兰家祥;林寿英;余文泉;王国邦;廖耿斌
【摘 要】以福建省巨峰葡萄栽培为研究对象,设计了葡萄植株对靶系统.该系统运用计算机视觉技术和判别分析算法,对图像信息进行采集和分析.系统的输入部分由CCD摄像头、激光传感器和超声波模块组成,分别完成葡萄植株的形态识别、位置定位和机械结构插补定位.输出部分采用六自由度的机械臂作为对靶传动结构.结果表明,葡萄植株对靶系统对葡萄植株的平均识别率为85.7％,平均对靶距离为42.3 mm,对靶距离平均误差为15.4％. 【期刊名称】百家讲坛周汝昌《福建农林大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2018(047)004
粤东门户
【总页数】5页(P508-512)
【关键词】机器视觉;判别分析法;插补;对靶系统
【作 者】兰家祥;林寿英;余文泉;王国邦;廖耿斌
【作者单位】福建农林大学机电工程学院,福建 福州350002;福建农林大学机电工程学院,福建 福州350002;福建农林大学机电工程学院,福建 福州350002;福建农林大学机电工程学院,福建 福州350002;福建农林大学机电工程学院,福建 福州350002
【正文语种】中 文
【中图分类】S491
葡萄是我国重要的经济作物之一，在大部分地区都有规模化种植与生产.截至2015年，全国葡萄栽培面积已超过80万hm2，年产量达到1 300万t[1].当前葡萄种植领域的自动化程度还相对较低，尤其是对葡萄植株水肥的管理仍然是以人工喷洒为主，这种管理方法不仅工作效率低，还大幅度增加了农产品的生产成本[2].近年来，随着精细农业技术的提出，农业自动对靶技术引起了诸多学者的关注.汪小志等[3]研发了一种带有自主定位能力的施药机,能通过微波传感器来获得植株的标靶靶向信息，从而依据靶向信息调整施药机的位置，实现了精确对靶施药.然而此种施药机适用于场地作业空间大、植株型号小的作物，不适合于葡萄植株的田间管理.李涛斌等[4]还针对农药残余量超标的问题，研制了一种行距可变式喷药机，通过调整支架与升降杆孔之间的连接，使喷药支架离地高度发生变化，以达到对靶喷
计量秤药的目的.宋淑然等[5]设计了一种形状可调的柔性对靶喷雾装置，该装置能够根据果树冠的中心位置进行自适应变形，并利用激光测距传感器对靶标植株进行距离探测，从而实现精准对靶喷雾.然而激光传感器在使用的过程中也存在一些问题，如作业时无法精确区分被检测物是否为植株.
目前有关对靶施肥对象的识别研究较少.本研究结合葡萄植株的实际生产作业环境,提出了基于视觉判别分析的葡萄植株对靶系统,快速对葡萄植株的位置进行初步判别；同时还采用判别分析法对图像信息进行特征提取，判断待测对象是否为葡萄植株.
1 材料与方法
1.1 作业环境概况
图1 葡萄种植环境Fig.1 The environment of grape planting
图2 硬件结构图Fig.2 Diagram of hardware structure
当前立体种植葡萄模式的种植环境如图1所示.从图1可看出，葡萄植株的枝叶部分被整齐地
固定于葡萄支架上，葡萄果实分布于离地1.8 m以上区域，其枝干部分与果园地面相连接.每列葡萄植株的间隔为1.5 m，每行葡萄植株的走道宽度为2.5 m[6].这种分布不仅减少了植株间的阳光竞争，还有利于人工采摘、套袋和施肥，同时也为葡萄植株对靶系统提供了足够的作业空间[7].
于 2017 年7月在福安巨峰葡萄实验园对样本进行了采集.采集时间为9:00—11:00，大棚内光照度为40～70 klx.采集了100幅图像作为样本，其中50幅为葡萄植株，其余为树桩或水泥柱桩.
1.2 硬件设计
基于视觉判别分析的葡萄植株对靶系统的整体硬件结构如图2所示.其输入部分是依据超声波传感器、激光传感器和摄像头来获取环境信息，输出部分是显示屏和六自由度机械臂.机械臂由4个数字舵机组成，机械臂固定于支撑板上，超声波传感器安装于机械臂的末端，摄像头和激光传感器均安装于支撑板的正中央.
该对靶系统采用的是TI公司生产的控制芯片，型号为STM32F103，能实现各种参数信息的
采集、运算、存储和输出控制等功能[8].引脚系统可分为图像采集系统与机械臂执行系统两部分.
图像采集系统：采用TI公司生产的TLC5510摄像头，其通信采用标准SCCB接口，可以同时兼容I2C接口，有效像素为640(H)×480(V)，感光面积为4.8 mm×3.6 mm，自身携带背光补偿和电子快门[9].该摄像头能对被检测物体进行快速图像扫描，并将扫描到的图像信息储存到指定内存中.
机械臂执行系统：主要由4个舵机组成，分别能实现左右、上下、前后6个方位的运动.本设计所选用的舵机型号是SAIBO-1502-17，舵机在接受5 V电源供电时，其无负载速度为356 (°)s-1，转动扭矩为17 kg，它是作为臂部传动的动力源，主要用于驱动整体结构的运动.舵机控制盘引出的3根线分别连接主控制器的正极、负极与PWM信号输出口.首先，单片机输出相应信号，并通过信号线将其传送至舵机的控制盘中；控制系统会依据信号对齿轮和小电机的转动进行有效控制；内部电机通过电位差对齿轮的正转、反转和停止进行调节，驱动顶部舵机盘的转动，实现对位置的精确控制[10].
1.3 传动控制
机械臂执行系统采用逐点比较算法对多个舵机的运动进行控制.根据机械臂的运动平面建立二维直角坐标系，以舵机运动的最小角度作为单位步进距离.算法的基本思路为：舵机每步进一个单位距离，控制器会比较当前所处坐标与给定终点坐标的偏差；控制器根据偏差，决定下一步的步进方向.若机械臂末端所处的坐标点在要求的轨迹下侧，就必须向轨迹上侧运动；若机械臂末端位置在轨迹的上侧，将往前部移动，以缩小偏差[11-12].基于这个控制方法，对机械臂的运动形式、轨迹，速度进行编程控制.运动过程以第Ⅰ象限为例，起点为坐标原点(0，0)，终点的坐标为(5,5)，直线插补算法程序流程图如图3所示.
1.4 判别分析长沙县第六中学
摄像头采集的源图像如图4所示.图4中除巨峰葡萄的主枝干外，还有其他植株的叶片、小枝干、地面等.因获取图像前经过激光传感器的位置定位，故其主枝干部分位于图像中央.通过分析植株枝干与背景彩的特征，发现了目标植株枝干一般会从图像上端贯穿至图像底部，差对比明显.经过计算，植株共占用100像素列.为进一步减少图像分析的检测范围与判别运算所需时间，选取中间50列像素、200行像素作为候选区域分析的依据.
图3 直线插补流程图Fig.3 The tree of linear interpolation图4 采集源图像Fig.4 Source imag
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