圖像處理技術(shù)在農(nóng)機(jī)測(cè)試中的應(yīng)用

李卓洢 ， 李彥君 ， 朱旭光

（1.江蘇大學(xué)汽車(chē)與交通工程學(xué)院，江蘇 鎮(zhèn)江 212013；2.重慶郵電大學(xué)先進(jìn)制造工程學(xué)院，重慶 400065；3.江蘇大學(xué)電氣信息工程學(xué)院，江蘇 鎮(zhèn)江 212013）

大量實(shí)踐證明，圖像處理技術(shù)在農(nóng)機(jī)測(cè)試中會(huì)發(fā)揮良好的測(cè)試標(biāo)準(zhǔn)，降低測(cè)試人員的檢測(cè)難度，優(yōu)化并提高使用人員的操作便捷性。目前，圖像處理技術(shù)的應(yīng)用實(shí)例較多，從技術(shù)優(yōu)勢(shì)以及其在農(nóng)業(yè)測(cè)試中的前景分析，圖像處理技術(shù)的應(yīng)用前景極為廣闊，具有很高的經(jīng)濟(jì)效益。

1 圖像處理技術(shù)的構(gòu)成

圖像處理技術(shù)通過(guò)計(jì)算機(jī)模擬人類視覺(jué)，對(duì)于被測(cè)物體拍攝相關(guān)的圖像信號(hào)，并將其轉(zhuǎn)化為可視化的數(shù)據(jù)值，實(shí)現(xiàn)建模分析。以計(jì)算機(jī)模擬的標(biāo)準(zhǔn)為基礎(chǔ)，對(duì)拍攝的物體實(shí)現(xiàn)重現(xiàn)，便于理解[1]。在其圖像構(gòu)成原理中，以紅、綠、藍(lán)三色灰度值為核心[2]。其中，紅代表字母“r”，綠代表字母“g”，藍(lán)代表字母“b”。以數(shù)字組合的形式，實(shí)現(xiàn)圖像色彩的還原、分析、輸出。此外，與以往相比，現(xiàn)有的圖像處理技術(shù)還可以消除圖像中的劣化因素，明顯改善圖片質(zhì)量，完成圖像一體化的轉(zhuǎn)換。在分析指定圖像時(shí)，可以提取圖像中的特定信息，實(shí)現(xiàn)圖像精準(zhǔn)描述[3]。例如，圖像處理系統(tǒng)主要由光源、高速攝像機(jī)等部分組成。在組成的信號(hào)模擬中，以信號(hào)值之間的代表符號(hào)實(shí)現(xiàn)分析?？梢酝ㄟ^(guò)計(jì)算機(jī)的宏命令運(yùn)行，例如光源通過(guò)宏命令以數(shù)據(jù)傳輸?shù)姆绞?，?duì)高速攝像機(jī)的圖像進(jìn)行采集[4]。借助圖像采集卡的優(yōu)異性，實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)圖像的輸出、模型建設(shè)。采集圖像需要有重要的原件，即高速攝像機(jī)的拍攝角度、連續(xù)張數(shù)、圖像質(zhì)量。高速攝像機(jī)包含了CCD陣列攝像機(jī)以及CMOS攝像機(jī)。CCD攝像機(jī)本質(zhì)意義為電偶合器件、光傳感器[5]。各像素點(diǎn)都有一個(gè)光傳感器，便于圖像采集。將被檢測(cè)對(duì)象的信號(hào)值記錄，隨后通過(guò)內(nèi)部采集卡，可以實(shí)現(xiàn)電視信號(hào)的轉(zhuǎn)換。而CMOS技術(shù)與CCD技術(shù)相比，更具優(yōu)勢(shì)。目前，我國(guó)部分領(lǐng)域已完全使用CMOS技術(shù)，取代傳統(tǒng)CCD技術(shù)[6]。CMOS技術(shù)的圖像傳感器能夠更好地完成光敏單元排列，并按照預(yù)先處理標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)圖像實(shí)現(xiàn)集成。此外，對(duì)于A/D電路高度集成在一塊芯片上，可以直接完成數(shù)字圖像的獲取。事實(shí)證明，其得到的圖像受客觀因素影響，并不能滿足即拍即用的要求，還需要進(jìn)行額外的特殊化處理。

2 圖像處理技術(shù)的執(zhí)行標(biāo)準(zhǔn)

圖像處理技術(shù)有自身獨(dú)特的執(zhí)行標(biāo)準(zhǔn)，通過(guò)傳輸，可以保證圖像再現(xiàn)。且在轉(zhuǎn)化過(guò)程中，不會(huì)因圖像的儲(chǔ)存、傳輸和復(fù)制出現(xiàn)質(zhì)量退化。只有保障圖像傳輸過(guò)程中準(zhǔn)確地實(shí)現(xiàn)原圖重建，才能夠發(fā)揮圖像處理技術(shù)的精準(zhǔn)性、合理性、有效性。例如，圖像處理技術(shù)要實(shí)現(xiàn)高精度，就可以通過(guò)現(xiàn)代化掃描儀，對(duì)被測(cè)圖像的像素點(diǎn)灰度值進(jìn)行轉(zhuǎn)化。可以設(shè)置為16度灰度值，所有計(jì)算機(jī)可以將模擬圖像轉(zhuǎn)化為任意大小的二維數(shù)字組。數(shù)字精度要達(dá)到任意要求，在數(shù)字組的大小以及各像素的位置上，處理環(huán)節(jié)要保證一致性。因此，從理論的經(jīng)驗(yàn)以及處理的最終標(biāo)準(zhǔn)來(lái)看，都需要在處理過(guò)程中改變程序中的數(shù)據(jù)參數(shù)，既可以完成圖像精準(zhǔn)獲取，又可以實(shí)現(xiàn)高自定義安排[7]。

3 圖像處理技術(shù)在農(nóng)機(jī)測(cè)試中的體現(xiàn)

3.1 土壤耕作機(jī)械

土壤耕作機(jī)械的功能是對(duì)已確定的土壤區(qū)域完成翻耕、松土。耕機(jī)是農(nóng)業(yè)的主要機(jī)械，發(fā)揮重要的生產(chǎn)、種植作用。因此，在其測(cè)試設(shè)計(jì)過(guò)程中，性能指標(biāo)以及動(dòng)力參數(shù)、動(dòng)態(tài)設(shè)置、定量分析等是核心。通過(guò)分析土壤工作機(jī)械的力學(xué)性能以及結(jié)構(gòu)配比，可以了解二者之間的參數(shù)比例值。但常用的檢測(cè)手段精度較低，無(wú)法更好地實(shí)現(xiàn)拋土粒的測(cè)試[8]。為了更好地解決這些問(wèn)題，圖像處理技術(shù)可以準(zhǔn)確地計(jì)算拋土率，建立理論模型，便于相關(guān)人員進(jìn)行印證。同時(shí)，還可以獲得土壤耕作機(jī)械在拋土過(guò)程中，土粒的運(yùn)動(dòng)參數(shù)，為進(jìn)一步優(yōu)化奠定基礎(chǔ)。在研究配比中，要建立土地流動(dòng)圖處理標(biāo)準(zhǔn)，了解耕作機(jī)性能以及其工作時(shí)速、工作參數(shù)之間的配比關(guān)系。設(shè)定定量結(jié)果，當(dāng)其定量結(jié)果下降至7～10個(gè)百分點(diǎn)時(shí)，就可以將其作為該工況下實(shí)際拋土率的定向描述值。通過(guò)多種情況的比對(duì)分析，綜合土壤耕作機(jī)的拋土力、工作效率因素，就可以對(duì)農(nóng)機(jī)實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)測(cè)試。圖像處理技術(shù)與其他土壤耕作機(jī)械分析技術(shù)相比，雖然目前仍處于初級(jí)階段。但其技術(shù)手段正在不斷更新，為后續(xù)土壤耕作機(jī)械的優(yōu)化提供了廣闊的發(fā)展思路[9]。

3.2 種植施肥機(jī)械

種植施肥機(jī)械按照種植對(duì)象以及工藝流程，可以分為播種機(jī)、插秧機(jī)、栽植機(jī)等類型。為了保障機(jī)械結(jié)構(gòu)更加精準(zhǔn)、合理，就需要在使用時(shí)不斷改進(jìn)。但受成本以及人員等影響，實(shí)際改進(jìn)工作成本較高，耗費(fèi)時(shí)間、精力。因此，通過(guò)圖像處理技術(shù)，可以模擬種子施肥機(jī)械的運(yùn)作標(biāo)準(zhǔn)，設(shè)定檢測(cè)系統(tǒng)。該系統(tǒng)可以捕捉種子的運(yùn)行軌跡，通過(guò)計(jì)算機(jī)模擬，確定種子的最佳運(yùn)行方程式，從而改善機(jī)械結(jié)構(gòu)。例如，排種機(jī)是播種機(jī)的關(guān)鍵部件。在檢測(cè)精度上，要求極高。但以往對(duì)排種機(jī)進(jìn)行校準(zhǔn)費(fèi)時(shí)費(fèi)力[10]。目前，測(cè)試用的排種機(jī)性能大部分集中在光電檢測(cè)階段，光電檢測(cè)階段與人工檢測(cè)階段配合，雖然能夠直觀地反映出種子的著陸性能。但有可能會(huì)造成一定程度的污染，也會(huì)額外浪費(fèi)種子。光電檢測(cè)適合檢測(cè)漏播現(xiàn)象，對(duì)于重播檢測(cè)準(zhǔn)確率較差，部分種子因個(gè)體差異，體積較小，在檢測(cè)過(guò)程中很容易產(chǎn)生大量誤差，干擾最終的測(cè)試效果。使用圖像處理技術(shù)，通過(guò)計(jì)算機(jī)抓拍種子運(yùn)動(dòng)物體的圖像，結(jié)合排種器充填性能，設(shè)定目標(biāo)以及建立背景。分析種子邊緣以及種子之間的距離，該算法系統(tǒng)誤差性極小，速度較快，有效解決了以往在測(cè)試過(guò)程中重播率較大的問(wèn)題。我國(guó)對(duì)于農(nóng)業(yè)機(jī)械的類別以及應(yīng)用范圍都已擴(kuò)大，因此圖像處理技術(shù)的使用標(biāo)準(zhǔn)更加嚴(yán)格。傳統(tǒng)的栽種機(jī)械變形測(cè)試在很多情況下受到因素限制，包含主觀因素以及客觀因素。應(yīng)用圖像處理技術(shù)，可以融合變形測(cè)試系統(tǒng)，對(duì)實(shí)驗(yàn)對(duì)象的受力過(guò)程以及運(yùn)動(dòng)狀態(tài)實(shí)現(xiàn)儲(chǔ)存分析，配比得到最終結(jié)果，發(fā)揮測(cè)試優(yōu)勢(shì)。

3.3 植物保護(hù)機(jī)械

植物保護(hù)機(jī)械，顧名思義便是通過(guò)各項(xiàng)方法防治植物病蟲(chóng)害的機(jī)械。主要包含了各類噴灑機(jī)械，也涵蓋了物理方法以及機(jī)械方法的設(shè)備。近年來(lái)我國(guó)大力使用的無(wú)人機(jī)，也可劃分為植物保護(hù)機(jī)械。植物保護(hù)機(jī)械噴淋包含了噴霧、噴粉、噴煙，在我國(guó)目前的農(nóng)業(yè)標(biāo)準(zhǔn)中，要實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)、綠色化農(nóng)業(yè)，噴霧技術(shù)應(yīng)用最廣泛。噴霧裝置中的噴頭是關(guān)鍵部件，噴頭設(shè)置，可以保證噴霧細(xì)膩、量大。但參數(shù)的不同，對(duì)于最終病蟲(chóng)害的防治效果有著重要影響。如何調(diào)節(jié)噴頭在使用過(guò)程中出現(xiàn)的偏差角度，已成為研究重點(diǎn)。以往，常規(guī)的研究方法無(wú)法對(duì)噴頭的各項(xiàng)角度值進(jìn)行精度計(jì)算，因此很容易出現(xiàn)浪費(fèi)行為。但如果通過(guò)圖像處理技術(shù)拍攝噴頭，就可以對(duì)圖像的處理序列實(shí)現(xiàn)分析，完成噴霧的空間分布、矢量控制，以便實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)測(cè)量。且可以了解不同結(jié)構(gòu)的噴頭在不同情況下噴霧狀況，提供改進(jìn)依據(jù)。通過(guò)圖像分析技術(shù)與傳統(tǒng)噴霧相比，優(yōu)化后噴頭可以減少80%以上農(nóng)藥用量，但其最終效果反而提高2.5～3.7倍，土壤的農(nóng)藥沉降量以及空中的農(nóng)藥漂移率減少72%。之所以出現(xiàn)此類效果，則是因?yàn)閭鹘y(tǒng)噴頭雖然噴霧較為細(xì)膩，但噴量依然較大。且時(shí)間控制不精準(zhǔn)，對(duì)于某些地區(qū)使用統(tǒng)一量農(nóng)藥噴灑。不同地區(qū)的病蟲(chóng)害不同，因此使用圖像處理技術(shù)，可以考慮當(dāng)?shù)夭∠x(chóng)害的實(shí)際分布情況，以便精準(zhǔn)地調(diào)節(jié)噴霧量。不僅節(jié)約農(nóng)藥，同時(shí)還減少對(duì)環(huán)境的污染。農(nóng)藥的噴霧更加細(xì)膩，也便于農(nóng)藥揮發(fā)、滲透。

3.4 收獲機(jī)械

農(nóng)作物收獲機(jī)械是實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)、收割的各種機(jī)械，如玉米收割機(jī)、馬鈴薯收割機(jī)、小麥?zhǔn)崭顧C(jī)等。作為主要的收割器械，玉米收割機(jī)的路徑源于人工控制。但這種方式很難提高機(jī)械化的自動(dòng)運(yùn)行程度，需要大量的人力資源，且收割效率較低。如最明顯的便是人工操作機(jī)械的熟練程度，這與工作經(jīng)驗(yàn)有密切關(guān)聯(lián)，具備不穩(wěn)定性。如何保障玉米收割機(jī)的性能，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化操作，既要通過(guò)圖像處理系統(tǒng)融合玉米自收割機(jī)器人實(shí)現(xiàn)路徑識(shí)別，又要保證降低研究成本。例如，通過(guò)對(duì)人工行走壟行圖像進(jìn)行采集，并使用濾波器去除噪聲。隨后，完成粒子邊緣檢測(cè)，通過(guò)多項(xiàng)測(cè)試結(jié)果，成功規(guī)劃行走路徑，為玉米收割機(jī)械自動(dòng)化運(yùn)行提供了可行的方法。馬鈴薯是我國(guó)常見(jiàn)作物，如何實(shí)現(xiàn)馬鈴薯收割機(jī)的優(yōu)化也是我國(guó)研究的重點(diǎn)目標(biāo)。通過(guò)動(dòng)態(tài)圖像技術(shù)，對(duì)馬鈴薯收割機(jī)的工作情況實(shí)現(xiàn)拍攝。指定任一研究對(duì)象獲取每一幀圖像中的坐標(biāo)，繪制馬鈴薯機(jī)械的運(yùn)動(dòng)軌跡以及馬鈴薯機(jī)械化的曲線，使二者融合，設(shè)置最佳的參數(shù)比例。提高了馬鈴薯的收獲率，降低人力成本。而在小麥?zhǔn)崭钸^(guò)程中，倒伏有可能造成小麥的顆粒損失。為了防止小麥倒伏，對(duì)小麥田進(jìn)行拍攝，實(shí)現(xiàn)圖像處理?；趫D像顏色特征識(shí)別方法以及圖像灰度值變化處理，精準(zhǔn)地算出圖像邊緣，獲得倒伏小麥與正常小麥之間的差異。從而有效地控制收割機(jī)的高度以及參數(shù)，防止在收割過(guò)程中對(duì)于小麥產(chǎn)生額外傷害，降低小麥倒伏率。

4 圖像處理技術(shù)在農(nóng)機(jī)測(cè)試中未來(lái)成長(zhǎng)方向

圖像處理技術(shù)在農(nóng)機(jī)測(cè)試中的未來(lái)成長(zhǎng)方向，包含了實(shí)時(shí)要求、準(zhǔn)確要求以及動(dòng)態(tài)要求。例如，實(shí)時(shí)要求可以從系統(tǒng)圖像的采集到最終的測(cè)試，在最短時(shí)間內(nèi)完成，達(dá)到最佳速度的標(biāo)準(zhǔn)分析。我國(guó)目前的圖像處理識(shí)別雖然速度比較快，但不確定因素較多，這加大了圖像采集的處理量。在未來(lái)，必須滿足實(shí)時(shí)性要求。在準(zhǔn)確性要求中，農(nóng)機(jī)測(cè)試受周?chē)h(huán)境影響，單純地依靠實(shí)驗(yàn)室的理想標(biāo)準(zhǔn)值，無(wú)法實(shí)現(xiàn)農(nóng)機(jī)的改進(jìn)。因此，要考慮各項(xiàng)測(cè)試環(huán)境，加之拍攝角度、溫度、光照等各種因素影響，滿足計(jì)算機(jī)圖像的準(zhǔn)確性要求。此外，農(nóng)產(chǎn)品種類較多，不同種類之間也有明顯的個(gè)體差異。在攝像過(guò)程中，要充分地考慮物體之間的差異，實(shí)現(xiàn)拍攝角度的調(diào)節(jié)。動(dòng)態(tài)性要求則是要實(shí)現(xiàn)圖像的實(shí)時(shí)記錄，記錄各項(xiàng)機(jī)械化的運(yùn)作流程以及被檢測(cè)農(nóng)作物的分布情況。減少在拍攝過(guò)程中幀率圖像的失衡以及質(zhì)量的下降，利用多行處理方法，對(duì)于拍攝圖像的特征值進(jìn)行提取整合，確保圖像具有高解析率。

5 結(jié)語(yǔ)

綜上所述，圖像處理技術(shù)有高度的靈活性以及開(kāi)放性，可以與計(jì)算機(jī)系統(tǒng)保持同步，將拍攝到的圖像返回至數(shù)據(jù)庫(kù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)比分析。既可以提高最終的檢測(cè)精度，降低成本。同時(shí)，也可以節(jié)省人力資源。盡管近年來(lái)我國(guó)加大了圖像處理技術(shù)的研發(fā)力度，但相關(guān)技術(shù)仍亟待改進(jìn)，需要引起有關(guān)部門(mén)的高度重視，以縮短農(nóng)機(jī)的開(kāi)發(fā)周期，滿足我國(guó)精細(xì)化農(nóng)業(yè)的成長(zhǎng)需要。