机器视觉农作物对行喷药控制分析2

2基于机器视觉的自主对行方法

　　2.1农作物图像的预处理

　　由于农田环境的复杂性, 农作物生长过程中往往有杂草的情况, 为了简化研究对象,假设作为研究对象的作物是绿色而且成行种植, 任何两行之间等距, 相邻两行不交叉和没有杂草等。

　　针对农田作物环境中出现的作物在阳光照射下产生阴影, 作者通过多次试验得出先将作物图像从RGB图像转换到HSI模型, 再提取其色调值图像, 这样可以减少阴影对作物与背景分割的影响。RGB图像既包含颜色信息, 又包含亮度信息, 不是一个直观的表色空间, 而HSI模型的每个分量都有明确的物理意义, 是一种适合人的视觉系统感知彩色特性的判别模型。

　　作物与背景分割后, 为进一步方便处理将其进行二值化, 这里采用最大类间方差法(又称OSTU法) 。采用该方法的优点是当出现图像直方图有双峰但无明显低谷或者是双峰与低谷都不明显, 且两个区域的面积比也难以确定的情况时, 采用最大方差自动取阈值法往往能得到较为理想的结果。其基本原理为: 设t是分离目标和背景两区域的阈值, 背景区域面积占整个图像面积的比例。

　　腐蚀在数学形态学运算中的作用是消除物体边界点。用CCD摄像头拍摄时图像中难免会出现两株作物甚至多株作物连在一起的情况, 为了将每株作物区分开来, 所以在二值化图像的基础上进行腐蚀。

　　如果结构元素取3 ×3的黑点块, 腐蚀将使物体的边界沿周边减少一个像素。另外, 腐蚀还可以把小于结构元素的物体去除, 这样选取不同大小的结构元素就可以去掉不同大小的物体。如果两个物体之间有细小的连通, 那么当结构元素足够大时, 通过腐蚀运算可以将两个物体分开。通过腐蚀方法可以将每株作物逐渐向它的重心收缩, 而且在拍摄中由于角度的影响往往存在两株作物之间有细小的连通, 通过这种方法也可以方便地将两株作物区分开。实际过程中作者采用3 ×3的单位矩阵为结构元素对图像进行多次腐蚀(依作物每株的大小而定) 。

　　2.2作物行中心线对行方法

　　通过CCD摄像头拍摄的作物图像信息量比较大, 设计对行喷药装置时, 如果针对每行作物都移动一个喷头来对准, 首先是图像处理的信息量太大很难满足实时要求, 其次多个喷头移动的控制也是个难题。因此如前假设作物严格按等间距种植, 这时只要一个喷头对准一行作物, 其余的喷头间距按作物行间距设计就可以使之自然对准其他作物行。实际操作时在采集的作物图像中采用提取一行作物的办法, 可以大大减少图像处理的信息量, 同时又能较好地满足对行喷药的需要。另外如果将作物图像中所有行的中心线都提取出来, 则可按照下面步骤进行。首先从图像中心点开始由水平方向进行行扫描, 找到与图像中心点横坐标距离(欧几里德距离) 最近的线; 其次如果出现两行作物都与图像中心点横坐标等距情况, 则再从图像中心点由垂直方向进行列扫描, 找到与图像中心点纵坐标距离最近的线。最后通过移动对行装置来对准离图像中心点行列方向都最近的作物行。

　　3基于机器视觉的对行实验

　　我们设计了步进电机带动齿轮齿带的对行方法。即在齿带上安装一条软管作为喷头标识, 用来检验是否对准作物行中心线。

　　经过实验证明喷头移动的轨迹基本与作物行的轨迹一致, 表明了该实验中所用的图像处理算法和所采取的控制方式是可行的。

　　4 结论

　　1) 将作物图像从RGB模型转换到HSI模型, 提取色度图像并用最大类间方差法二值化后, 采用3 ×3的结构元素对图像进行数学形态学腐蚀, 通过Hough变换的方法较好地拟合了作物行中心线, 并验证了该方法的正确性。

　　2) 针对多喷头对多行作物施药问题, 提出采用单个喷头对准离图像中心点距离最近的作物行喷药控制的方法。

　　3) 设计了由步进电机带动齿轮齿带, 并在齿带上安放喷头标识来对行的装置。实验结果表明, 在作业速度为1 m•s- 1的情况下, 齿带上所带的喷头标识能较好地对准作物行。