王建龍 賈思思 王紅 楊曉東

關(guān)鍵詞 移栽 攝像頭 圖像識(shí)別 自動(dòng)化

1引言

蔬菜是人們生活中必不可少的食物，隨著國(guó)民經(jīng)濟(jì)不斷發(fā)展，人們對(duì)蔬菜的種類、質(zhì)量要求越來越高，加上各項(xiàng)農(nóng)業(yè)政策的引導(dǎo)，蔬菜種植呈現(xiàn)出快速發(fā)展的趨勢(shì)。通常而言，在種植蔬菜的過程中，首先要進(jìn)行育苗，幼苗達(dá)到一定要求后再移栽到種植環(huán)境中。目前，我國(guó)蔬菜的移栽環(huán)節(jié)多由人工完成，這勢(shì)必消耗大量人力成本，并降低移栽效率[1] 。諸多企業(yè)在自動(dòng)化生產(chǎn)上進(jìn)行了相關(guān)開發(fā)，國(guó)外企業(yè)的研究值得我們學(xué)習(xí)和借鑒，特別荷蘭和美國(guó)等農(nóng)業(yè)發(fā)達(dá)國(guó)家的經(jīng)驗(yàn)值得我們學(xué)習(xí)[2] 。其先進(jìn)的設(shè)備除了機(jī)械化設(shè)計(jì)合理、電動(dòng)系統(tǒng)性能好之外，還搭載了大量的傳感器，以保證設(shè)備正常工作。

傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)機(jī)械設(shè)備傳感器包括超聲波傳感器、紅外線傳感器、霍爾傳感器、渦流傳感器等，這些傳感器的功能相對(duì)簡(jiǎn)單，方便使用，但其應(yīng)對(duì)復(fù)雜環(huán)境的能力不足，只適用于某些固定場(chǎng)合。隨著基礎(chǔ)科學(xué)不斷發(fā)展，越來越多的新型數(shù)據(jù)采集傳感器被農(nóng)業(yè)機(jī)械設(shè)備所應(yīng)用，攝像頭便是其中一員。

攝像頭是一種圖像采集設(shè)備，其采集圖像后，需通過相關(guān)程序和算法對(duì)圖像進(jìn)行處理，據(jù)此提取圖像中的有效信息，為系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)支撐。

2硬件系統(tǒng)設(shè)計(jì)

由于需要實(shí)現(xiàn)對(duì)路徑的識(shí)別和栽種效果的檢測(cè)，從而給主控制器提供決策依據(jù)，因此該系統(tǒng)應(yīng)具備數(shù)據(jù)采集模塊和執(zhí)行模塊，以達(dá)到對(duì)模擬設(shè)備的控制的目的和預(yù)期效果，使設(shè)備穩(wěn)定運(yùn)行。數(shù)據(jù)采集模塊分為攝像頭視頻圖像采集部分和各類傳感器部分;執(zhí)行模塊主要為機(jī)械設(shè)備提供動(dòng)力。硬件模塊組成框圖如圖1 所示。

基于硬件系統(tǒng)，該系統(tǒng)軟件的主要工作是執(zhí)行圖像采集、處理，從而提取有效信息，并控制機(jī)械部分進(jìn)行聯(lián)動(dòng)。軟件處理流程如圖2 所示。

3硬件模塊選擇

本文主要闡述該系統(tǒng)的硬件電路部分，即圖像采集、核心處理器、顯示器和驅(qū)動(dòng)電路。因系統(tǒng)需處理較多的圖像數(shù)據(jù)， 故選擇擁有Cortex?M4 內(nèi)核的STM32F407VET6 型處理器，其數(shù)據(jù)處理速度快，IO 端口充足，可以連接多種接口攝像頭。圖像采集選用OV7725 攝像頭，其分辨率為30W 像素，并配有FIFO，能夠與處理器高效配合，快速完成多幀圖像的采集。顯示器采用SDWb070T84T 型彩色液晶顯示屏，其顯示數(shù)據(jù)類型豐富，接口簡(jiǎn)單，可靈活應(yīng)用于系統(tǒng)調(diào)試和工作狀態(tài)顯示。驅(qū)動(dòng)電路采用MOS 管搭建互補(bǔ)輸出驅(qū)動(dòng)，以增大輸出電流，改變輸出電壓，從而適應(yīng)動(dòng)力部分的控制需求。

攝像頭模塊需要3.3V 供電。除電源外，還有16根數(shù)據(jù)線，其中包括D0 ～ D9 共10 根數(shù)據(jù)線以及VSYNC、HREF、PCLK、XCLK、SCL 和SDA。我們根據(jù)系統(tǒng)使用情況，采用串行通信傳輸，即使用SCL 和SDA 的IIC 接口形式（見圖3）。

4圖像數(shù)據(jù)采集處理

移栽是否成功、幼苗是否完整、苗情如何等信息需通過該系統(tǒng)對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。圖像數(shù)據(jù)由攝像頭進(jìn)行采集，如何將一幀圖片轉(zhuǎn)換成有效信息，則需分為如下幾步。

4.1彩色圖像灰度轉(zhuǎn)換

由于幼苗顏色和土地顏色相差較大，可以利用兩者顏色的色差對(duì)圖像信息進(jìn)行掃描標(biāo)定。然而由于彩色圖像信息量較大，相較于灰色圖像而言，其處理速度較慢，且由于幼苗顏色和土地顏色相差較大，灰度值相差也較為明顯，所以處理成灰度圖像會(huì)讓數(shù)據(jù)量成倍減少。圖4 為采集的幼苗初始圖像，圖5 為轉(zhuǎn)換后的幼苗灰度圖像。

4.2灰度變換

灰度變換是常見的圖像處理方法，其基于空間域像素進(jìn)行點(diǎn)對(duì)點(diǎn)變換。利用特定的數(shù)學(xué)函數(shù)關(guān)系將圖像中每個(gè)像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)的灰度值轉(zhuǎn)換成新的灰度值，再通過灰度對(duì)圖像進(jìn)行拉伸，可以改變圖像的對(duì)比度，使圖像變得更加清晰，目標(biāo)特征也就更明顯。

指數(shù)變換、對(duì)數(shù)變換、冪次變換、灰度拉伸、灰度均衡等方法是常見的灰度變換方法。圖6 為指數(shù)變換效果，其能夠拉伸圖像中的高亮區(qū)，壓縮圖像中的低亮度區(qū)。

對(duì)數(shù)變換與指數(shù)變換相反，前者拉伸的是圖像中的低亮區(qū)，壓縮圖像中的高亮度區(qū)，效果如圖7 所示。

冪次變換可以將部分灰度區(qū)域映射到更寬的區(qū)域中。當(dāng)擴(kuò)展低灰度級(jí)時(shí)，需要壓縮高灰度級(jí)，使圖像變亮。當(dāng)擴(kuò)展高灰度級(jí)時(shí)，需要壓縮低灰度級(jí)，使圖像變暗。效果如圖8 所示。

灰度拉伸又叫對(duì)比度拉伸，其實(shí)現(xiàn)原理是使用了最簡(jiǎn)單的線性函數(shù)，即提高灰度級(jí)的動(dòng)態(tài)范圍，可以拉伸某段灰度區(qū)間以改善輸出圖像，使亮度高的部分更亮。效果如圖9 所示。

在灰度均衡方法中，首先統(tǒng)計(jì)灰度級(jí)中每個(gè)像素在整幅圖像中的個(gè)數(shù)，然后計(jì)算每個(gè)灰度級(jí)占圖像中的概率分布，并且計(jì)算累計(jì)分布概率，再計(jì)算均衡化之后的灰度值，最后映射回原來像素的坐標(biāo)的像素值。效果如圖10 所示。

綜合上述處理方法的效果來看，指數(shù)變換和冪次變換的圖像增強(qiáng)效果比較明顯，能夠?qū)⒈尘安糠诌M(jìn)行壓縮，同時(shí)對(duì)幼苗進(jìn)行高亮顯示，并且這兩種算法的實(shí)現(xiàn)過程比較簡(jiǎn)單;灰度拉伸的背景和幼苗對(duì)比相對(duì)清晰，但并不明顯;對(duì)數(shù)變換和灰度均衡處理效果可以明顯得出不適合幼苗圖像處理。綜上所述，對(duì)幼苗圖像的對(duì)比度進(jìn)行增強(qiáng)時(shí)，指數(shù)變換和冪次變換的處理效果較好，對(duì)比度有明顯增強(qiáng)，更加清晰更容易識(shí)別。結(jié)合后期處理，本系統(tǒng)采用指數(shù)變換進(jìn)行灰度變換。

4.3圖像分割

圖像處理的關(guān)鍵在于分割，即在整圖中將有效信息或需要檢測(cè)的目標(biāo)提取出來。其中，清楚有序提取信息和目標(biāo)就是圖像分割技術(shù)。隨著技術(shù)和設(shè)備不斷發(fā)展，分割技術(shù)也不斷改進(jìn)。常見分割技術(shù)包括基于灰度閾值的分割技術(shù)、基于預(yù)設(shè)區(qū)域的分割技術(shù)、根據(jù)對(duì)比度進(jìn)行區(qū)分的分割技術(shù)。任何分割技術(shù)都有自身優(yōu)勢(shì)和所適應(yīng)的場(chǎng)景。我們需要根據(jù)場(chǎng)景的變化，通過不斷優(yōu)化來對(duì)分割技術(shù)進(jìn)行有效選取。

二值化的圖像分割是一個(gè)典型的標(biāo)記過程，其原理是將圖像標(biāo)記成0 或1，從而達(dá)到切塊區(qū)分的目的。圖像分割主要依靠各種邊緣算法，其中模糊聚類算法（FCM）是一種經(jīng)典的圖像分割算法，它對(duì)于本系統(tǒng)的圖像分割有著典型的指導(dǎo)意義。在進(jìn)行多次試驗(yàn)后，針對(duì)植物幼苗的特征，我們對(duì)FCM 逐步進(jìn)行了優(yōu)化和改進(jìn)（主要對(duì)易錯(cuò)點(diǎn)的抗造性進(jìn)行了改進(jìn)），形成了新的目標(biāo)函數(shù)算法：

式（5）和式（6）為新目標(biāo)函數(shù)下迭代的隸屬度和聚類中心表達(dá)式，其中聚類中心與式（3）相比并無改變，但其聚類的效果在幼苗識(shí)別上有一定的優(yōu)勢(shì)，即能夠較清晰地辨別苗情[3] 。

應(yīng)用新的算法對(duì)圖片進(jìn)行處理，可以得到清晰辨別幼苗個(gè)數(shù)的效果，如圖11 所示。如果對(duì)每一株幼苗的圖片再次進(jìn)行分割，則可以定位幼苗葉片數(shù)量，分割識(shí)別如圖12 所示。

5其他電路設(shè)計(jì)

在采集圖像并對(duì)其處理后，得到的數(shù)據(jù)可以支撐系統(tǒng)機(jī)械正常運(yùn)行，并將系統(tǒng)實(shí)時(shí)情況進(jìn)行顯示，必要時(shí)通過LED 和蜂鳴器進(jìn)行聲光報(bào)警。系統(tǒng)機(jī)械包括行進(jìn)運(yùn)動(dòng)部分和移栽運(yùn)動(dòng)部分，其各部分有獨(dú)立的驅(qū)動(dòng)模塊，需要在單片機(jī)上做隔離電壓變換，本文不再贅述。在顯示器的選用方面，前文已有說明，其電路連接簡(jiǎn)單，系統(tǒng)控制程序?yàn)楣潭ㄗ雍瘮?shù)模式，顯示板含有蜂鳴器，可以提供必要報(bào)警服務(wù)，本文也不再贅述。

6總結(jié)

采用育苗移栽機(jī)械化設(shè)備是提高蔬菜種植效率和產(chǎn)能的有效手段。隨著種植技術(shù)的全面發(fā)展，種子、設(shè)施都在不斷進(jìn)步，自動(dòng)化設(shè)備也在不斷發(fā)展。