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圖1  自動(dòng)切破棉苗上方地膜裝備結(jié)構(gòu)圖

    對(duì)于裝備在行進(jìn)中的上下跳動(dòng)問題通過對(duì)裝備的適當(dāng)配重加以解決。對(duì)地膜表面上凹凸問題，通過裝備上的負(fù)壓將工作面上的地膜上吸5~10mm，切破后自動(dòng)釋放地膜。在裝備上設(shè)置光源，利用光源可以增強(qiáng)捕獲棉苗圖像的特征信息，避免采集時(shí)光線不夠造成的圖像模糊。

    系統(tǒng)選用813D彩色攝像機(jī)與8mm自動(dòng)光圈鏡頭，鏡頭規(guī)格為1/3”，光闌指數(shù)F1.2；采用CG300圖像采集卡，該卡有4路輸入，支持PAL、NTSC彩色/黑色視頻輸入。圖像分辨率PAL制最高為768*576*24位，NTSC制最高為640*480*24位。

4  棉苗的檢測(cè)識(shí)別和定位子系統(tǒng)

    棉田視頻信息通過圖像采集卡輸入DSP后通過圖像處理軟件對(duì)棉苗進(jìn)行識(shí)別定位。對(duì)棉苗識(shí)別的準(zhǔn)確度與效率將直接影響到裝備對(duì)地膜切破的精確度和工作效率。

4.1  棉苗檢測(cè)識(shí)別定位

    圖像處理軟件模塊框圖如圖2所示。

圖2  圖像處理軟件模塊框圖

    (1)  采集卡設(shè)置模塊

    該模塊利用采集卡提供的二次開發(fā)庫對(duì)采集卡視頻輸入的制式、亮度、對(duì)比度、通道進(jìn)行初始化設(shè)置。根據(jù)算法需要的時(shí)間來選擇視頻輸入制式。

    (2)  圖像獲取模塊

    在采集卡參數(shù)設(shè)置后對(duì)輸入的視頻進(jìn)行單幀圖像數(shù)據(jù)獲取，CG300圖像采集卡可以軟件設(shè)置單幀圖像對(duì)應(yīng)的真實(shí)場(chǎng)景的范圍以及獲取圖像的像素大小。

    (3)  圖像分割模塊

    為了快速、準(zhǔn)確的從圖像土壤背景中分離出棉苗，分割算法必須簡(jiǎn)單高效，同時(shí)需要考慮實(shí)際情況下光照與雜草的影響。國(guó)內(nèi)外的研究成果表明，進(jìn)行綠色植物與土壤背景的分離時(shí)，直接利用顏色信息是簡(jiǎn)單有效的方法。D.M.Woebbecke等人發(fā)現(xiàn)將彩色圖像從RGB空間變換至rgb色度空間后利用2g-r-b進(jìn)行圖像分割可以有效地分離出綠色植物與土壤。M.S.El-Faki等人指出，在RGB空間中利用簡(jiǎn)單算術(shù)操作來組合R、G、B分量形成相對(duì)色彩因子也可以獲得很好的分割效果。

    通過對(duì)地膜覆蓋下的棉苗在不同光照下拍攝的50幅圖像進(jìn)行分析后發(fā)現(xiàn)：在RGB空間中利用2G―R―B相對(duì)色彩因子比在色度空間中利用2r-g-b分割更為準(zhǔn)確有效，由于無須轉(zhuǎn)換至色度空間，算法簡(jiǎn)單快速，滿足系統(tǒng)實(shí)時(shí)性的要求。

    對(duì)彩色圖像實(shí)現(xiàn)圖像分割后，二值圖像中會(huì)出現(xiàn)一些離散無規(guī)律的噪聲，經(jīng)分析其產(chǎn)生的原因是由于土壤中的沙石、泥塊及雜草的影響，可以通過圖像腐蝕的辦法降低干擾。

    (4)  特征提取模塊

    系統(tǒng)對(duì)分割后的圖像提取出重心 和矩L兩個(gè)特征參數(shù)，通過對(duì)矩參數(shù)L乘以系數(shù)k進(jìn)行修正可以得到覆蓋圖像中目標(biāo)的最小外接圓半徑R。

    (5)  圖像識(shí)別模塊

    圖像識(shí)別模塊根據(jù)圖像分割和提取的目標(biāo)特征進(jìn)行圖像識(shí)別。由于系統(tǒng)只需檢測(cè)出圖像中是否有棉苗，所以可以直接從分割出的二值圖像進(jìn)行判斷，具體方法是計(jì)算圖像某一區(qū)域A中黑色目標(biāo)點(diǎn)占區(qū)域總點(diǎn)數(shù)的百分比P，若P大于P0則有棉苗存在，P0的值可以通過試驗(yàn)統(tǒng)計(jì)得到。

    (6)  攝像機(jī)標(biāo)定模塊

    要實(shí)現(xiàn)棉苗上方地膜的精確定位切割，必須將圖像中棉苗的特征信息還原成真實(shí)世界信息。空間物體表面某點(diǎn)的三維幾何位置與其在圖像中對(duì)應(yīng)點(diǎn)之間的相互關(guān)系由攝像機(jī)成像的幾何模型決定，構(gòu)成這一幾何模型的參數(shù)就是攝像機(jī)參數(shù)，確定這些參數(shù)的過程就是攝像機(jī)標(biāo)定。系統(tǒng)將攝像機(jī)離棉田的高度固定，并認(rèn)為其鏡頭中心線與棉田垂直。由于機(jī)車在行駛過程中，所以將棉苗的位置信息以相對(duì)坐標(biāo)系表示，即將世界坐標(biāo)系（表示棉苗真實(shí)位置的坐標(biāo)系）與攝像機(jī)坐標(biāo)系重合，世界坐標(biāo)系原點(diǎn)為鏡頭中心在地面上的投影點(diǎn)。

    (7)  真實(shí)場(chǎng)景恢復(fù)模塊

    當(dāng)圖像識(shí)別模塊判斷出圖像中包含棉苗目標(biāo)后，該模塊恢復(fù)棉苗在世界坐標(biāo)系中的特征信息。

4.2  棉苗檢測(cè)識(shí)別定位子系統(tǒng)的實(shí)驗(yàn)

    實(shí)驗(yàn)時(shí)采用4個(gè)攝像機(jī)同時(shí)處理4行棉苗，調(diào)整攝像鏡頭離棉田高度H使每幀圖像對(duì)應(yīng)的棉田面積為a*b平方厘米，機(jī)車以1m/s的速度牽引裝備作業(yè)，攝像機(jī)設(shè)置為PAL制式，每幀圖像的大小設(shè)置為w*h像素，DSP單元每秒并行處理各路攝像機(jī)輸入的25幀圖像。試驗(yàn)田中棉苗的株距為8~12cm，行距為25~30cm。

    分析可知攝像機(jī)每拍一幀圖像時(shí)裝備前進(jìn)4cm，當(dāng)棉苗株距大于4cm時(shí)攝像機(jī)不會(huì)遺漏棉苗圖像幀。分別調(diào)整高度H以及攝像機(jī)的輸入、輸出窗口大小，實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)如表1所示。

    從表1中可以看出，在高度H設(shè)為30cm時(shí)，通過調(diào)整攝像機(jī)輸入窗口既不會(huì)遺漏棉苗圖像幀，每幀圖像也不會(huì)出現(xiàn)兩株棉苗。同時(shí)通過調(diào)整攝像機(jī)輸出窗口使h減少為300像素后每幀圖像處理的平均時(shí)間約為26ms，準(zhǔn)確率為98.2％，達(dá)到系統(tǒng)單幀處理時(shí)限及誤判率要求。

表1  攝像機(jī)距地面高度為30時(shí)有關(guān)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)

5  切破刀具控制子系統(tǒng)

5.1  切破刀具控制相關(guān)問題

    (1)  切割時(shí)間的控制

    裝備的攝像機(jī)鏡頭中心距切割刀具之間距離為s cm，檢測(cè)系統(tǒng)識(shí)別定位棉苗平均需要t*秒，假定牽引裝備的機(jī)車行進(jìn)的平均速度為v m/s，則t時(shí)刻攝取某株棉苗后，滯后s/v-t*秒對(duì)該株棉苗上方的地膜進(jìn)行切割。由于機(jī)車瞬時(shí)速度的變化會(huì)給切割時(shí)間造成影響，裝備在s/v-t*-△t時(shí)刻通過傳感器檢測(cè)機(jī)車行進(jìn)的瞬時(shí)加速度a，依據(jù)加速度確定實(shí)際切割時(shí)間。其中△t的選擇不能過大或過小。

    (2)  刀具編號(hào)的確定

    棉苗嚴(yán)格的講不會(huì)在一條直線上，以及裝備行進(jìn)中的左右搖擺都決定一把刀具完成對(duì)地膜切割的困難。對(duì)每行棉苗設(shè)置一組共5把刀具，依次編號(hào)為1、2、3、4、5，刀具之間間距設(shè)置為2cm。控制單元根據(jù)棉苗的位置與搖擺量確定刀具編號(hào)。

    (3)  控制單元的結(jié)構(gòu)

    據(jù)上述控制策略分析可知，控制單元的輸入量為棉苗的坐標(biāo)、裝備瞬時(shí)加速度a、裝備行進(jìn)中的左右搖擺量l，輸出為切割的時(shí)間與切割的刀具編號(hào)。切割刀具編號(hào)的選擇由棉苗坐標(biāo)與左右搖擺量確定，切割時(shí)間由一確定時(shí)間和裝備瞬時(shí)加速度a的影響來確定。控制單元總體結(jié)構(gòu)如圖3所示。

圖3  控制單元總體結(jié)構(gòu)

5.2  控制單元仿真結(jié)果

    對(duì)控制單元的研究過程中，利用Matlab的模糊控制工具箱設(shè)計(jì)、實(shí)現(xiàn)模糊控制器，并利用Simulink構(gòu)建結(jié)構(gòu)圖對(duì)控制單元進(jìn)行仿真。計(jì)算機(jī)仿真結(jié)果表明模糊控制器設(shè)計(jì)合理，滿足控制單元的要求。較好地解決機(jī)車非勻速與裝備行進(jìn)中的左右搖擺給控制系統(tǒng)帶來的影響，從而使得裝備能夠準(zhǔn)確地控制切割時(shí)間與切割刀具的正確選擇。

6  結(jié)語

    本文利用機(jī)器視覺檢測(cè)、識(shí)別和定位棉田地膜下面的幼小棉苗，所識(shí)別和確定的棉苗及棉苗位置信息傳輸?shù)降啬で衅蒲b備的控制單元，在控制單元的控制下完成對(duì)棉苗上方地膜的自動(dòng)切割。并對(duì)地膜下方棉苗準(zhǔn)確的檢測(cè)、識(shí)別和定位方法和基于模糊推理的控制單元進(jìn)行討論，實(shí)驗(yàn)表明棉苗的檢測(cè)、識(shí)別準(zhǔn)確率在98%以上，對(duì)每株棉苗的檢測(cè)、識(shí)別和定位需要約30ms。計(jì)算機(jī)仿真結(jié)果表明裝備能夠準(zhǔn)確地控制切割時(shí)間與正確地選擇切割刀具。

    我國(guó)在使用機(jī)器視覺技術(shù)解決精細(xì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方面與國(guó)外相比有較大差距。筆者在這方面的研究旨在將高新技術(shù)用于我國(guó)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，為這個(gè)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)大國(guó)服務(wù)。