20 像素時(shí)，可獲得較好的甘蔗機(jī)械化預(yù)切種識(shí)別效果；且針對(duì)150 個(gè)甘蔗的莖節(jié)進(jìn)行視覺識(shí)別，得出的正確識(shí)別率是80%，僅僅偏離甘蔗莖節(jié)中心線28.85像素。

經(jīng)過試驗(yàn)研究可以證實(shí)：設(shè)計(jì)的基于計(jì)算機(jī)視覺識(shí)別技術(shù)的機(jī)械化甘蔗種植設(shè)備，不僅可以提升識(shí)別甘蔗莖節(jié)的正確率(提升80%)，還可以提升甘蔗種植效益(提升20%)，具有較好的經(jīng)濟(jì)效益。

5 結(jié)論

設(shè)計(jì)了基于計(jì)算機(jī)視覺識(shí)別下的甘蔗種植機(jī)械化設(shè)備，可提升甘蔗種植機(jī)械化水平和效益，提高甘蔗預(yù)切種正確率，對(duì)促進(jìn)我國(guó)甘蔗種植機(jī)械化水平提升具有重要意義，可在實(shí)踐中推廣應(yīng)用該技術(shù)。

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Mechanization of Sugarcane Planting Based on Computer Vision Identification Technology

Wang Sheng, Li Ming

(Henan Polytechnic, Zhengzhou 450046, China)

The aim of this study is to study the mechanization of sugarcane planting under the recognition of computer vision. In the sugarcane planting technology, in view of the current mechanization of sugarcane planting status, to optimize the design of machinery equipment and application of computer visual recognition technology, automatic identification of cutting length, pre cut sugar cane, so that the precision and mechanization of sugar cane cultivation can be achieved. Results confirmed that the application design based on computer vision recognition technology of mechanization of sugarcane planting equipment, not only can improve the correct rate of the recognition of sugarcane stem section, up to 80%, also can enhance the efficiency of sugarcane planting, increased by 20%, play a positive effect in application. Results show that the design based on computer vision recognition of sugar cane mechanized equipment, enhance the level of mechanization of sugarcane planting, sugarcane pre cut planting, enhance sugarcane mechanization planting benefit, resulting in a positive impact.

sugarcane; planting mechanization; vision recognition; pre cut

2016-04-25

河南省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(162300410266)

王 盛(1981-)，男，河南濮陽人，講師 ,碩士研究生，(E-mail)wangsheng042212@163.com。

S233.1

A

1003-188X(2017)06-0198-04