蔬菜穴盤苗自動(dòng)補(bǔ)苗試驗(yàn)臺(tái)穴孔定位與缺苗檢測(cè)系統(tǒng)

王永維，肖璽澤，梁喜鳳，王 俊，武傳宇，徐健康

（1.浙江大學(xué)生物系統(tǒng)工程與食品科學(xué)學(xué)院，杭州310058；2.中國(guó)計(jì)量大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院，杭州310018；3.浙江理工大學(xué)機(jī)械與自動(dòng)控制學(xué)院，杭州310018；4.永康市質(zhì)量技術(shù)監(jiān)督檢測(cè)中心，永康321300）

0 引 言

中國(guó)是世界最大的蔬菜生產(chǎn)國(guó)，2015年全國(guó)蔬菜播種面積2 200萬hm2[1]，占世界蔬菜播種總面積的43%[2]。蔬菜種植方式主要有直接播種、育苗移栽，由于育苗移栽具有氣候補(bǔ)償、提早成熟和增加產(chǎn)量等綜合效益[3-7]，全球大約60%蔬菜品種采用育苗移栽進(jìn)行種植[8-9]，因此移栽是蔬菜種植的重要環(huán)節(jié)。蔬菜移栽機(jī)是實(shí)現(xiàn)蔬菜機(jī)械化種植的重要機(jī)具，按其自動(dòng)化程度可分為半自動(dòng)和全自動(dòng)2種。半自動(dòng)移栽機(jī)受人工取苗、投苗速度限制，單行移栽頻率一般小于40株/min，作業(yè)效率低[10]；全自動(dòng)移栽機(jī)的取苗、投苗、開穴、栽苗、覆土等工序自動(dòng)完成，作業(yè)效率高，因此國(guó)內(nèi)外研究人員普遍認(rèn)為作物移栽機(jī)械化向全自動(dòng)移栽方向發(fā)展[11]。為了保證全自動(dòng)移栽機(jī)作業(yè)質(zhì)量，需要為其提供無空穴、高質(zhì)量的穴盤苗。但當(dāng)前國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)對(duì)蔬菜種子發(fā)芽率要求大于85%[12]，同時(shí)受播種機(jī)性能、育苗環(huán)境等影響，穴盤苗的空穴率將超過15%，大量的空穴嚴(yán)重影響全自動(dòng)移栽機(jī)的作業(yè)效果。因此，在育苗階段對(duì)穴盤空穴補(bǔ)入同齡缽苗是提高全自動(dòng)移栽機(jī)作業(yè)質(zhì)量的有效途徑之一。

為了解決由于穴盤苗空穴造成的移栽缺苗問題，國(guó)內(nèi)外學(xué)者在穴盤苗缺苗識(shí)別、補(bǔ)苗方面進(jìn)行了探索。在幼苗圖像獲取方法方面，Onyango等[13]研究了一種結(jié)合顏色和作物的行列特征提高分割成功率的分割算法，作物識(shí)別成功率最高為96%，最低為82%；陳曉光等[14]利用圖像處理技術(shù)提取蔬菜苗莖葉面積的大小和葉子的數(shù)量等特征參數(shù)，準(zhǔn)確識(shí)別出蔬菜苗輪廓線及苗的位置坐標(biāo)等特征量；任燁等[15-16]研究了基于機(jī)器視覺技術(shù)的番茄幼苗的識(shí)別和位置檢測(cè)，對(duì)于50孔穴盤番茄幼苗識(shí)別準(zhǔn)確率為98.7%，對(duì)于72孔穴盤幼苗識(shí)別準(zhǔn)確率為98.14%。在育苗期稀植、補(bǔ)苗方面，Tai等[17]開發(fā)了機(jī)器視覺輔助的機(jī)器人移栽機(jī)，對(duì)高密度苗移植至低密度穴盤進(jìn)行空穴檢測(cè)，準(zhǔn)確率達(dá)95%；Ryu等[18]設(shè)計(jì)了具有機(jī)器視覺裝置的苗床移栽機(jī)，用于子葉期苗齡為13 d的黃瓜苗和苗齡26 d番茄苗的穴盤苗空穴檢測(cè)移植，識(shí)別成功率均高于95%；Albertus等[19]發(fā)明了自動(dòng)移缽機(jī)，通過視覺識(shí)別系統(tǒng)為補(bǔ)苗和移栽提供信息；郁玉峰[20]設(shè)計(jì)了三維平移并聯(lián)移栽機(jī)器人，其機(jī)器視覺系統(tǒng)能夠識(shí)別穴盤中的綠色植物秧苗并獲得秧苗中心坐標(biāo)；胡飛等[21]設(shè)計(jì)了一套機(jī)器視覺系統(tǒng)，用于實(shí)時(shí)測(cè)量各穴孔中幼苗葉片面積、判斷是否適合移栽作業(yè)、確定適合移栽幼苗的抓取位置；賀磊盈等[22]基于貪心遺傳算法對(duì)穴盤空穴補(bǔ)苗時(shí)的補(bǔ)栽路徑規(guī)劃進(jìn)行了研究；童俊華等[23-25]針對(duì)溫室內(nèi)缽苗稀植移栽利用貪心遺傳算法、遺傳算法進(jìn)行了優(yōu)化穴盤苗移栽路徑研究。在成苗移栽過程補(bǔ)苗方面，劉姣娣等[26]開發(fā)了自動(dòng)補(bǔ)苗裝置并通過PID控制實(shí)現(xiàn)了大田移栽時(shí)缺苗的補(bǔ)苗；金鑫[27]開發(fā)的自動(dòng)識(shí)別取苗系統(tǒng)通過對(duì)幼苗莖桿進(jìn)行識(shí)別，通過光電傳感器獲取穴格苗的信息并判斷穴盤穴格有無苗；吳儉敏等[28]設(shè)計(jì)了穴盤缽苗自動(dòng)識(shí)別及控制裝置可使移栽機(jī)漏栽率降低12%。上述通過圖像處理進(jìn)行幼苗識(shí)別、空穴檢測(cè)的研究成果，幼苗識(shí)別準(zhǔn)確率在82%～98%，仍不能實(shí)現(xiàn)幼苗100%準(zhǔn)確識(shí)別，且隨著苗齡增加葉片出現(xiàn)重疊時(shí)幼苗識(shí)別成功率降低，而成苗移栽定植時(shí)通過增加補(bǔ)苗裝置減少漏栽又增加了自動(dòng)移栽機(jī)的復(fù)雜性。因此，在育苗早期幼苗葉片多集中在穴孔區(qū)域，幼苗識(shí)別成功率高，是進(jìn)行穴盤缺苗檢測(cè)、補(bǔ)苗的最佳時(shí)期；為了提高缺苗檢測(cè)的準(zhǔn)確性，缺苗的檢測(cè)方法也有待進(jìn)一步研究。另外，現(xiàn)有研究成果是通過圖像處理獲得的幼苗位置或秧苗中心坐標(biāo)，未進(jìn)行穴孔邊界信息獲取研究，以幼苗位置或秧苗中心確定的取苗中心一般與穴孔中心不一致，但育苗早期補(bǔ)苗要求將備用同齡穴盤苗的基質(zhì)與幼苗整體取出以避免損傷幼苗[1]，如果以幼苗位置或中心坐標(biāo)作為補(bǔ)苗時(shí)取苗中心點(diǎn)，取苗機(jī)構(gòu)與穴盤的穴格將產(chǎn)生干涉，甚至難以取出缽苗；未獲取待補(bǔ)苗穴盤空穴的邊界信息，不能為補(bǔ)苗機(jī)械手取出待補(bǔ)苗穴孔中的無苗基質(zhì)、補(bǔ)入同齡穴盤苗提供精確的穴孔位置，補(bǔ)苗難以自動(dòng)完成。因此，通過圖像處理準(zhǔn)確確定穴盤苗的幼苗圖像信息、穴孔邊界并進(jìn)行缺苗檢測(cè)是自動(dòng)補(bǔ)苗的基礎(chǔ)。

為了進(jìn)一步提高穴盤苗識(shí)別的成功率、穴孔空穴的檢測(cè)成功率并同步獲得其穴孔邊界，該文研制了蔬菜穴盤苗缺苗檢測(cè)與自動(dòng)補(bǔ)苗試驗(yàn)臺(tái)，將僅對(duì)其幼苗識(shí)別、缺苗檢測(cè)性能和穴孔定位技術(shù)進(jìn)行試驗(yàn)研究，為蔬菜穴盤苗自動(dòng)補(bǔ)苗提供穴盤苗信息和精確的穴孔邊界信息。

1 蔬菜穴盤苗自動(dòng)補(bǔ)苗試驗(yàn)臺(tái)

1.1 硬件組成

蔬菜穴盤苗自動(dòng)補(bǔ)苗試驗(yàn)臺(tái)由缺苗檢測(cè)系統(tǒng)、補(bǔ)苗系統(tǒng)組成，如圖1所示。

圖1 蔬菜穴盤苗自動(dòng)補(bǔ)苗試驗(yàn)臺(tái)Fig.1 Test-bed of automatic seedling supplementing for vegetable plug seedlings

缺苗檢測(cè)系統(tǒng)由工業(yè)相機(jī)、計(jì)算機(jī)、控制器組成，工業(yè)相機(jī)安裝在機(jī)架中央上方，為JHSM300E型CMOS工業(yè)相機(jī)，300萬有效像素，具有AN006外觸發(fā)接口，配合相應(yīng)的CameraApp程序能夠?qū)崿F(xiàn)圖像采集。工業(yè)相機(jī)觸發(fā)拍照由計(jì)算機(jī)通過發(fā)送命令給控制器的單片機(jī)來實(shí)現(xiàn)。補(bǔ)苗系統(tǒng)由橫向滑臺(tái)、縱向滑臺(tái)、垂直滑臺(tái)、補(bǔ)苗末端執(zhí)行器組成，控制器接收計(jì)算機(jī)信號(hào)控制補(bǔ)苗系統(tǒng)各部件工作，使補(bǔ)苗末端執(zhí)行器到達(dá)指定預(yù)定穴盤穴孔位置并由穴孔取出無苗基質(zhì)或備用同齡缽體苗，或?qū)⒁讶〕龅膫溆猛g缽體苗補(bǔ)入等補(bǔ)苗的目標(biāo)穴孔[29-30]。

1.2 缺苗檢測(cè)軟件設(shè)計(jì)

MATLAB軟件具有十分豐富的圖形控件，能夠解決圖像識(shí)別的常見應(yīng)用問題[31-32]。缺苗檢測(cè)圖像處理程序在MATLAB環(huán)境下編寫，使用的MATLAB 7.0圖像處理工具箱（image processing toolbox）提供的函數(shù)有imread，graythresh，imbw，imerode，imdilate，bwlabeln，regionprops，分別用于從指定文件讀取圖像、Otsu方法計(jì)算圖像閾值、圖像閾值分割、形態(tài)學(xué)腐蝕運(yùn)算、形態(tài)學(xué)膨脹運(yùn)算、標(biāo)記單連通域、統(tǒng)計(jì)連通域的特征。利用上述函數(shù)對(duì)所采集的圖像進(jìn)行處理，提取出幼苗特征信息與穴盤框架信息，統(tǒng)計(jì)各孔穴中幼苗像素葉面積，計(jì)算缺苗孔穴的坐標(biāo)位置。穴盤缺苗圖像處理、分析流程見圖2。

圖2 穴盤缺苗圖像處理與分析流程圖Fig.2 Flowchart for image processing and analysis for seedling shortage in plug tray

1)利用imread函數(shù)讀取由工業(yè)相機(jī)拍攝的原始RGB圖像。RGB圖像即彩色圖像，是利用R、G、B3個(gè)分量標(biāo)識(shí)1個(gè)像素的顏色，R、G、B分別代表紅、綠、藍(lán)3個(gè)顏色分量。讀取彩色圖像后按圖像像素位置和顏色通道將圖像數(shù)值化為n×m×3矩陣，表示為I(i,j,c)，其中i為像素縱坐標(biāo)，i=1,2,……n，n為像素?cái)?shù)組的列數(shù)；j為像素橫坐標(biāo)，j=1,2,……m，m為像素?cái)?shù)組的行數(shù)；c為R、G、B的顏色通道，c=1,2,3。

2)針對(duì)將要提取的幼苗或穴盤圖像，對(duì)R、G、B顏色分量采用不同的線性變換實(shí)現(xiàn)灰度化處理，獲得灰度圖；

3)對(duì)幼苗灰度圖進(jìn)行閾值分割、去噪聲處理（即對(duì)圖形進(jìn)行形態(tài)學(xué)腐蝕運(yùn)算與膨脹運(yùn)算，然后標(biāo)記單連通域、統(tǒng)計(jì)連通域的特征，去除孤立的小面積區(qū)域），獲得幼苗特征圖像；對(duì)穴盤灰度圖閾值分割后去除幼苗特征圖像處理，再進(jìn)行去噪處理，并根據(jù)穴盤表面圖像在橫縱方向連續(xù)區(qū)域與有穴孔區(qū)域像素值不同以及穴盤的規(guī)格化結(jié)構(gòu)，獲得穴孔邊界與中心位置；

4)綜合穴盤穴孔位置與幼苗特征圖像，對(duì)穴孔內(nèi)幼苗特征圖像的像素進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，獲得每一穴孔內(nèi)幼苗的像素統(tǒng)計(jì)值；

5)設(shè)定不同苗齡時(shí)是否有苗的像素閾值，判斷是否有苗，并記錄無苗穴孔位置；然后判斷剩余穴孔數(shù)N是否為0即是否檢測(cè)完所有穴孔，依次判定每個(gè)穴孔是否有苗，直到檢測(cè)完成所有穴孔。

2 穴盤苗幼苗、穴盤特征提取與缺苗判定

對(duì)蔬菜穴盤苗圖像處理主要包括圖像獲取、圖像增強(qiáng)、圖像分割、特征提取等，通過對(duì)穴盤苗圖像處理獲得幼苗特征圖像、穴孔邊界信息，并依據(jù)穴孔邊界內(nèi)幼苗特征圖像像素統(tǒng)計(jì)值進(jìn)行空穴判定。

2.1 圖像獲取與數(shù)字化

因不同幼苗在育苗早期葉片多以綠色為主，且葉片基本分布在穴孔區(qū)域，故以實(shí)驗(yàn)室正在培養(yǎng)的擬南芥幼苗作為圖像采集對(duì)象。擬南芥采用32孔標(biāo)準(zhǔn)穴盤育苗，穴盤規(guī)格為540 mm×280 mm，穴孔上口徑為55 mm×55 mm。圖像采集于2016年4月15日、25日進(jìn)行，在自然光線條件下利用工業(yè)相機(jī)采集苗齡分別為25、35 d的擬南芥穴盤苗的彩色圖像各6幅，因同齡幼苗形態(tài)差異較小，僅以典型的每種苗齡1幅彩色圖像進(jìn)行分析，如圖3所示。

圖3 不同苗齡擬南芥穴盤苗彩色圖像Fig.3 Color image of Arabidopsis plug seedling with different seedling age

缺苗檢測(cè)軟件讀取采集的穴盤苗彩色圖像，并將彩色圖像按圖像像素坐標(biāo)建立像素值的三維矩陣I(i,j,c)，實(shí)現(xiàn)圖像數(shù)字化。

2.2 幼苗特征圖像提取

幼苗特征圖像提取過程主要有灰度化處理、灰度閾值分割、噪聲去除。因不同苗齡幼苗圖像處理方法相同，僅以苗齡25 d的擬南芥幼苗圖像為例進(jìn)行分析。

2.2.1 灰度化處理

擬南芥穴盤苗彩色圖像中，土壤基質(zhì)、穴盤區(qū)域有較大R、B值，其G值小于幼苗區(qū)域的G值，為了區(qū)別綠色植物與非植物背景，對(duì)彩色圖像利用特定灰度化因子放大G分量的影響，對(duì)圖像進(jìn)行灰度化處理，突出植物的綠色特征。對(duì)苗齡25 d的擬南芥穴盤苗彩色圖像的矩陣I(i,j,c)中每一元素分別進(jìn)行3I(i,j,2)-I(i,j,1)-I(i,j,3)、2I(i,j,2)-I(i,j,1)-I(i,j,3)變換處理，即采用灰度化因子3G(i,j)-R(i,j)-B(i,j)、2G(i,j)-R(i,j)-B(i,j)灰度化，得到超綠特征的灰度圖像如圖4所示。

圖4 不同灰度因子下苗齡25 d擬南芥穴盤幼苗灰度圖像Fig.4 Gray image of Arabidopsis plug seedlings with seedling age of 25 d under different grays cale factors

2.2.2 灰度閾值分割

灰度圖像的閾值化分割算法是圖像分割中應(yīng)用最多的方法，灰度圖像取單閾值分割后可以得到1幅二值圖像。Otsu算法是圖像分割中閾值選取的常用算法之一，能夠把圖像的灰度數(shù)按灰度級(jí)分成2個(gè)部分，使得2部分之間的灰度值差異最大，每部分之間的灰度差異最小，不受圖像亮度和對(duì)比度影響[33]。因此，采用Otsu閾值分割算法函數(shù)，對(duì)所獲得的穴盤苗灰度圖進(jìn)行閾值分割，結(jié)果如圖5所示。

圖5 不同灰度因子下苗齡25 d擬南芥穴盤幼苗二值圖像Fig.5 Binary image of Arabidopsis plug seedling with seedling age of 25 d under different gray scale factors

由圖5知，選取3G(i,j)-R(i,j)-B(i,j)灰度化因子的灰度圖采用Otsu法閾值分割后，二值圖像中包含除幼苗葉片外的其他像素點(diǎn)，穴盤正上方反光處被錯(cuò)誤分類。而選取2G(i,j)-R(i,j)-B(i,j)因子灰度化再進(jìn)行Otsu法閾值分割，可以消除幼苗以外區(qū)域的大部分其他圖像點(diǎn)，分割效果較好，即選取該因子灰度化再利用Otsu閾值分割算法，在較寬范圍光照條件下，能夠滿足捕捉幼苗“綠色”特征的要求。

2.2.3 噪聲去除

通過閾值分割后的穴盤苗二值圖像還包含噪聲，對(duì)后續(xù)的處理造成干擾，甚至影響結(jié)果的正確率，因此去除噪聲是圖像二值化后的必要環(huán)節(jié)。在二值圖像處理中，常用的噪聲去除方法包括以腐蝕、膨脹為基礎(chǔ)的開運(yùn)算、閉運(yùn)算。觀察圖5b二值圖像可以看出，與幼苗區(qū)域相比，噪聲多為分散的小面積單連通區(qū)域，故以像素點(diǎn)為單位計(jì)算所有的單連通區(qū)域面積，然后設(shè)定閾值，再將所有面積值小于此閾值的區(qū)域像素值置0，以去除此類噪聲。經(jīng)試驗(yàn)，采用‘disk’2×2型結(jié)構(gòu)元素對(duì)所得的二值圖像進(jìn)行開運(yùn)算，平滑幼苗區(qū)域邊緣，再計(jì)算各單連通區(qū)域面積，設(shè)定面積閾值去除孤立的小面積噪聲區(qū)域，能夠達(dá)到較好的去除效果，結(jié)果如圖6，基本完全消除了幼苗以外的其他圖像信息。

圖6 苗齡25 d擬南芥穴盤幼苗去噪后二值圖像Fig.6 Binary images after de-noising of Arabidopsis plug seedlings with seedling age of 25 d

2.3 穴盤特征圖像提取與穴格邊界確定

2.3.1 穴盤特征圖像提取

穴盤特征圖像提取過程包括灰度化處理、閾值分割、去除幼苗圖像、噪聲去除，主要處理結(jié)果如圖7所示。因穴盤苗圖像的穴盤部分具有相同的灰度值，所以采用與幼苗圖像處理同樣的灰度閾值分割方法提取穴盤特征信息。選取適當(dāng)?shù)幕叶乳撝的軌蛴行У胤蛛x穴盤灰度圖像的土壤基質(zhì)與穴盤，分割結(jié)果如圖7a所示。

圖7 穴盤二值圖像Fig.7 Binary images of plug tray

由圖7a知，灰度閾值分割后的穴盤二值圖像仍有幼苗的圖像信息，為了不影響后期穴盤與穴孔基質(zhì)的準(zhǔn)確區(qū)分、穴孔邊界的精確確定，綜合上述處理獲得的幼苗特征圖像，在圖7a中去除圖6所示幼苗區(qū)域的特征圖像，結(jié)果如圖7b所示。由圖7b知，去除幼苗圖像信息的穴盤二值圖像基本顯示出穴盤表面和大部分孔穴的邊界，但由于穴盤表面部分區(qū)域存在基質(zhì)，另外土壤基質(zhì)的灰度值與穴盤灰度值有重疊部分，穴盤表面包含了大量表示基質(zhì)的區(qū)域，穴孔邊界仍模糊不清。觀察圖7b發(fā)現(xiàn)，二值圖像中穴盤部分連續(xù)，而穴孔中基質(zhì)具有該灰度值的區(qū)域多呈現(xiàn)分散的點(diǎn)狀。為了消除這些點(diǎn)狀區(qū)域?qū)ε袛嗑扔绊?，采用腐蝕與面積閾值去除的方法，對(duì)圖7b的圖像進(jìn)行去噪處理，得到較清晰的穴盤表面特征圖像如圖7c所示。

2.3.2 穴孔邊界確定

由圖7c圖像結(jié)果已可以確定多數(shù)穴孔的位置，但存在部分穴孔邊界不清楚問題，不能準(zhǔn)確判定穴孔邊界與中心位置，不能為補(bǔ)苗末端執(zhí)行器提供精確的位置信息，故還需進(jìn)一步精確確定穴孔的邊界。因穴孔具有標(biāo)準(zhǔn)結(jié)構(gòu)且在穴盤上呈方陣排列，穴孔間的穴盤表面部分的圖像在橫向、縱向呈連續(xù)條狀，所以可以利用穴盤圖像像素統(tǒng)計(jì)值隨橫坐標(biāo)、縱坐標(biāo)變化的規(guī)律確定穴孔邊界。對(duì)圖7c每一列、每一行分別統(tǒng)計(jì)像素值得到穴盤表面像素統(tǒng)計(jì)值與隨行、列像素坐標(biāo)的變化關(guān)系如圖8所示。

圖8 穴盤二值圖像各行、列像素統(tǒng)計(jì)值Fig.8 Row and column pixel statistical value of binary images of plug tray frame area

由圖8知，橫向、縱向波峰兩側(cè)與穴孔邊界一一對(duì)應(yīng)，波峰兩側(cè)坐標(biāo)即為該穴孔邊對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)的坐標(biāo)，根據(jù)行、列像素統(tǒng)計(jì)值的波峰橫坐標(biāo)與峰寬度、波峰兩側(cè)的橫縱像素坐標(biāo)，同時(shí)結(jié)合穴盤穴孔的規(guī)格化結(jié)構(gòu)，即可準(zhǔn)確地確定每個(gè)孔穴邊界及其中心坐標(biāo)位置，既為穴孔是否缺苗判定時(shí)統(tǒng)計(jì)幼苗像素提供了明確的邊界，也為補(bǔ)苗末端執(zhí)行器提供精確的位置信息。

2.4 缺苗判斷

現(xiàn)代工廠化育苗均采用精量播種，穴盤穴孔填加基質(zhì)后經(jīng)壓穴工序，使穴孔中的基質(zhì)表面呈錐孔，播種后種子基本位于穴孔中心，因此幼苗在育苗早期子葉、真葉一般在穴孔區(qū)域內(nèi)。缺苗判斷原理：在幼苗特征的二值圖像中，白色部分為幼苗，像素值設(shè)為1，其余黑色部分為非幼苗區(qū)域，其像素值設(shè)為0；根據(jù)上述確定的穴孔邊界，對(duì)每穴孔邊界內(nèi)的幼苗圖像素進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，如果像素統(tǒng)計(jì)值之和大于設(shè)定閾值即為有苗，反之缺苗。

對(duì)試驗(yàn)采集的苗齡為25、35 d的擬南芥穴盤苗各6幅彩色圖像均按照上述方法進(jìn)行了幼苗與穴盤特征圖像提取、穴格邊界確定、穴孔內(nèi)幼苗圖像像素統(tǒng)計(jì)，然后對(duì)穴孔是否缺苗進(jìn)行判定。因同齡幼苗長(zhǎng)勢(shì)基本一致，其子葉及真葉的面積相差較小，同齡穴盤苗圖像處理結(jié)果、幼苗像素統(tǒng)計(jì)結(jié)果類似，故僅以圖3中苗齡為25、35 d擬南芥穴盤苗的處理結(jié)果為例進(jìn)行分析。圖3中苗齡為25、35 d的擬南芥穴盤苗各穴孔幼苗像素統(tǒng)計(jì)值如表1所示。

表1 擬南芥穴盤苗各穴孔幼苗投影面像素統(tǒng)計(jì)值Table 1 Pixel statistical value of plug hole projection planes of Arabidopsis plug seedlings

由表1知，苗齡為25、35 d擬南芥穴盤苗，有苗穴孔的幼苗像素統(tǒng)計(jì)值分別為1895～4572、3386～8710，而無苗穴孔的幼苗像素統(tǒng)計(jì)值均為0，有苗穴孔與無苗穴孔的像素統(tǒng)計(jì)值差異極顯著；對(duì)照苗齡25、35 d的擬南芥穴盤苗彩色圖像知，缺苗檢測(cè)結(jié)果與穴盤穴孔有無幼苗的實(shí)際情況完全相符，因此，可以通過圖像識(shí)別的方法進(jìn)行穴盤苗缺苗檢測(cè)并確定穴孔位置。另外，幼苗像素統(tǒng)計(jì)值與其葉的投影面積相對(duì)應(yīng)，表1中顯示同齡幼苗葉片投影響面積有較大差異，其值直接反應(yīng)幼苗的長(zhǎng)勢(shì)，在實(shí)際補(bǔ)苗過程中，可以根據(jù)幼苗在不同生長(zhǎng)階段設(shè)定合適的面積閾值，對(duì)與小于設(shè)定閾值的幼苗檢測(cè)時(shí)判斷為發(fā)育不良幼苗，對(duì)缺苗、發(fā)育不良苗的穴孔統(tǒng)一補(bǔ)入同齡且面積閾值達(dá)到要求的健康苗，從而為全自動(dòng)移栽提供長(zhǎng)勢(shì)一致、無空穴的穴盤苗。

為了進(jìn)一步驗(yàn)證系統(tǒng)對(duì)缺苗檢測(cè)的效果，對(duì)苗齡為25、35 d擬南芥穴盤苗各6盤分別進(jìn)行缺苗檢驗(yàn)，并計(jì)算空穴和有苗穴檢測(cè)的準(zhǔn)確率，結(jié)果如表2，缺苗檢測(cè)系統(tǒng)對(duì)空穴、有苗穴的判定正確率均為100%。可見，缺苗檢測(cè)系統(tǒng)對(duì)育苗早期不同苗齡穴盤苗缺苗檢測(cè)具有良好的適應(yīng)性。但對(duì)不同種類和不同規(guī)格穴盤的幼苗其檢測(cè)方法與效果還有待進(jìn)一步研究。

表2 32穴標(biāo)準(zhǔn)穴盤擬南芥苗缺苗檢測(cè)結(jié)果Table 2 Results of seedling shortage detection for Arabidopsis seedlings in standard plug tray with 32 holes

3 結(jié)論

由于種子質(zhì)量、育苗環(huán)境等因素造成蔬菜穴盤苗空穴多的問題，為了消除穴盤苗空穴，研制了以缺苗檢測(cè)系統(tǒng)、補(bǔ)苗系統(tǒng)為核心部件的蔬菜穴盤苗自動(dòng)補(bǔ)苗試驗(yàn)臺(tái)，缺苗檢測(cè)系統(tǒng)由CMOS工業(yè)相機(jī)、控制器、計(jì)算機(jī)組成的圖像獲取硬件系統(tǒng)和在MATLAB環(huán)境下編寫的圖像處理軟件系統(tǒng)組成，能夠自動(dòng)完成穴盤苗圖像采集與處理。

1）通過對(duì)穴盤苗彩色圖像的R、G、B3個(gè)顏色分量采用不同的線性變換獲得幼苗和穴盤的灰度圖，對(duì)幼苗灰度圖進(jìn)行閾值分割、去噪處理能夠有效提取出幼苗特征圖像；穴盤灰度圖經(jīng)閾值分割、去除幼苗特征信息、降噪處理得到穴盤特征圖像，并根據(jù)穴盤特征圖像像素在行列統(tǒng)計(jì)值峰值與峰寬以及穴盤規(guī)格化結(jié)構(gòu)，能夠準(zhǔn)確地確定每個(gè)穴孔的邊界，為缺苗檢測(cè)提供了幼苗圖像特征信息所在穴孔的范圍。

2）對(duì)苗齡為25、35 d的擬南芥穴盤苗各192穴進(jìn)行缺苗檢測(cè)，結(jié)果表明：穴孔邊界內(nèi)有苗穴孔與無苗穴孔的幼苗像素統(tǒng)計(jì)值差異極顯著，以幼苗圖像像素統(tǒng)計(jì)值判斷穴盤的空穴、有苗穴正確率均為100%；幼苗像素統(tǒng)計(jì)值與其莖葉投影面積相對(duì)應(yīng)，可以通過幼苗生長(zhǎng)期設(shè)定健康苗閥值并去除發(fā)育不良的幼苗。

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