基于嵌入式和圖像處理技術(shù)的精準(zhǔn)自動施藥平臺研究

劉 英,黃鳳輝

(1.內(nèi)蒙古機(jī)電職業(yè)技術(shù)學(xué)院 信息與管理工程系,呼和浩特 010010;2.廣東環(huán)境保護(hù)工程職業(yè)學(xué)院 實(shí)訓(xùn)中心,廣東 佛山 528216)

0 引言

在防治農(nóng)作物病蟲草害的過程中,粗放式的人工施藥會對環(huán)境和農(nóng)產(chǎn)品食用者造成一定的傷害。精準(zhǔn)施藥技術(shù)是獲取農(nóng)作物病蟲害發(fā)生的空間和時間信息,將施藥過程和新型的定位技術(shù)、傳感器、自動控制、圖像識別與處理、變量噴頭等結(jié)合起來,實(shí)現(xiàn)僅針對病蟲草害的有效區(qū)域進(jìn)行定點(diǎn)、定量施藥、按需噴霧的方法。本文提出了一種基于嵌入式和圖像處理技術(shù)的精準(zhǔn)自動施藥平臺,采用圖像處理技術(shù),能夠?qū)崿F(xiàn)對雜草的精準(zhǔn)施藥。

1 精準(zhǔn)自動施藥平臺

精準(zhǔn)自動施藥平臺通過工業(yè)相機(jī)拍攝農(nóng)作物生產(chǎn)狀態(tài)的圖像信息,然后通過圖像采集卡發(fā)送給嵌入式控制系統(tǒng)進(jìn)行處理;識別到雜草后,則發(fā)送控制參數(shù)命令給施藥系統(tǒng)進(jìn)行施藥;施藥系統(tǒng)會調(diào)節(jié)噴頭到合適的位置,并調(diào)節(jié)閥門開度,開始施藥作業(yè)。由于精準(zhǔn)自動施藥平臺不具備行走裝置,因此將其安裝在農(nóng)用拖拉機(jī)上,如圖1所示。

采用國內(nèi)博陽公司生產(chǎn)的BYTE-504農(nóng)用拖拉機(jī)作為載體。精準(zhǔn)自動施藥平臺容量為400L,配備意大利Annovi Reverberi公司生產(chǎn)的 AR530型空氣加壓泵,最高能夠提供 40 bar (600 psi)壓力。該泵可以分三路輸出,噴嘴安裝在3個不同高度的垂直桅桿上,用螺栓固定在拖拉機(jī)底盤上,如圖2所示。

圖1 搭載精準(zhǔn)自動施藥平臺的農(nóng)用拖拉機(jī)

圖2 噴嘴安裝示意圖

為了減少農(nóng)業(yè)拖拉機(jī)作業(yè)操作期間的桅桿振動,使用橫桿作為支架,另一個垂直桅桿用于連接3個等距安置的工業(yè)相機(jī),工業(yè)相機(jī)和噴嘴之間的距離為30cm。

2 基于圖像處理技術(shù)的雜草識別定位技術(shù)

2.1 HSI顏色算法

HSI顏色算法以視覺為出發(fā)點(diǎn),用色調(diào)、飽和度、亮度表示不同的色彩,其顏色模型可以用如圖3所示的圓錐空間模型表示。RGB是空間顏色模型的獨(dú)立單位的立方體,其顏色模型如圖4所示。RGB 向HSI轉(zhuǎn)換是從笛卡爾直角坐標(biāo)向錐體坐標(biāo)系的一種轉(zhuǎn)換,具體做法是分離RGB 模型中的亮度色彩,將色度分別轉(zhuǎn)換成色調(diào)和飽和度。

圖3 HSI顏色模型

圖4 RGB顏色模型

圖3和圖4中:H為顏色的色調(diào)值,S為顏色的飽和度值,I為顏色的明度值;R為紅色,G為綠色,B為藍(lán)色。分別對H、S和I進(jìn)行計(jì)算,并利用面積加權(quán)直方圖的方法,可以通過雜草和作物的顏色和紋理判斷該區(qū)域是否由雜草的存在。

由于在HSI模型中,亮度和色度是分離的,其在顏色分割中應(yīng)用較多,但很少有硬件能夠直接支持該模型,往往需要從其他顏色模型轉(zhuǎn)換。RGB和HSI兩種顏色模型可以互相轉(zhuǎn)換,轉(zhuǎn)換算法有幾何推導(dǎo)法、坐標(biāo)變換法、分段定義法、Bajon近似算法和標(biāo)準(zhǔn)模型法5種,各個算法的效果側(cè)重點(diǎn)不一樣。本文采用嵌入式處理器為圖像處理核心,由于其硬件資源和計(jì)算能力有限,為了使轉(zhuǎn)換算法簡單有效,采用標(biāo)準(zhǔn)模型算法。標(biāo)準(zhǔn)模型算法的計(jì)算表達(dá)式為

(1)

H=H+2π ifH<0

(2)

S=Max-Min

(3)

(4)

其中,Max=max(R,G,B),Min=Min(R,G,B)。

2.2 雜草識別與定位

雜草的識別就是精準(zhǔn)自動施藥平臺工作區(qū)域的識別,雜草識別與定位圖像處理系統(tǒng)的流程如圖5所示。

圖5 雜草識別與定位圖像處理系統(tǒng)

精準(zhǔn)自動施藥平臺需要在復(fù)雜的田間進(jìn)行作業(yè),工作環(huán)境復(fù)雜多變,在圖像預(yù)處理中需要實(shí)時對圖像的亮度和色彩進(jìn)行校正和濾波。

為了去除一些圖像噪聲,減少對分析結(jié)果的影響,將圖像轉(zhuǎn)換為RGB圖像,得到色度圖像,即

今年5月22日，北京市政府召開了“全面提升首都餐飲業(yè)品質(zhì)工作部署會議”。會上，副市長殷勇對“北京市深入推進(jìn)陽光餐飲工程 全面提升首都餐飲業(yè)品質(zhì)”做了部署動員，北京市餐飲業(yè)品質(zhì)提升工作正式啟動。

(5)

得到色度圖像后,利用前一節(jié)的RGB-HSI轉(zhuǎn)換算法,將其轉(zhuǎn)換為HSI圖像,然后經(jīng)過綠色通道顏色提取、圖像分割、目標(biāo)識別等識別出雜草。在進(jìn)行目標(biāo)識別過程中,對圖像進(jìn)行二值化分析處理,即對圖像區(qū)域進(jìn)行填1和填0的操作,使得目標(biāo)和背景分別為黑、白色。為了提高圖像處理的質(zhì)量,本文采用了直方圖均衡化處理和中值濾波兩種濾波算法。

直方圖均衡化處理中的主要濾波函數(shù)為

(6)

其中,0≤rj≤1;k=0,1,2,3,…,l-1;l為灰度級的總數(shù)目;Pr(rj)為灰度第j級的概率;nj和n為灰度出現(xiàn)的次數(shù)和總數(shù)。

中值濾波的基本思想是使用模板在原始圖像中滑動,對原始圖像模板內(nèi)的像素進(jìn)行大小排序,取序列的中值作為圖像該像素點(diǎn)處中值濾波的結(jié)果。中值濾波器計(jì)算公式為

yk=med(xk-n,xk-n+1,xk-n,…,xk,xk+n+1,xk+n)

(7)

假設(shè)原圖像的灰度值如圖6左側(cè)所示,取3×3滑動窗口,從小到大對灰度值排序?yàn)?8、100、101、102、105、106、107、108、112。中值為窗口內(nèi)第5個最大的像素值,即105,處理后圖像,如圖6右側(cè)所示。

圖6 中值濾波處理過程

采用迭代閾值算法分離目標(biāo)和背景,其主要流程為:

2)將圖像分成目標(biāo)和背景,并分別求出平均灰度值Z0和Zb,即

(8)

其中,Z(i,j)和N(i,j)為圖像上(i,j)的灰度值和權(quán)重系數(shù)。

3)計(jì)算新的閾值,即

(9)

通過重復(fù)計(jì)算第2)和第3)步,直至分離出目標(biāo)和背景,然后由嵌入式控制系統(tǒng)去作用于噴頭閥門。

3 精準(zhǔn)自動施藥平臺控制系統(tǒng)

3.1 控制系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)

精準(zhǔn)自動施藥平臺主要由工業(yè)相機(jī)、嵌入式控制系統(tǒng)、圖像采集卡及施藥系統(tǒng)等組成,如圖7所示。

圖7 精準(zhǔn)自動施藥平臺控制系統(tǒng)框架圖

1)嵌入式處理器。嵌入式微處理器模塊任務(wù)是管理與控制圖像轉(zhuǎn)換及目標(biāo)識別,實(shí)現(xiàn)對噴頭閥門的準(zhǔn)確控制。為保證系統(tǒng)高速運(yùn)行,采用了STM32 L4 系列 Cortex-M4 超低功耗微控制器。STM32L4 MCU在超低功耗微控制器效率的標(biāo)準(zhǔn)化 EEMBC ULPBench測試中獲得 253 分,打破了當(dāng)前超低功耗領(lǐng)域的性能極限,在超低功耗模式下開啟內(nèi)部實(shí)時時鐘,電流僅450nA。性能方面采用了帶 FPU 的 ARM Cortex-M4 內(nèi)核以及意法半導(dǎo)體 ART Accelerator技術(shù),能夠 80 MHz CPU 頻率下達(dá)到100DMIPS 的運(yùn)算速率。該系列產(chǎn)品是目前性能與功耗結(jié)合最佳的微控制器,適用于運(yùn)行性能要求高、連接時間長的兼顧節(jié)能與高性能的控制終端設(shè)計(jì)。

2)電機(jī)驅(qū)動電路。本文需要對噴頭閥門進(jìn)行驅(qū)動控制,選擇使用DRV8303三相柵極驅(qū)動器,可通過6～60V輸入電壓運(yùn)行,支持最大設(shè)置為 2.3A 灌電流/1.7A 拉電流的可編程柵極電流,可以使用可配置的閾值進(jìn)行硬件逐周期過流限制,從而實(shí)現(xiàn)電機(jī)停止保護(hù)。另外,該電路對每個相位提供單獨(dú)相位電壓、直流總線電壓、直流總線電流感應(yīng)和低側(cè)電流感應(yīng)的感應(yīng)反饋,實(shí)現(xiàn)無傳感器控制。電機(jī)驅(qū)動電路實(shí)物圖如圖8所示。

3.2 控制系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)

精準(zhǔn)自動施藥平臺控制系統(tǒng)軟件流程,如圖9所示。該系統(tǒng)中,會預(yù)先設(shè)置好噴頭噴藥的PWM流量庫,當(dāng)識別到雜草時,會發(fā)送識別結(jié)果和噴霧量參數(shù)給控制器;接收到相應(yīng)的動作指令后,執(zhí)行PWM流量庫相應(yīng)的電機(jī)控制函數(shù),從而達(dá)到控制噴頭閥門開啟的目的。

4 試驗(yàn)測試與結(jié)果分析

為了驗(yàn)證基于嵌入式和圖像處理技術(shù)的精準(zhǔn)自動施藥平臺的可行性和準(zhǔn)確性,在某橙子果園種植區(qū)進(jìn)行了實(shí)際的噴藥試驗(yàn)。橙子果園種植區(qū)行間距為4m,壟長為100m,不碰撞到果樹的安全距離為1m。試驗(yàn)中,對連續(xù)5壟地進(jìn)行噴藥試驗(yàn),并對每次噴藥點(diǎn)是否有雜草進(jìn)行記錄,結(jié)果如表1所示。

表1 噴藥試驗(yàn)誤差統(tǒng)計(jì)結(jié)果

從表1可以看出:精準(zhǔn)自動施藥平臺準(zhǔn)確率達(dá)到了91.5%以上,說明該平臺具有很高的噴藥精度和穩(wěn)定性,能夠滿足對果園除草噴藥的要求。

5 結(jié)論

基于嵌入式和圖像處理技術(shù),設(shè)計(jì)了一套精準(zhǔn)自動施藥平臺。精準(zhǔn)自動施藥平臺利用搭載的工業(yè)相機(jī)獲取雜草圖像,通過圖像處理技術(shù)和HSI顏色算法,實(shí)現(xiàn)了對雜草的識別和定位,并利用嵌入式控制器對噴頭閥門進(jìn)行控制,實(shí)現(xiàn)對目標(biāo)雜草噴施農(nóng)藥。測試結(jié)果表明:精準(zhǔn)自動施藥平臺準(zhǔn)確率達(dá)到了91.5%以上,說明該平臺具有很高的噴藥精度和穩(wěn)定性,能夠滿足對果園除草噴藥的要求。