基于圖像處理的棗樹噴藥裝置設計

門順　劉家君　張靜　黃薇　呂奇珊　朱斌斌

摘要：新疆棗樹種植面積不斷擴大。針對棗樹病蟲害防治存在勞動強度大、對施藥者健康危害大、污染大等問題，設計一種小型棗樹噴藥裝置。該裝置基于圖像處理，能在噴藥過程中基本實現對葉片的識別匹配，達到了預期設計要求，為棗園病蟲害防治提供了一種新裝備。

關鍵詞：棗樹;噴藥裝置;HaarTraining算法;圖像處理;設計;試驗

中圖分類號：S491? ? 文獻標識碼：A? ? 文章編號：1674-1161（2020）04-0024-03

現代農業發展中，植保機械對病蟲害防治及增加糧果產量起到關鍵作用，并以其高效率、低污染的優勢在林果業中得到廣泛應用 。國內外相關學者對植保機械進行了各方面研究，其中用于果園噴藥的機械裝置主要有背負式噴霧器、壓縮式噴霧器和踏板式噴霧器，其結構簡單、成本低廉，在我國果園噴藥作業中應用廣泛。但在果園植保機械發展中，根據果樹自身狀態進行噴藥或施肥的研究尚有不足，隨著農業機械向自動化方向發展，智能化果園噴藥裝置研究得到關注。噴藥機器人最早起源于日本，屬于農業機器人的一種，其果園移動平臺上安裝多種傳感器設備和噴藥裝置以及控制器等電氣原件，通過檢測目標信息和控制噴藥執行部件，來實現對目標作物準確、高效噴藥功能。我國在農業機器人研究方面雖起步較晚，但已研究出不同類型的農業噴藥機器人，主要用于果樹種植。新疆棗樹種植面積較大，且棗樹葉、莖與樹干的顏色和形狀有著明顯區別，這就使得圖像識別相對簡單。針對新疆棗園智能噴藥，設計一種基于圖像處理的小型棗樹噴藥裝置。

1 總體結構設計

基于圖像處理的小型棗樹噴藥裝置主要由機械部件和控制系統兩部分組成，如圖1所示。機械部件主要包括機架、行走系統和噴藥裝置;控制系統主要由Arduino控制模塊、電源模塊、圖像采集模塊、執行電機以及驅動模塊組成。行走系統采用履帶式行走機構，能很好地適應棗園復雜地形環境;噴藥裝置由噴頭、藥箱以及噴頭支臂等組成，噴頭與地面相對位置可通過控制噴頭支臂不同形態來進行調節，以使噴藥均勻，同時，圖像采集模塊安裝于噴頭下方的噴頭支臂上，隨支臂移動收集棗樹信息;控制系統主要用于處理圖像信息，并依據圖像信息控制噴藥系統進行作業。

工作原理：由電機驅動行走機構前進、后退或轉向，圖像采集裝置通過攝像頭采集現場作業環境和葉片圖像并反饋給控制器，藥液供給裝置將藥液輸送至噴頭;噴藥機械臂根據不同果樹形狀，調節噴藥豎直和水平方向上的角度，對果樹進行定向噴藥;霧化調節機構根據實際噴霧需求調節霧化效果。主要結構參數如表1所示。

2 圖像處理模塊程序選擇與設計

實現圖像目標檢測通常需要以下3個階段：一是創建樣本;二是訓練分類器;三是利用訓練好的分類器進行目標檢測。

HaarTraining可用于自然條件下通過對棗樹葉片外形和顏色加以分析并對樣本進行訓練，獲得1個有效的樣本分類器。然后，將采集的圖像信息與分類器中的數據進行比對，框選出棗樹樹葉在圖像中的主要位置，并將框選部分截取、保存，作為圖像預處理源圖。Haar分類器的構建過程見圖2。

2.1 采集正負樣本

正負樣本是在自然環境條件下使用圖像采集裝置拍攝大量棗樹葉片作為樣本，并將所有樣本進行裁切和縮放，使其成為尺寸較為統一和規整的圖片。正樣本是將每張圖片中棗樹樹葉特征部分勾選出來并保存，如圖3所示。負樣本則與正樣本相反，不能含有正樣本的特征，如圖4所示。

2.2 建立樣本集

進行HaarTraining訓練時，所用的正負樣本文件格式為vec格式，所以在訓練之前需要通過OpenCV的CreateSamples 程序，并將前期制備好的正負樣本轉換為vec文件。其中，正樣本處理方法步驟如下：

1） 制作一個描述性文件。該描述文件用于對正樣本存儲路徑（包括相對路徑和絕對路徑）、正樣本在圖中位置以及樣本數目進行描述。

2） 運行 CreateSamples 程序。如果直接在VC環境下運行，可在 Project＼Settings＼Debug屬性頁的 Program arguments 欄設置運行參數。

3） 運行結束會生成一個*.vec格式文件。該文件是由正樣本數目、尺寸大小、寬高數值及樣本其他數據組成。

處理負樣本時，其圖像只要比正樣本大即可。OpenCV在處理負樣本時，通常從負樣本圖片中截選一塊與正樣本相同尺寸的區域作為負樣本。具體程序查詢函數icvGetNextFromBackgroundData。具體摳圖過程如下：

1） 以左上角坐標（Point.x， Point.y）為基準，確定摳圖區域。

2） 找到一個最佳的縮放比例，使原負樣本圖片縮放后能剛好包含所選中的負樣本區域。

3） 通過計算好的縮放比例對原負樣本圖片進行縮放，使其滿足要求。

4） 在縮放后的圖像上摳出負樣本。

訓練流程圖如圖5所示。

2.3 構建分類器模型

分類器的構建是在完成對vec文件中棗樹樹葉圖片數據處理后實現的。分類器尤其需要對圖片中棗樹樹葉的外形和顏色特征進行識別和提取，最終使分類器能從自然背景下框選出棗樹葉片。

3 試驗及效果

2019年11月于新疆農業大學完成樣機試制，對采集的100幅含有不同背景和光照條件的綠蘿葉片圖像進行 HaarTraining 訓練并求出分類器。使用HaarTraining將綠蘿葉片從圖片背景中截選出來后發現，圖像采集裝置分辨率較低，且易受各種噪聲干擾，外界光線也會影響圖片畫質質量。為了有效改善畫質質量、避免噪聲干擾，在采集圖片分割之前需對圖像進行平滑處理，源圖框選結果如圖6所示。試驗結果表明，通過圖像采集葉片信息，該噴藥裝置可實現葉片噴藥作業，且噴頭支臂動作流暢、噴藥效果明顯，基本實現樣機預期各項作業功能。

4 結論

新疆是我國林果種植大省。針對新疆棗樹傳統病蟲害防治方式存在的勞動強度大、健康危害大、農藥污染大等問題，結合棗園噴藥作業特點，設計一種基于圖像處理的小型噴藥裝置。該裝置可對樹葉進行簡單識別并實施有針對性的噴藥作業，噴藥均勻，適應各種作業環境和不同高度果樹施藥作業要求，基本達到設計指標要求。但樣機的控制裝置并未實現自動循跡功能，可對該裝置在不同環境下的工作情況進行檢測，并進一步完善功能，此外，樣機外觀質量有待提高。

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