姜來(lái)，王文娣，2，3，霍曉靜，2，3，王輝，2，3，唐娟，2，3，李麗華，2，3

(1. 河北農(nóng)業(yè)大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院,河北保定,071000; 2. 農(nóng)業(yè)農(nóng)村部肉蛋雞養(yǎng)殖設(shè)施工程重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,河北保定,071001; 3. 河北省畜禽養(yǎng)殖智能裝備與新能源利用重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,河北保定,071001)

0 引言

目前,國(guó)內(nèi)外大部分禽畜養(yǎng)殖場(chǎng)基本已實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)上料、自動(dòng)給水和環(huán)境調(diào)控等自動(dòng)化養(yǎng)殖模式[1-2]。但籠內(nèi)死雞識(shí)別工作主要仍采用人工作業(yè)方式,存在作業(yè)效率低、勞動(dòng)強(qiáng)度大、養(yǎng)殖成本高等弊端[3]。因此,開(kāi)展籠內(nèi)死雞識(shí)別機(jī)器人系統(tǒng)研究是家禽養(yǎng)殖業(yè)內(nèi)的重中之重[4-5]。

機(jī)器人在實(shí)際生活中的應(yīng)用大大改善了勞動(dòng)力短缺的現(xiàn)狀,它們既可代替人們完成危害人體健康的工作,又能降低生產(chǎn)成本,節(jié)約能源[6]。隨著畜禽養(yǎng)殖業(yè)的不斷發(fā)展壯大,養(yǎng)殖場(chǎng)的工作強(qiáng)度與工作環(huán)境也隨之改變,使機(jī)器人有了更廣大的應(yīng)用與發(fā)展空間[7]。馮青春等[8]研究了一款畜禽防疫消毒機(jī)器人,該機(jī)器人既能自主移動(dòng)又能進(jìn)行遙控操作,藥液噴嘴噴藥流量最大可達(dá)400 mL/min,霧滴直徑最大達(dá)137.23 um,可實(shí)現(xiàn)舍內(nèi)消毒和免疫藥液的智能?chē)姙?。Liu等[9]研制了一種針對(duì)平養(yǎng)模型下蛋雞的舍內(nèi)死雞自動(dòng)清除機(jī)器人,該機(jī)器人采用履帶式行走方式,一次最多能清掃兩只死雞,且識(shí)別精度高達(dá)95.24%。李騰飛[10]基于規(guī)?；半u籠養(yǎng)模式,設(shè)計(jì)了一種蛋雞健康行為檢測(cè)機(jī)器人,試驗(yàn)表明該機(jī)器人定位精度可達(dá)到16 mm,死雞識(shí)別率達(dá)到87.5%,但該機(jī)器人采用可視攝像頭,不適用于亮度較暗的養(yǎng)殖場(chǎng),且當(dāng)有光照影響時(shí)成功率較低僅為4.69%。

與蛋雞相比,肉雞生長(zhǎng)速度快且養(yǎng)殖密度大,羽毛覆蓋不均勻,導(dǎo)致死雞檢測(cè)難度較大,且目前未見(jiàn)有關(guān)肉雞識(shí)別機(jī)器人研究的相關(guān)報(bào)道。與可視攝像頭相比,紅外攝像頭可以應(yīng)用在特殊的光照條件下,探測(cè)能力強(qiáng)[11-13],適用范圍更廣。且紅外熱成像目前也已廣泛地應(yīng)用在畜禽養(yǎng)殖中,部分國(guó)外學(xué)者利用熱成像技術(shù)來(lái)預(yù)測(cè)豬只感興趣區(qū)域體表平均溫度,利用此平均溫度結(jié)合實(shí)際豬只狀態(tài)判斷豬只狀態(tài),研究結(jié)果表明此方法的檢測(cè)精度為85%,靈敏度指標(biāo)為86%。本研究以層疊式籠養(yǎng)肉雞為研究對(duì)象,基于機(jī)器人技術(shù)、紅外熱成像技術(shù)及圖像處理技術(shù)開(kāi)發(fā)了一款死雞識(shí)別機(jī)器人系統(tǒng),對(duì)機(jī)器人構(gòu)成及其作業(yè)原理進(jìn)行了介紹,對(duì)機(jī)器人的檢測(cè)性能進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)試驗(yàn)測(cè)試,并對(duì)結(jié)果進(jìn)行分析。

1 死雞識(shí)別機(jī)器人系統(tǒng)介紹

1.1 機(jī)器人系統(tǒng)構(gòu)成

死雞識(shí)別機(jī)器人系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1所示,總體長(zhǎng)度為74 cm、寬度為56 cm、高度為139 cm。機(jī)器人箱體用來(lái)放置筆記本及電源等設(shè)備,采用筆記本電腦來(lái)實(shí)時(shí)顯示機(jī)器人處理圖像的效果。行走方式采用的輪式結(jié)構(gòu)可降低巡檢時(shí)產(chǎn)生的噪聲,減緩對(duì)肉雞干擾,以免造成雞只的應(yīng)激反應(yīng)。裝配上下兩個(gè)紅外熱成像攝像頭,可同時(shí)檢測(cè)上下兩層雞籠。配備了循跡裝置,可根據(jù)電磁及紅外傳感器自動(dòng)尋找任務(wù)點(diǎn)。配備蓄電池和逆變器可為筆記本電腦、控制器及紅外模塊供電。

圖1 死雞識(shí)別機(jī)器人系統(tǒng)主體結(jié)構(gòu)圖

1.2 機(jī)器人作業(yè)原理

死雞識(shí)別機(jī)器人系統(tǒng)是由死雞識(shí)別算法和系統(tǒng)硬件平臺(tái)兩部分結(jié)合而成。死雞識(shí)別機(jī)器人系統(tǒng)工作原理見(jiàn)圖2。系統(tǒng)硬件平臺(tái)主要負(fù)責(zé)獲取目標(biāo)紅外圖像,搭載死雞識(shí)別算法,完成目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)。紅外圖像由紅外探測(cè)傳感器根據(jù)檢測(cè)到的物體熱輻射能量獲得,機(jī)器人自主移動(dòng)靠嵌入式處理器通過(guò)處理接收到的電磁信號(hào)和光電信號(hào)來(lái)控制。死雞識(shí)別機(jī)器人按照鋪設(shè)好的電磁軌跡進(jìn)行巡檢,當(dāng)?shù)竭_(dá)需要進(jìn)行檢測(cè)的工作位置時(shí),控制器會(huì)收到紅外傳感器產(chǎn)生的感應(yīng)信號(hào),然后控制底盤(pán)停止并對(duì)當(dāng)前雞籠進(jìn)行檢查,檢查完畢后,控制器會(huì)根據(jù)識(shí)別結(jié)果進(jìn)行下一步命令的發(fā)出,如若此雞籠存在死雞則會(huì)通過(guò)通信模塊將結(jié)果傳輸給終端,然后繼續(xù)進(jìn)行下一個(gè)雞籠的巡檢,如若不存在死雞則直接進(jìn)行下一個(gè)雞籠的巡檢。

圖2 死雞識(shí)別機(jī)器人工作原理

1.3 機(jī)器人總體設(shè)計(jì)

死雞識(shí)別機(jī)器人系統(tǒng)軟件結(jié)構(gòu)如圖3所示,具體分為初始化配置模塊、數(shù)據(jù)采集與處理模塊、機(jī)器人運(yùn)動(dòng)控制模塊和結(jié)果處理模塊。初始化配置模塊用來(lái)加載函數(shù)庫(kù)、初始化相關(guān)程序等;數(shù)據(jù)采集與處理模塊用來(lái)對(duì)識(shí)別目標(biāo)的圖像采集、儲(chǔ)存及運(yùn)行死雞識(shí)別算法對(duì)目標(biāo)狀態(tài)進(jìn)行判斷;機(jī)器人運(yùn)動(dòng)控制模塊負(fù)責(zé)機(jī)器人移動(dòng)尋找檢測(cè)點(diǎn),到達(dá)檢測(cè)點(diǎn)后開(kāi)始檢測(cè),檢測(cè)完畢后繼續(xù)移動(dòng);結(jié)果處理模塊負(fù)責(zé)對(duì)檢測(cè)結(jié)果的實(shí)時(shí)顯示與遠(yuǎn)程預(yù)警。

圖3 系統(tǒng)軟件功能結(jié)構(gòu)圖

系統(tǒng)硬件結(jié)構(gòu)如圖4所示。

圖4 系統(tǒng)硬件結(jié)構(gòu)圖

由圖4可知,系統(tǒng)硬件主要由視覺(jué)模塊、信息處理模塊、底盤(pán)控制模塊組成,各個(gè)模塊主要組成及功能如下。

1) 視覺(jué)模塊:主要由紅外攝像頭、升降桿及角度調(diào)節(jié)裝置組成。紅外攝像頭相當(dāng)于死雞識(shí)別機(jī)器人系統(tǒng)的眼睛,負(fù)責(zé)獲取被檢測(cè)雞籠的紅外圖像,并傳輸給控制器。升降桿及角度調(diào)節(jié)裝置負(fù)責(zé)根據(jù)雞籠規(guī)格不同對(duì)紅外攝像頭的高度及角度進(jìn)行調(diào)節(jié),使其獲取更高質(zhì)量的紅外圖像,便于后續(xù)處理及分析。

2) 信息處理模塊:由OpenMV4嵌入式控制器組成,是死雞識(shí)別機(jī)器人系統(tǒng)的大腦。既要用來(lái)對(duì)紅外攝像頭、電磁傳感器等相關(guān)設(shè)備的數(shù)據(jù)解析,又要對(duì)紅外圖像進(jìn)行分析與處理、同時(shí)又是底盤(pán)運(yùn)動(dòng)的控制中心。

3) 底盤(pán)控制模塊:底盤(pán)控制模塊主要由電機(jī)驅(qū)動(dòng)器、紅外傳感器、電磁循跡裝置等組成,電機(jī)驅(qū)動(dòng)器主要功能為根據(jù)處理器發(fā)出的信號(hào)控制底盤(pán)運(yùn)動(dòng),紅外傳感器接收負(fù)責(zé)控制底盤(pán)停止的信號(hào),電磁循跡裝置負(fù)責(zé)使移動(dòng)底盤(pán)按照規(guī)定路線進(jìn)行巡檢。

4) 顯示模塊:顯示模塊由筆記本電腦、WiFi模塊及路由器組成。筆記本電腦負(fù)責(zé)現(xiàn)場(chǎng)觀察識(shí)別結(jié)果及修改系統(tǒng)參數(shù)等,WiFi模塊及路由器負(fù)責(zé)將識(shí)別結(jié)果告知養(yǎng)殖場(chǎng)巡檢人員。

5) 電源模塊:電源模塊主要由兩塊12 V蓄電池,12～220 V逆變器及插排組成。主要用來(lái)給整個(gè)系統(tǒng)供電。

1.4 系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)

1.4.1 移動(dòng)地盤(pán)選取

移動(dòng)平臺(tái)是巡檢系統(tǒng)的關(guān)鍵部件。試驗(yàn)中采用輪式底盤(pán)作為死雞識(shí)別機(jī)器人系統(tǒng)的移動(dòng)平臺(tái),使得機(jī)身移動(dòng)起來(lái)更加輕便,轉(zhuǎn)彎更加靈活,方便在空間狹小的養(yǎng)雞舍內(nèi)進(jìn)行作業(yè)。通過(guò)對(duì)系統(tǒng)所應(yīng)用環(huán)境及所需求功能進(jìn)行分析,最終選擇TRACER移動(dòng)機(jī)器人底盤(pán),是一款采用模塊化、智能化的設(shè)計(jì)理念的多功能模塊化的行業(yè)應(yīng)用移動(dòng)機(jī)器人開(kāi)發(fā)平臺(tái),具有強(qiáng)大載荷能力和強(qiáng)勁動(dòng)力系統(tǒng)的它有廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域。TRACER移動(dòng)底盤(pán)長(zhǎng)寬高分別為685 mm、570 mm和155 mm,各輪采用獨(dú)立驅(qū)動(dòng),采用兩輪差速轉(zhuǎn)向,能夠在養(yǎng)殖場(chǎng)內(nèi)能夠靈活移動(dòng)。

1.4.2 紅外攝像頭選取

紅外攝像頭的好壞會(huì)直接影響到死雞識(shí)別機(jī)器人系統(tǒng)的檢測(cè)精度。綜合考慮了像素尺寸、鏡頭焦距和測(cè)溫性能三個(gè)參數(shù)指標(biāo)后,最終選用高分辨率紅外熱成像模塊Lepton3.5作為紅外攝像頭,具有體積小、功能強(qiáng)和易于集成等優(yōu)點(diǎn)。Lepton3.5的像素尺寸為12 μm,分辨率為160像素×120像素,溫度分辨率為0.05 ℃,均滿足本設(shè)計(jì)要求。

1.4.3 嵌入式微處理器選取

嵌入式微處理器的好壞直接關(guān)系到整個(gè)系統(tǒng)的性能,主要用來(lái)計(jì)算和控制整個(gè)系統(tǒng)。根據(jù)系統(tǒng)需求,包括接收并處理紅外熱成像、控制底盤(pán)運(yùn)動(dòng)和利用WiFi模塊進(jìn)行信息回傳等功能,選用OpenMV4作為系統(tǒng)的核心控制器。該控制器以STM32H7為核心處理器,擁有480 MHz主頻,1MB RAM,2MB flash等優(yōu)良性能。該控制器還支持大量數(shù)據(jù)接口,如USB接口、SPI總線、普通IO接口等,可滿足本系統(tǒng)所有需求。

1) 通信模塊。由于機(jī)器人在工作中是不斷移動(dòng)的,使用有線通信會(huì)受到較大限制,故而選擇無(wú)線通信,選擇WiFi模塊ESP8266作為通信模塊。

2) 電磁感應(yīng)模塊。為了使系統(tǒng)能夠自主行走,使用電磁導(dǎo)航作為巡檢方式,型號(hào)為MLSE-0500A2NP0。

2 死雞識(shí)別算法設(shè)計(jì)

2.1 死雞識(shí)別算法概述

肉雞的紅外圖像中活雞與周?chē)尘坝忻黠@的顏色區(qū)分,因而可以考慮通過(guò)圖像處理方法檢測(cè)圖像中活雞數(shù)量,再與籠內(nèi)實(shí)際數(shù)目做比較,以此判斷籠內(nèi)是否存在死雞。死雞識(shí)別算法流程見(jiàn)圖5。

利用圖像處理方法對(duì)紅外圖像中雞只進(jìn)行分割提取,然后確定此區(qū)域最大溫度,通過(guò)此溫度與閾值進(jìn)行比較從而確定籠內(nèi)活雞數(shù)量。溫度閾值根據(jù)對(duì)多幅活雞及死雞紅外圖像進(jìn)行溫度提取與分析確定。若算法得出的活雞數(shù)目與籠內(nèi)雞只總數(shù)相同,則表明籠內(nèi)不存在死雞,相反則表明籠內(nèi)存在死雞。

2.2 基于Otsu算法的圖像分割

傳統(tǒng)閾值分割算法有最大類(lèi)間方差法(Otsu法)、最小誤差法、最大熵法等[14-15]。其中,Otsu法是一種經(jīng)典的全局、非參數(shù)、無(wú)監(jiān)督自適應(yīng)閾值選取方法,且目前已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于禽畜檢測(cè)領(lǐng)域[16-17]。此種方法計(jì)算簡(jiǎn)單,是圖像分割中閾值選取的最佳算法,且在一定條件下最大類(lèi)間方差法可不受圖像對(duì)比度與亮度變化的影響。因此本文選用此方法對(duì)雞頭進(jìn)行提取,具體實(shí)現(xiàn)過(guò)程如下。

假設(shè)存在一個(gè)閾值TH將整個(gè)圖像的像素分為小于TH的C1和大于TH的C2兩類(lèi),各自均值為m1和m2,全局均值為mG,C1和C2所占概率分別為P1和P2,建立關(guān)系如式(1)和式(2)所示。

P1×m1+P2×m2=mG

(1)

P1+P2=1

(2)

根據(jù)方差的概念,類(lèi)方差公式如式(3)所示。

清水磚：整體墻面砂灰抹面，涂料或者真石漆飾面，墻角采用灰色涂料或者真石漆做500高外飾面，墻脊掛灰色小青瓦；

σ2=P1(m1-mG)2+P2(m2-mG)2

(3)

將式(1)代入式(3)推出類(lèi)間方差公式,如式(4)所示。

σ2=P1×P2×(m1-m2)2

(4)

從0～255遍歷TH值,求使σ2最大的TH值即為閾值。

依據(jù)上述所述,使用Otsu法閾值分割前后圖像對(duì)比見(jiàn)圖6,圖6(a)里面共有三只活雞一只死雞,根據(jù)圖6(b)分割結(jié)果可以看出主要的分割噪聲來(lái)自他籠雞只,但與分割目標(biāo)相比噪聲面積較小,故而接下來(lái)可以考慮根據(jù)面積大小來(lái)消除噪聲。

(a) 白羽肉雞紅外圖像原圖

2.3 圖像去噪與最大溫度提取

經(jīng)過(guò)閾值分割之后,可明顯看出待檢測(cè)目標(biāo)已與背景進(jìn)行了分離。但是仍然有一些殘留區(qū)域存在,這些殘留區(qū)域主要包括其他籠中肉雞,或者剛死亡不久后的肉雞。為減少殘留區(qū)域?qū)D像處理的影響,采用開(kāi)操作將小面積區(qū)域進(jìn)行去除。經(jīng)過(guò)大量的圖片測(cè)試,確定去除區(qū)域面積的閾值,處理后得到的結(jié)果見(jiàn)圖7。

(a) 閾值分割后二值圖像

紅外熱像儀拍攝的圖像分辨率為320像素×240像素,圖像中每個(gè)像素點(diǎn)在對(duì)應(yīng)的CSV文件中對(duì)應(yīng)著一個(gè)溫度數(shù)據(jù),即一副圖像中存在320×240個(gè)溫度數(shù)據(jù),獲取像素點(diǎn)的橫縱坐標(biāo)便可獲取此像素點(diǎn)的溫度數(shù)據(jù)。確定經(jīng)過(guò)閾值分割及去噪處理后的雞只位置,使用矩形框?qū)ζ溥M(jìn)行選取,調(diào)整輸出結(jié)果獲取矩形框左上角和右下角的坐標(biāo)和矩形框的長(zhǎng)度與寬度,從對(duì)應(yīng)位置的溫度矩陣中提取該區(qū)域的最高溫度。通過(guò)對(duì)紅外圖像中雞只最大溫度進(jìn)行分析,從而確定雞只狀態(tài)的溫度閾值?；铍u數(shù)量確認(rèn)圖像分割后雞只數(shù)量計(jì)算與最大溫度提取結(jié)果圖像見(jiàn)圖8。

(a) 原始圖像

3 現(xiàn)場(chǎng)測(cè)試試驗(yàn)

為驗(yàn)證死雞識(shí)別機(jī)器人識(shí)別性能,課題組于2021年9月在河北省保定市定興縣玖興肉雞養(yǎng)殖場(chǎng)下的規(guī)模化層疊式籠養(yǎng)肉雞舍進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)試驗(yàn)。

3.1 試驗(yàn)材料

試驗(yàn)器材有死雞識(shí)別機(jī)器人、筆記本電腦、電磁導(dǎo)軌、量角器、卷尺。試驗(yàn)對(duì)象為35日齡籠養(yǎng)羅斯308白羽肉雞。養(yǎng)殖場(chǎng)采用六列籠具四通道的布局方式,所用籠具均為二層層疊式結(jié)構(gòu),整個(gè)雞場(chǎng)大小為113.2 m×12.54 m;通道寬度從左到右分別為1.47 m、1.80 m、1.80 m及1.47 m,籠具首端離墻距離為2.6 m,末端離墻2.30 m;每個(gè)籠具空間尺寸(長(zhǎng)×寬×高)為102 cm×73 cm×40 cm。

3.2 試驗(yàn)方法

據(jù)測(cè)量,紅外熱成像模塊的視野范圍大概為0.25 m2,根據(jù)肉雞養(yǎng)殖密度15只/m2,選取3～4只雞進(jìn)行試驗(yàn)。按照活雞死雞數(shù)量為3∶0、3∶1、4∶0及4∶1分為四組,機(jī)器人同時(shí)對(duì)上下兩層雞籠進(jìn)行處理,每組重復(fù)做20次試驗(yàn)。試驗(yàn)籠具為在原籠具基礎(chǔ)上中間使用鐵網(wǎng)進(jìn)行阻隔重新劃分為0.25 m2的新雞籠,具體試驗(yàn)方法與步驟如下:(1)將死雞識(shí)別機(jī)器人放到劃分后的待試驗(yàn)籠具正中間位置,根據(jù)獲取的紅外圖像,對(duì)紅外攝像頭高度、角度及距雞籠距離進(jìn)行調(diào)整。(2)按照步驟1確定的死雞識(shí)別系統(tǒng)距雞籠位置,布置電磁軌道,并在正對(duì)著試驗(yàn)雞籠中間位置軌道上鋪設(shè)黑色橫條。以便死雞識(shí)別系統(tǒng)檢測(cè)到橫條位置后進(jìn)行后續(xù)操作。(3)將機(jī)器人放置于電磁軌道上,使軌道正對(duì)電磁信號(hào)接收裝置的中間,啟動(dòng)系統(tǒng),使系統(tǒng)進(jìn)行運(yùn)行狀態(tài)開(kāi)始進(jìn)行圖像采集及處理分析。(4)當(dāng)前試驗(yàn)雞籠處理完成后,沿著電磁軌道移動(dòng)到下一個(gè)籠具前繼續(xù)進(jìn)行處理與分析。

3.3 試驗(yàn)結(jié)果

按照試驗(yàn)方法,首先對(duì)攝像頭高度及角度進(jìn)行調(diào)節(jié),攝像頭角度確定為105.9°,底層攝像頭高度為73 cm,上層攝像頭高度為126 cm。死雞識(shí)別機(jī)器人對(duì)雞只進(jìn)行識(shí)別的結(jié)果如表1所示。死雞識(shí)別機(jī)器人對(duì)不同層雞籠的識(shí)別率結(jié)果如表2所示。

表1 死雞識(shí)別機(jī)器人識(shí)別性能試驗(yàn)統(tǒng)計(jì)Tab. 1 Recognition performance test statistics of dead chicken recognition robot

表2 死雞識(shí)別機(jī)器人識(shí)別性能試驗(yàn)總體統(tǒng)計(jì)Tab. 2 Overall statistics of the overall recognition performance test of the dead chicken recognition robot

從表2可以看出,機(jī)器人在針對(duì)上層雞籠內(nèi)的籠養(yǎng)肉雞識(shí)別率高于下層雞籠,且針對(duì)存在3只肉雞的識(shí)別率高于4只的識(shí)別率;上層2只活雞1只死雞的識(shí)別率最高,達(dá)到88.0%,下層的4只活雞識(shí)別率最低,為70.0%?？芍?當(dāng)籠內(nèi)肉雞數(shù)量越多時(shí),機(jī)器人識(shí)別率越低:造成識(shí)別率低的主要原因是雞只容易互相遮擋,導(dǎo)致分割困難,會(huì)出現(xiàn)兩只雞被誤認(rèn)為一只的情況。綜合來(lái)看,機(jī)器人在針對(duì)雙層籠養(yǎng)肉雞的平均識(shí)別率能達(dá)到80.0%,表明機(jī)器人的識(shí)別效果較好。

死雞識(shí)別機(jī)器人系統(tǒng)死雞識(shí)別效果展示見(jiàn)圖9。如圖9(a)所示,籠中共存在3只活雞1只死雞,系統(tǒng)成功將三只活雞識(shí)別并提取了其最大溫度,經(jīng)過(guò)運(yùn)算后得出此籠內(nèi)有死雞結(jié)果。如圖9(b)所示,籠中存在2只活雞1只死雞,經(jīng)過(guò)運(yùn)算后系統(tǒng)成功得出籠內(nèi)有死雞結(jié)果。如圖9(c)所示為機(jī)器人死雞識(shí)別失敗的典型情況,圖9(c)中由于右下角雞只溫度較低,機(jī)器人未將其成功分割出來(lái),導(dǎo)致識(shí)別失敗,得出籠內(nèi)存在2只死雞1只活雞的結(jié)果。如圖9(d)所示,由于雞只重疊嚴(yán)重,在圖像分割時(shí)未將左側(cè)兩只雞成功分割,得出籠中存在1只死雞的錯(cuò)誤識(shí)別結(jié)果,實(shí)際籠中不存在死雞。

(a) 識(shí)別成功樣例

4 討論

近年來(lái),畜禽養(yǎng)殖逐漸向規(guī)?；图s化方向發(fā)展,大部分肉雞養(yǎng)殖場(chǎng)已經(jīng)通過(guò)傳輸帶、飼料車(chē)及補(bǔ)水裝置、溫濕度傳感器等方式實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)飼養(yǎng)、清糞和環(huán)境控制,大大增加了生產(chǎn)效率。但是在病死雞巡檢工作上,目前還是采用人工作業(yè)方式,不利于養(yǎng)殖業(yè)向智能化的方向發(fā)展。為了解決這些問(wèn)題,設(shè)計(jì)了基于圖像處理技術(shù)的死雞識(shí)別機(jī)器人,通過(guò)算法設(shè)計(jì)及軟硬件開(kāi)發(fā),實(shí)現(xiàn)了籠養(yǎng)環(huán)境下死雞自動(dòng)識(shí)別功能。

目前,已有大量研究證明采用圖像處理技術(shù)來(lái)判斷雞只健康狀態(tài)是一種有效的方法[10, 18-21]。瞿子淇[18]通過(guò)圖像處理方法提取蛋雞形狀特征對(duì)活雞死雞進(jìn)行分類(lèi),試驗(yàn)表明該死雞檢測(cè)方法具有較高的準(zhǔn)確率。李亞碩等[21]運(yùn)用數(shù)理統(tǒng)計(jì)分析健康雞與病雞的雞冠顏色特征差異以此判斷雞只是否生病,在檢測(cè)雞冠顏色時(shí)同樣用到圖像處理等技術(shù)。以上研究以圖像處理技術(shù)為依托、以蛋雞和可視圖像為研究對(duì)象,設(shè)計(jì)了不同的死雞識(shí)別算法,得到了較好的識(shí)別效果。

本研究死雞識(shí)別機(jī)器人在肉雞養(yǎng)殖場(chǎng)初步應(yīng)用顯示,針對(duì)上層雞籠死雞識(shí)別率為83.0%,下層雞籠的死雞識(shí)別率為77.0%,整體識(shí)別率為80.0%。結(jié)果顯示上層雞籠內(nèi)的死雞識(shí)別率高于下層雞籠:主要原因可能是下層攝像頭高度及角度位置不佳,下層籠在底層,攝像頭位置調(diào)得太高,一部分視野會(huì)被上層籠遮擋。后續(xù)可對(duì)機(jī)器人的整體結(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化,使上下兩層攝像頭都能保持最佳角度與高度拍攝。其次可能是因上下層雞籠距地面高度不同,下層溫度較上層溫度低,在紅外圖像中雞只與周?chē)h(huán)境差異不如上層大,因而分割效果不如上層好,從而導(dǎo)致識(shí)別率略低于上層。與采用可視圖像的死雞識(shí)別機(jī)器人[10]相比,本研究采用紅外攝像頭,可在應(yīng)用時(shí)不受雞舍環(huán)境光照亮度以及不同籠層光照亮度差異的影響。但圖像質(zhì)量不如可視圖像好,具備的細(xì)節(jié)較少、可提取的特征較少。后續(xù)研究中可針對(duì)這些存在的問(wèn)題繼續(xù)優(yōu)化死雞識(shí)別算法,可采用深度學(xué)習(xí)算法代替?zhèn)鹘y(tǒng)圖像處理方法檢測(cè)目標(biāo)區(qū)域再提取溫度,也可對(duì)圖像處理基本方法展開(kāi)研究,使其在紅外圖像上的應(yīng)用效果更好,最終提高死雞識(shí)別機(jī)器人的應(yīng)用效率和推廣價(jià)值。

5 結(jié)論

為促進(jìn)家禽養(yǎng)殖業(yè)向全自動(dòng)化和智能化邁進(jìn),同時(shí)加快農(nóng)業(yè)機(jī)器人走出試驗(yàn)室的進(jìn)程,本文對(duì)規(guī)?；B(yǎng)雞場(chǎng)內(nèi)死雞的自動(dòng)識(shí)別問(wèn)題展開(kāi)了研究。

1) 首先利用Ostu算法將圖像中的雞只與背景進(jìn)行分割,通過(guò)與操作去除面積較小的噪聲,然后通過(guò)坐標(biāo)搜尋獲取各雞只的最大溫度,以此溫度與閾值進(jìn)行比較從而確定籠內(nèi)活雞數(shù)量。若得出的活雞數(shù)目與籠內(nèi)雞只總數(shù)相同,則表明籠內(nèi)不存在死雞,相反則表明籠內(nèi)存在死雞。

2) 對(duì)視覺(jué)模塊、信息處理模塊、底盤(pán)控制模塊和電源四大模塊進(jìn)行設(shè)計(jì),并對(duì)移動(dòng)底盤(pán)、紅外熱成像模塊、嵌入式處理器等系統(tǒng)硬件選取及集成開(kāi)發(fā)。

3) 對(duì)死雞識(shí)別機(jī)器人進(jìn)行了現(xiàn)場(chǎng)試驗(yàn),對(duì)上層雞籠死雞識(shí)別率為83.0%,對(duì)下層雞籠的死雞識(shí)別率為77.0%,整體識(shí)別率為80.0%,識(shí)別率較高,可初步代替人工進(jìn)行舍內(nèi)死雞巡檢,為規(guī)?；B(yǎng)殖場(chǎng)死雞自動(dòng)識(shí)別工作提供了研究基礎(chǔ)。