農(nóng)業(yè)機(jī)械使用視覺識別技術(shù)的優(yōu)點及探索

呂明杰

摘 要：視覺識別技術(shù)作為21世紀(jì)的先進(jìn)控制技術(shù)，為未來農(nóng)業(yè)機(jī)械的發(fā)展提供了新的思路，使得我國的農(nóng)業(yè)機(jī)械由自動化向智能化轉(zhuǎn)變。通過介紹視覺識別技術(shù)的原理以及它在農(nóng)業(yè)機(jī)械方面的研究現(xiàn)狀，指出了現(xiàn)階段存在的問題和不足，分析了未來的發(fā)展前景。

關(guān)鍵詞：農(nóng)業(yè)機(jī)械；視覺識別；精確農(nóng)業(yè)；算法；圖像處理

中圖分類號：S126 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

doi：10.14031/j.cnki.njwx.2017.07.007

0 前言

隨著我國計算機(jī)技術(shù)以及自動控制技術(shù)的不斷發(fā)展，以高可靠性、高智能性、高環(huán)保性為目標(biāo)的精確農(nóng)業(yè)逐漸興起。由于食品安全問題和農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展逐漸成為全球化的主題，這也使得精確農(nóng)業(yè)作為各國的農(nóng)業(yè)發(fā)展基礎(chǔ)而倍受重視。近年來，農(nóng)業(yè)機(jī)械的無人駕駛技術(shù)逐漸成為各大高校及科研院所研究的主題，研究的項目包含了自動噴藥、灌溉、施肥、收獲和耕種等多個方面，其重要的技術(shù)核心就是導(dǎo)航系統(tǒng)和視覺識別系統(tǒng)。視覺識別技術(shù)是傳感器技術(shù)發(fā)展的一個新方向，它具有精度高、信息量大、靈活性高、成本效率高、非破壞性等優(yōu)點，而以視覺技術(shù)為依托的導(dǎo)航控制方式是未來導(dǎo)航技術(shù)發(fā)展的重要方向。如今，在農(nóng)業(yè)機(jī)械領(lǐng)域，國外的科學(xué)技術(shù)人員通過多年的研究，已經(jīng)可以通過智能識別技術(shù)實現(xiàn)眾多功能，例如茶葉種類分類、田間雜草識別、水果缺陷識別和分揀以及馬鈴薯形狀識別等。同時，通過近年來我國研究人員的不懈努力，視覺技術(shù)在農(nóng)業(yè)機(jī)械領(lǐng)域的應(yīng)用也有了長足的進(jìn)步，在自動收獲和水果分揀等領(lǐng)域均取得了不錯的成績。

1 視覺識別技術(shù)介紹

視覺識別技術(shù)是通過計算機(jī)技術(shù)來模擬人的視覺功能，通過計算機(jī)的分析和處理來實現(xiàn)對指定事物的識別，它是一個極其復(fù)雜的系統(tǒng)，既要考慮到圖像信息的準(zhǔn)確性，還要顧及客觀環(huán)境的實時變化，有些情況還要對運動著的目標(biāo)進(jìn)行實時追蹤，這都對視覺系統(tǒng)的研發(fā)提出了挑戰(zhàn)。人類的視覺系統(tǒng)可以看作是一個三維的采樣系統(tǒng)，而視覺識別技術(shù)是通過攝像機(jī)和計算機(jī)等來模擬構(gòu)建一個采樣系統(tǒng)。視覺識別系統(tǒng)主要包含3大部分，即圖像獲取系統(tǒng)、圖像分析處理系統(tǒng)和信息輸出系統(tǒng)。圖像獲取系統(tǒng)就是將需要識別物體的圖像轉(zhuǎn)換成能被計算機(jī)所處理的數(shù)據(jù)；圖像分析處理系統(tǒng)就是將所需要識別的圖像的特點信息進(jìn)行放大，通常是將已經(jīng)獲取的圖像進(jìn)行邊緣銳化、特征抽取、平滑處理、分割處理等工作，再將圖像進(jìn)行編碼和傳輸；信息輸出系統(tǒng)就是將處理過的圖像顯示出來，便于計算機(jī)進(jìn)行分析和識別。現(xiàn)階段的視覺識別技術(shù)主要是利用被識別物體的顏色和形狀進(jìn)行判斷，在環(huán)境較好的情況下，計算機(jī)可以給出準(zhǔn)確的識別結(jié)果。

視覺識別技術(shù)涉及到計算機(jī)科學(xué)、人工智能、心理物理學(xué)、圖像處理、模式識別、神經(jīng)生物學(xué)等多個領(lǐng)域的復(fù)雜學(xué)科。隨著計算機(jī)技術(shù)和圖像處理技術(shù)的發(fā)展，視覺識別技術(shù)也得到了長足的進(jìn)步，如今，視覺識別技術(shù)已在醫(yī)學(xué)診斷、自動檢測與控制系統(tǒng)、自動化機(jī)器人、工業(yè)、農(nóng)業(yè)、軍事等方面得到廣泛應(yīng)用，并取得了相當(dāng)好的經(jīng)濟(jì)和社會效益。視覺識別技術(shù)作為一種新興技術(shù)，在20世紀(jì)90年代逐漸被科研人員重視起來，其發(fā)展至今已取得了多項突破，但視覺技術(shù)的發(fā)展仍有相當(dāng)廣闊的空間。

2 視覺識別技術(shù)在農(nóng)業(yè)機(jī)械的應(yīng)用

近年來，視覺識別技術(shù)在農(nóng)業(yè)機(jī)械領(lǐng)域的應(yīng)用也逐漸多了起來，其主要的應(yīng)用范圍包括：農(nóng)業(yè)機(jī)械導(dǎo)航系統(tǒng)、作物生長狀況監(jiān)測、變量控制等幾個方面。

導(dǎo)航系統(tǒng)是農(nóng)業(yè)機(jī)械必備的系統(tǒng)之一，它大范圍的應(yīng)用于旋耕播種、自動施肥、自動除草以及自動收獲等各類農(nóng)業(yè)機(jī)械。目前，利用視覺識別技術(shù)的農(nóng)業(yè)機(jī)械導(dǎo)航主要集中在以下兩個方面：（1）GPS技術(shù)與視覺識別技術(shù)結(jié)合使用。GPS技術(shù)與視覺識別技術(shù)都有各自的優(yōu)點和不足，將二者結(jié)合起來可以完成許多復(fù)雜環(huán)境下的導(dǎo)航任務(wù)，而很多任務(wù)是無法由GPS技術(shù)或是視覺識別技術(shù)單獨完成的。在20世紀(jì)末，美國科學(xué)家制造了將視覺識別技術(shù)與GPS技術(shù)結(jié)合使用的聯(lián)合收獲機(jī)，可以按照事先制定好的工作路徑收獲水稻，工作中GPS技術(shù)主要用于收獲機(jī)的定位，而視覺識別技術(shù)則用來分辨已收獲區(qū)域和未收獲區(qū)域。（2）以視覺識別技術(shù)為主體的農(nóng)業(yè)機(jī)械自動導(dǎo)航系統(tǒng)。此項技術(shù)所研究的主要問題包括自動導(dǎo)航的算法、圖像識別算法以及分析與反饋等方面。21世紀(jì)初，美國伊利諾斯大學(xué)研發(fā)了一臺基于視覺識別技術(shù)的自動導(dǎo)航收獲機(jī)，并為此收獲機(jī)研制了三套視覺識別導(dǎo)航算法，其中的一套算法可以精確的模擬農(nóng)機(jī)操作人員的工作，分別對白天和夜晚時間段進(jìn)行了玉米的自動收獲試驗，其精確程度已經(jīng)達(dá)到了GPS導(dǎo)航的效果。同一時期，日本研制成功了以視覺識別技術(shù)為主體的蘋果自動采摘機(jī)器人，該機(jī)器人通過攝像機(jī)獲取信息，并與計算機(jī)相連接進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，能夠準(zhǔn)確的識別成熟的蘋果并將其采摘。通過實驗證明，以視覺識別技術(shù)對農(nóng)業(yè)機(jī)械進(jìn)行導(dǎo)航，具有精度高、作業(yè)效果好的優(yōu)點，且不需要事先設(shè)定導(dǎo)航路線，只需要視覺識別系統(tǒng)對行進(jìn)中獲取的圖像進(jìn)行分析和識別，就能自動根據(jù)田間的信息進(jìn)行導(dǎo)航和精確作業(yè)。

作物生長狀況監(jiān)測就是將作物的營養(yǎng)、溫度、形態(tài)、水分等重要信息進(jìn)行記錄和分析，有助于掌握作物各個時期的特征狀況，將采集到的信息進(jìn)行分析和整理，有助于為現(xiàn)代化的精確農(nóng)業(yè)提供技術(shù)支持。基于視覺識別技術(shù)記錄的作物不同生長階段的信息，有利于研究作物生長狀態(tài)，并通過圖像識別出作物營養(yǎng)狀況并進(jìn)行記錄，以不同時期的植株生長狀態(tài)體現(xiàn)其營養(yǎng)狀況。因此，利用視覺識別技術(shù)采集作物的生長狀態(tài)圖像，對其進(jìn)行識別，從而為判斷作物營養(yǎng)狀況提供決策支持。國外科學(xué)家利用視覺識別技術(shù)采集了水稻稻冠的圖像，并通過圖像分析和數(shù)學(xué)計算對得到的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類和整理，得出視覺技術(shù)得到的水稻稻冠信息與人工測量數(shù)據(jù)極為接近的結(jié)論，這為智能化計算水稻施肥量提供了決策支持和技術(shù)保證。利用視覺識別技術(shù)建立水稻施肥管理系統(tǒng)，作為精確農(nóng)業(yè)實施的重要技術(shù)支持，如今，對于作物生長狀況監(jiān)測的準(zhǔn)確性和有效性仍是未來研究和發(fā)展的方向。用視覺識別技術(shù)測量作物的生長過程相對于人工測量而言對作物幾乎沒有損害，但是由于農(nóng)作物的種類很多，在農(nóng)作物生長的過程中周邊環(huán)境變化很大，因此，應(yīng)用視覺識別技術(shù)進(jìn)行測量作物生長過程，目前只針對于某一特征并不能進(jìn)行大規(guī)模、整體的識別與記錄。

變量控制針對在同一塊農(nóng)田之中，不同位置土壤的肥力、含水量具有一定的差別，發(fā)生病蟲害的位置和概率也不同，因此，根據(jù)農(nóng)田的實際情況控制水、肥、藥等變量的投入就是變量控制的研究目標(biāo)。變量控制可以以最低的代價獲得最佳的效果?，F(xiàn)階段變量控制主要在變量施肥、變量施藥等方面。視覺識別技術(shù)中變量控制主要通過研究農(nóng)田信息的識別來建立變量控制系統(tǒng)。例如：在識別田間雜草方面，由于田間雜草會爭奪作物的水、光、肥等資源，導(dǎo)致作物生長緩慢和產(chǎn)量下降，并可能對農(nóng)業(yè)機(jī)械的旋轉(zhuǎn)結(jié)構(gòu)產(chǎn)生纏繞破壞，對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)造成較大危害。因此，視覺識別技術(shù)通過識別雜草的形狀、紋理、顏色等因素，對雜草與作物以及周圍環(huán)境進(jìn)行區(qū)分。但是對于葉片形狀的識別容易受到遮擋的干擾，而對紋理的識別又需要大量的計算，現(xiàn)階段將二者有機(jī)的結(jié)合起來，能夠準(zhǔn)確、快捷的識別雜草。

3 農(nóng)業(yè)機(jī)械視覺識別技術(shù)存在的問題

雖然視覺識別技術(shù)具有準(zhǔn)確性高、安全可靠的優(yōu)點，但是，它在我國農(nóng)業(yè)機(jī)械中的應(yīng)用還存在一定的問題，主要表現(xiàn)在以下幾個方面：（1）農(nóng)作物的特征規(guī)律不明顯，同一種類的作物由于受到環(huán)境和位置等因素的影響，其視覺特征會有一定的差異，而現(xiàn)階段的視覺識別技術(shù)對于這種差異的適應(yīng)性還比較弱，通常只應(yīng)用于特定條件下的農(nóng)業(yè)對象。（2）環(huán)境因素對視覺識別技術(shù)的實施產(chǎn)生不利影響，自然光是無時無刻不在變化的，視覺識別時對顏色的捕捉受光照的影響較大；自然界的空氣流動會導(dǎo)致視覺識別對象的擺動，從而產(chǎn)生視覺的距離變化和位置變化，影響識別效果；農(nóng)作物本身結(jié)構(gòu)復(fù)雜，互相之間會產(chǎn)生遮擋，這增加了視覺識別的難度。（3）視覺識別技術(shù)在農(nóng)產(chǎn)品挑選分類方面有成熟的應(yīng)用，但視覺識別技術(shù)的應(yīng)用成本高，在病蟲害監(jiān)測、自動采摘等方面應(yīng)用時存在速度慢、 精度低等問題，目前在自動收獲和檢測等領(lǐng)域視覺識別技術(shù)還處于研發(fā)階段，未實現(xiàn)大規(guī)模應(yīng)用。（4）田間工作環(huán)境復(fù)雜增大了視覺識別的難度，由于農(nóng)業(yè)機(jī)械在田間行走時，攝像系統(tǒng)會產(chǎn)生晃動，不利于對象的捕捉，同時，在田間收集圖像時背景過于繁雜，識別的不利因素很多。（5）視覺識別技術(shù)的開發(fā)過程多是在實驗室中進(jìn)行，使得初始開發(fā)的過程中光照、氣候等條件優(yōu)于實際工作條件，容易導(dǎo)致實際應(yīng)用時的許多不適應(yīng)情況的發(fā)生。（6）目前對視覺識別技術(shù)的研究大多處理靜態(tài)圖像的階段，而在實際農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中很多情況都是需要實時處理的動態(tài)圖像，這就要求識別算法達(dá)到較高的標(biāo)準(zhǔn)，由于農(nóng)業(yè)機(jī)械視覺識別系統(tǒng)的圖像處理信息計算量大，所以視覺識別技術(shù)研究的難點在于快速有效的識別目標(biāo)作物。

4 結(jié)語

隨著視覺識別技術(shù)的快速發(fā)展，它在農(nóng)業(yè)機(jī)械化的應(yīng)用也會不斷增多，在精確農(nóng)業(yè)中有非常廣泛的發(fā)展前景。未來視覺識別技術(shù)在精確農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用應(yīng)向以下幾個方向發(fā)展：（1）需要圖像處理具有良好的實時性和可靠性，能夠適應(yīng)農(nóng)業(yè)機(jī)械復(fù)雜的工作環(huán)境。（2）在應(yīng)用視覺識別技術(shù)進(jìn)行導(dǎo)航時，需提高數(shù)據(jù)處理能力，減少計算時間，實現(xiàn)導(dǎo)航與數(shù)據(jù)分析的實時同步。（3）視覺識別系統(tǒng)需要快速準(zhǔn)確的對農(nóng)業(yè)機(jī)械進(jìn)行控制，以便解決視覺技術(shù)自動駕駛農(nóng)業(yè)機(jī)械的問題。

綜上所述，視覺識別技術(shù)作為精確農(nóng)業(yè)未來發(fā)展的關(guān)鍵技術(shù)之一，它在農(nóng)業(yè)機(jī)械上的應(yīng)用能在提高農(nóng)業(yè)機(jī)械化、改善農(nóng)作物質(zhì)量、減少農(nóng)機(jī)操作人員的工作量以及改良農(nóng)業(yè)耕作模式等方面起到重要作用。雖然由于農(nóng)業(yè)作業(yè)對象的復(fù)雜性，視覺識別技術(shù)在農(nóng)業(yè)機(jī)械上的應(yīng)用還受到理論和硬件條件等多方面因素的限制，它的發(fā)展還需解決很多的問題，但是，隨著我國農(nóng)業(yè)機(jī)械工作者的不斷努力，相信這些問題會很快被解決，視覺識別技術(shù)在我國農(nóng)業(yè)機(jī)械化的應(yīng)用會有更好的前景。

參考文獻(xiàn)：

[1] 王津京，趙德安，姬 偉，等.采摘機(jī)器入基于支持向量機(jī)蘋果識別方法[J].農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報，2009，40（1） ： 148.

[2] 冀榮華，祁力鈞，傅澤田，等.機(jī)器視覺技術(shù)在精細(xì)農(nóng)業(yè)中的研究進(jìn)展[J].農(nóng)機(jī)化研究，2007（11） ： 1.