面向精準(zhǔn)噴霧的果樹(shù)冠層體積在線計(jì)算方法

姜紅花 劉理民 柳平增 王金宇 張曉輝 高東升

(1.山東農(nóng)業(yè)大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院， 泰安 271018； 2.山東農(nóng)業(yè)大學(xué)機(jī)械與電子工程學(xué)院， 泰安 271018；3.山東農(nóng)業(yè)大學(xué)園藝科學(xué)與工程學(xué)院， 泰安 271018)

0 引言

目前果園施藥機(jī)械多采用連續(xù)式噴霧技術(shù)，該技術(shù)相比人工噴霧，具有勞動(dòng)效率高，藥液穿透能力強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)[1]，但噴霧參數(shù)往往是固定的，易造成藥液在果樹(shù)冠層內(nèi)沉積不均[2-3]，導(dǎo)致部分冠層噴施過(guò)量或部分冠層防治不達(dá)標(biāo)，嚴(yán)重影響水果生產(chǎn)品質(zhì)[4-5]。根據(jù)在線采集到的冠層體積信息進(jìn)行精準(zhǔn)變量噴霧，是提升果品品質(zhì)和果園綠色可持續(xù)發(fā)展的必然要求[6-7]。面向精準(zhǔn)噴霧的果樹(shù)冠層體積在線計(jì)算方法，采用改進(jìn)的融合式傳感器陣列，精確計(jì)算果樹(shù)冠層體積并依據(jù)體積信息進(jìn)行變量噴霧，可解決果園噴施過(guò)量問(wèn)題，提高農(nóng)藥利用率，減少環(huán)境污染，降低農(nóng)藥殘留。

果樹(shù)冠層體積精準(zhǔn)信息是制定變量噴霧決策的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)[8]。近年來(lái)，多種非接觸式測(cè)距傳感器被應(yīng)用到果樹(shù)冠層測(cè)量中[9-10]。文獻(xiàn)[11]較早進(jìn)行了基于超聲探測(cè)作物形貌的試驗(yàn)研究，并給出了由超聲波測(cè)量信號(hào)計(jì)算樹(shù)冠體積的原始公式，將果樹(shù)分為上下4個(gè)冠層，為離散化體積計(jì)算方法提供了思路。文獻(xiàn)[12]利用超聲波測(cè)量果樹(shù)的高度及寬度，其相對(duì)誤差小于10%。文獻(xiàn)[13]運(yùn)用超聲波傳感器實(shí)時(shí)在線計(jì)算獲取植株冠層體積，并基于冠層體積變化進(jìn)行變量噴霧，相比傳統(tǒng)機(jī)械噴霧，平均節(jié)省34.5%的藥量，但部分冠層存在漏噴情況。文獻(xiàn)[14]基于激光雷達(dá)設(shè)計(jì)了果園靶標(biāo)外形探測(cè)系統(tǒng)，可實(shí)時(shí)感知不同高度果樹(shù)冠層形狀。文獻(xiàn)[15]使用激光測(cè)距傳感器測(cè)量估算果樹(shù)冠層的結(jié)構(gòu)和樹(shù)冠表面，但需收集數(shù)據(jù)后，才能實(shí)現(xiàn)基于點(diǎn)云數(shù)據(jù)的果樹(shù)三維結(jié)構(gòu)重建，不利于在線使用。文獻(xiàn)[16]研究了一種使用超聲波和激光傳感器的變量噴霧器，并比較了兩種測(cè)距傳感器的準(zhǔn)確度，發(fā)現(xiàn)激光測(cè)距傳感器可提供較為準(zhǔn)確和詳細(xì)的冠層信息，但數(shù)據(jù)處理方法復(fù)雜，需進(jìn)行改進(jìn)。文獻(xiàn)[17]研制的基于激光雷達(dá)(Light detection and ranging，LIDAR)和熱感相機(jī)融合法構(gòu)建的果樹(shù)3D冠層結(jié)構(gòu)系統(tǒng)，可用于密閉果園，獲取冠層溫度分布和結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，但該系統(tǒng)的后處理時(shí)間長(zhǎng)。文獻(xiàn)[18]利用自制的超聲波傳感器進(jìn)行靶標(biāo)外形輪廓探測(cè)，并對(duì)仿真樹(shù)與花期櫻桃樹(shù)進(jìn)行對(duì)比試驗(yàn)，探測(cè)精度分別達(dá)92.8%、90.0%，制定了果樹(shù)間空隙的防漏噴方法，但未考慮冠層間空隙。文獻(xiàn)[19]利用三維激光掃描點(diǎn)云圖，以體元模法進(jìn)行樹(shù)冠體積的計(jì)算，提出了一種樹(shù)木冠層體積測(cè)量的方法，比較了不同模型下的離散化體積算法的準(zhǔn)確性，其中長(zhǎng)方體模型準(zhǔn)確性最高。文獻(xiàn)[20]利用三維激光掃描儀及慣性測(cè)量單元(Inertial measurement unit，IMU)，可實(shí)時(shí)矯正靶標(biāo)體積和果樹(shù)體積模型。文獻(xiàn)[21]利用激光LIDAR掃描儀，將整個(gè)樹(shù)木冠層由上到下分成20層，得到了一定時(shí)間內(nèi)的冠層體積，考慮了系統(tǒng)響應(yīng)時(shí)間，制定了果樹(shù)間空隙預(yù)判及防漏噴的方法。以上研究構(gòu)建的體積計(jì)算方法，在涉及噴霧系統(tǒng)的響應(yīng)時(shí)間內(nèi)，只是將非接觸式測(cè)距傳感器提前，而沒(méi)有綜合考慮噴霧系統(tǒng)的響應(yīng)時(shí)間及空隙預(yù)判時(shí)間，沒(méi)有制定單株果樹(shù)冠層內(nèi)部空隙處的防漏噴策略。

針對(duì)上述問(wèn)題，本文提出面向精準(zhǔn)噴霧的果樹(shù)冠層體積在線計(jì)算方法。利用非接觸式NU40F15TR-2M型超聲波測(cè)距傳感器及非接觸式SICK-DT35型激光測(cè)距傳感器，采集果樹(shù)冠層寬度的原始數(shù)據(jù)，進(jìn)行噪聲濾波等一系列算法處理后，將同一傳感器測(cè)得的果樹(shù)冠層橫向?qū)挾入x散化，得到離散化果樹(shù)冠層體積計(jì)算方法；設(shè)計(jì)防漏噴邏輯策略，以確定提前噴霧或延后噴霧；并針對(duì)部分冠層噴施過(guò)量的情況，設(shè)計(jì)噴霧系數(shù)。

1 計(jì)算流程

面向精準(zhǔn)噴霧的果樹(shù)冠層體積在線計(jì)算方法的具體流程是：非接觸式測(cè)距傳感器3個(gè)1組，以相同的間隔豎直安裝在機(jī)體的兩側(cè)，機(jī)體行駛過(guò)程中，機(jī)體兩側(cè)的非接觸式測(cè)距傳感器，不斷掃描檢測(cè)其與果樹(shù)之間的距離；同時(shí)，安裝在機(jī)體上的速度編碼器實(shí)時(shí)獲取機(jī)體的速度，單片機(jī)(Microcontrollers，MCU)對(duì)收集到的距離及機(jī)體速度采用相關(guān)的算法處理，并儲(chǔ)存處理后的數(shù)據(jù)。由存儲(chǔ)的速度數(shù)據(jù)計(jì)算得到一定時(shí)間內(nèi)的機(jī)體行駛距離及分區(qū)冠層寬度。由得到的分區(qū)冠層寬度、機(jī)體行駛距離及傳感器安裝間隔，計(jì)算果樹(shù)連續(xù)分區(qū)冠層體積；依據(jù)制定的空隙預(yù)判算法，將冠層寬度及冠層體積進(jìn)行離散化處理，得到離散冠層體積；同時(shí)設(shè)計(jì)邏輯電路，制定防漏噴策略。通過(guò)MCU及Wi-Fi無(wú)線模塊[22]將上述數(shù)據(jù)傳遞到上位機(jī)，在上位機(jī)界面上，實(shí)現(xiàn)噴霧參數(shù)的可視化實(shí)時(shí)顯示，并將數(shù)據(jù)保存于數(shù)據(jù)庫(kù)，為后期數(shù)據(jù)分析做準(zhǔn)備。面向精準(zhǔn)噴霧的果樹(shù)冠層體積在線計(jì)算方法的構(gòu)建流程如圖1所示。

圖2 果樹(shù)冠層寬度信息采集Fig.2 Information collection of trees canopy width1.測(cè)距傳感器 2.履帶自走式噴霧機(jī)

圖1 冠層分割體積在線計(jì)算方法的構(gòu)建流程圖Fig.1 Constructed principle flow chart of canopy partition volume way online

2 離散化體積計(jì)算方法

2.1 數(shù)據(jù)采集與圖形繪制

于2017年8月1—5日在山東農(nóng)業(yè)大學(xué)校園綠化觀賞果園內(nèi)，利用系統(tǒng)抽樣的方法，隨機(jī)選取稀疏度(果樹(shù)間空隙長(zhǎng)度占果樹(shù)行長(zhǎng)度的比值)分別為20.56%、30.18%、40.32%的10 m果樹(shù)行，采用測(cè)量精度皆為88%的非接觸式NU40F15TR-2M型超聲波測(cè)距傳感器及非接觸式SICK-DT35型激光測(cè)距傳感器，分別采集果樹(shù)冠層體積特征信息。數(shù)據(jù)傳輸控制盒如圖2a所示，采用24 V、12 000 mA·h大容量聚合物鋰電池供電，通過(guò)相應(yīng)的升壓、降壓電路分別給非接觸式超聲波傳感器、激光傳感器、數(shù)據(jù)傳輸控制盒、STM32F103ZET6單片機(jī)和USR-WIFI232-602-V2型RS232串口轉(zhuǎn)Wi-Fi無(wú)線傳輸模塊供電。具體試驗(yàn)過(guò)程為：將SICK-DT35型激光傳感器及NU40F15TR-2M型超聲波傳感器安裝在履帶自走式噴霧機(jī)的機(jī)體兩側(cè)，在標(biāo)定好10 m區(qū)間內(nèi)，機(jī)體以1.0 m/s的速度勻速前進(jìn)，采集信息的非接觸式測(cè)距傳感器距地面1.6 m，機(jī)體中軸距離果樹(shù)樹(shù)干2.1 m；果樹(shù)種植行間距為4.0 m，株距1.0 m，采集效果如圖2b、2c所示。

STM32單片機(jī)通過(guò)無(wú)線模塊，將傳感器信號(hào)傳輸給上位機(jī)存儲(chǔ)并顯示。將存儲(chǔ)在上位機(jī)中的數(shù)據(jù)導(dǎo)出，繪制成如圖3(稀疏度為30.18%果樹(shù)中冠層)所示的冠層寬度數(shù)據(jù)散點(diǎn)圖。

圖3 稀疏果園數(shù)據(jù)點(diǎn)圖Fig.3 Data point map of spindle orchard

2.2 連續(xù)分區(qū)冠層寬度表示

數(shù)據(jù)采集過(guò)程中機(jī)體行駛在果樹(shù)行中間，兩種非接觸式測(cè)距傳感器測(cè)得的實(shí)時(shí)分區(qū)冠層寬度為

(1)

式中L0——果樹(shù)冠層寬度，cm

Lc——傳感器到探測(cè)點(diǎn)的距離，cm

Lb——機(jī)體寬度，cm

Lr——果樹(shù)行距，cm

不同果園行距不同，Lr需要根據(jù)具體果園在上位機(jī)設(shè)定。

將圖3中傳感器與果樹(shù)冠層之間的散點(diǎn)距離數(shù)據(jù)，通過(guò)式(1)處理后，使用Matlab軟件進(jìn)行冠層寬度可視化，如圖4所示。

圖4 冠層寬度可視化圖Fig.4 Visual picture of canopy width

2.3 異常數(shù)據(jù)點(diǎn)處理

圖4中冠層寬度為負(fù)值的異常數(shù)據(jù)點(diǎn)，表示該處有空隙或傳感器返回異常數(shù)據(jù)值。設(shè)計(jì)濾波算法，將異常數(shù)據(jù)點(diǎn)統(tǒng)一認(rèn)為是空隙，具體實(shí)現(xiàn)方法為去除冠層寬度為負(fù)值的點(diǎn)，并補(bǔ)充同等數(shù)量的冠層寬度為0的點(diǎn)，便于進(jìn)一步的判斷。濾波算法公式為

(2)

式中a0——濾波處理后的冠層寬度集合

npi——t0時(shí)間內(nèi)收到的傳感器數(shù)據(jù)

nHk——冠層寬度的異常點(diǎn)數(shù)據(jù)

n——冠層寬度總數(shù)

nx——冠層寬度值異常點(diǎn)數(shù)

ntk——冠層寬度為0的數(shù)據(jù)補(bǔ)償點(diǎn)數(shù)據(jù)

圖5為去除異常點(diǎn)后的冠層寬度可視化圖，其冠層寬度皆為非負(fù)數(shù)。

圖5 去除異常點(diǎn)后的冠層寬度可視化圖Fig.5 Visualization of canopy width after removing anomaly points

2.4 離散分區(qū)冠層寬度

變量噴霧決策時(shí)，需要將非接觸式測(cè)距傳感器前置噴頭一定距離，以解決控制系統(tǒng)響應(yīng)時(shí)間造成的漏噴問(wèn)題[23]。

2.4.1變量噴霧決策響應(yīng)時(shí)間

在果園精準(zhǔn)變量噴霧過(guò)程中，變量噴霧決策系統(tǒng)響應(yīng)時(shí)間t0為203.009 ms，計(jì)算公式為

t0=t01+t02+t03+t04+t05

(3)

式中t01——非接觸式測(cè)距傳感器發(fā)送接收信號(hào)的時(shí)間，0.009 ms

t02——傳感器的響應(yīng)時(shí)間，20 ms

t03——信息采集模塊響應(yīng)時(shí)間，10.5 ms

t04——MCU響應(yīng)時(shí)間，12.5 ms

t05——變量噴霧系統(tǒng)執(zhí)行時(shí)間，160 ms

為防止漏噴，由系統(tǒng)響應(yīng)時(shí)間t0及機(jī)體最大行駛速度1 m/s知，在機(jī)體行駛方向，測(cè)距傳感器至少提前噴頭20.3 cm，變量噴霧機(jī)應(yīng)在空隙處的提前噴霧距離及延后噴霧距離皆為2～5 cm[23]；但在實(shí)際情況中，考慮到冠層空隙及防漏噴預(yù)判邏輯判斷的處理時(shí)間，非接觸式測(cè)距傳感器位置需要提前噴頭46 cm。

2.4.2空隙預(yù)判時(shí)間內(nèi)機(jī)體行駛距離

為滿足變量噴霧藥液沉積均勻性，要求機(jī)體行駛速度vjy均勻，則空隙判斷及決策的時(shí)間為

(4)

實(shí)際工作過(guò)程中，機(jī)體并不是完全勻速行駛，在空隙判斷及防漏噴決策的時(shí)間內(nèi)，可根據(jù)編碼器(歐姆龍E6B2-CWZ10C型)計(jì)算機(jī)體行駛精確距離S(20 cm)，t1內(nèi)機(jī)體行駛距離計(jì)算公式為

(5)

式中n0——編碼器旋轉(zhuǎn)一周產(chǎn)生的脈沖數(shù)，為1 000 P/r

n1——t1內(nèi)單片機(jī)檢測(cè)到的脈沖總數(shù)

n2——t1內(nèi)單片機(jī)沒(méi)有檢測(cè)到的脈沖總數(shù)

n3——t1內(nèi)編碼器開(kāi)始與結(jié)束微小時(shí)間段內(nèi)沒(méi)有達(dá)到產(chǎn)生脈沖的數(shù)量

r——編碼器外接輪直徑，50 mm

p——編碼器外接輪與噴霧機(jī)機(jī)體滑移率，取0.01

令nA=n1+n2+n3，則nA為時(shí)間t1內(nèi)機(jī)體在行進(jìn)距離S時(shí)產(chǎn)生總的脈沖數(shù)；通過(guò)MCU收集到脈沖數(shù)量nA來(lái)代替機(jī)體實(shí)際行駛過(guò)距離S，則

(6)

2.4.3離散分區(qū)冠層寬度

機(jī)體行駛過(guò)程中，每收集到nA個(gè)脈沖時(shí)，分割冠層寬度，如圖6a所示，將每一果樹(shù)行連續(xù)的冠層等分為長(zhǎng)度為S的曲線梯形及空隙，劃分時(shí)，存在一部分空隙與曲線梯形的混合區(qū)域。將曲線梯形及空隙及混合區(qū)域分離得到寬度不一的矩形或空隙，如圖6b所示。

圖6 離散寬度表示圖Fig.6 Discrete width representation picture

在數(shù)據(jù)濾波后，計(jì)算機(jī)體在行進(jìn)距離S內(nèi)的平均冠層寬度

(7)

式中A1——機(jī)體行駛距離S時(shí)平均冠層寬度，cm

得到離散冠層寬度

b1=MAX(npi1-A1)+A1

(8)

式中 MAX()——最大值函數(shù)

npi1——機(jī)體行駛距離S時(shí)，剔除異常數(shù)據(jù)后的每個(gè)冠層寬度信息集合數(shù)組

若冠層寬度滿足

(9)

則認(rèn)為該果樹(shù)冠層橫向長(zhǎng)度S段內(nèi)的混合區(qū)域?yàn)榭障?，否則為寬度b1的果樹(shù)冠層。

依據(jù)以上算法，將采集到的數(shù)據(jù)，經(jīng)Matlab處理得到離散化冠層寬度可視化圖，如圖7所示。

圖7 離散的冠層寬度的可視化圖Fig.7 Visualization of discrete canopy width rectangle

2.5 在線離散冠層體積

在時(shí)間t1內(nèi)，機(jī)體行駛距離為S，冠層寬度為b1，冠層分區(qū)高度為hf，離散化冠層體積Via計(jì)算式為

Via=Sb1hf

(10)

圖8為離散分割冠層體積構(gòu)建示意圖。噴霧機(jī)一側(cè)果樹(shù)行離散分區(qū)冠層的寬度或體積表示為

其中a1、b1、c1為安裝在機(jī)體上的上、中、下3個(gè)測(cè)距傳感器在某一時(shí)刻測(cè)得的果樹(shù)上、中、下3個(gè)分區(qū)冠層的離散寬度；a1、a2、…、an，b1、b2、…、bn，c1、c2、…、cn為機(jī)體在不同位置時(shí)，同一非接觸式測(cè)距傳感器獲得離散冠層寬度。

圖8 在線離散分割冠層體積構(gòu)建示意圖Fig.8 Schematic of discrete-partition online canopy volume model

2.6 變量噴霧防漏噴決策

在果樹(shù)冠層的空隙處需設(shè)計(jì)提前或延后噴霧的防漏噴策略，MCU通過(guò)邏輯計(jì)算式，計(jì)算并判斷邏輯計(jì)算結(jié)果

Y=A⊕B

(11)

式中Y——防漏噴事件觸發(fā)變量，邏輯狀態(tài)1時(shí)觸發(fā)

A——機(jī)體行駛在當(dāng)前分區(qū)內(nèi)的邏輯狀態(tài)

B——上一分區(qū)內(nèi)的邏輯狀態(tài)，空隙狀態(tài)為邏輯0，非空隙狀態(tài)為邏輯1，見(jiàn)圖6b

當(dāng)觸發(fā)防漏噴事件后，通過(guò)判斷B的狀態(tài)，以確定當(dāng)前防漏噴策略中的具體實(shí)現(xiàn)事件(提前或延后噴霧)。當(dāng)B邏輯狀態(tài)為0時(shí)，應(yīng)為防漏噴策略事件中的提前噴霧，否則為防漏噴策略中的延后噴霧。MCU在判斷防漏噴策略的具體事件后，將B處的邏輯狀態(tài)清除，A處邏輯狀態(tài)移至B處；同時(shí)，清除A位置的邏輯狀態(tài)，機(jī)體繼續(xù)行駛，并判斷新的分割冠層寬度是否為空隙，并存儲(chǔ)該邏輯狀態(tài)至A處；機(jī)體行駛完新的寬度分割區(qū)域后重復(fù)上述步驟。具體硬件實(shí)現(xiàn)電路如圖9所示。

圖9 防漏噴硬件電路圖Fig.9 Anti-leakage spray hardware circuit diagram

3 分區(qū)冠層可視化及數(shù)據(jù)儲(chǔ)存

3.1 冠層寬度信息處理

系統(tǒng)運(yùn)行過(guò)程中，下位機(jī)(MCU)實(shí)時(shí)采集數(shù)據(jù)，并通過(guò)Wi-Fi將處理后的連續(xù)冠層寬度實(shí)時(shí)傳輸給上位機(jī)。當(dāng)MCU傳輸離散冠層寬度信息時(shí)，將機(jī)體左側(cè)及右側(cè)分別以二維數(shù)組的形式，存儲(chǔ)在地址為0XA1、0XA2的數(shù)據(jù)采集板上。每隔時(shí)間t1，采集板的數(shù)據(jù)傳輸至輸入寄存器中，上位機(jī)通過(guò)無(wú)線端口一次獲取2個(gè)輸入寄存器內(nèi)的數(shù)據(jù)。

3.2 數(shù)據(jù)圖像化顯示

上位機(jī)經(jīng)過(guò)開(kāi)放圖形庫(kù)(Open graphics library，OpenGL)技術(shù)將接收到的數(shù)值處理，可實(shí)時(shí)顯示冠層寬度曲線。連續(xù)冠層寬度曲線圖像每t1/2時(shí)間刷新一次。手機(jī)APP界面內(nèi)的寬度曲線可通過(guò)X-Y軸的分辨率進(jìn)行調(diào)整，并可對(duì)30 s內(nèi)的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行拖動(dòng)顯示。該手機(jī)APP系統(tǒng)還可以根據(jù)果樹(shù)的種植行距以及樹(shù)冠的尺寸設(shè)置靶標(biāo)的最小閾值和最大閾值，構(gòu)建不同類型果園的連續(xù)及離散冠層的體積算法。

將傳感器探測(cè)得到的數(shù)據(jù)上傳至上位機(jī)，上位機(jī)獲得冠層的空間坐標(biāo)信息，將坐標(biāo)值空間連點(diǎn)成線，繪制構(gòu)建機(jī)體左右兩側(cè)的果樹(shù)冠層動(dòng)態(tài)的二維、三維輪廓圖，如圖10所示。手機(jī)APP通過(guò)寄存器獲取的離散冠層寬度，經(jīng)OpenGL技術(shù)圖像化處理后，將離散冠層體積網(wǎng)格圖顯示在上位機(jī)，如圖11所示。

圖10 冠層輪廓圖Fig.10 Canopy contour diagram

圖11 離散冠層體積網(wǎng)格圖Fig.11 Discrete canopy volume information map

4 計(jì)算方法驗(yàn)證

融合式傳感器陣列是針對(duì)不同類型果園上、中、下冠層特點(diǎn)而研制的，相比單一的傳感器陣列，這種傳感器陣列的整體測(cè)量精度較高[24]。為驗(yàn)證不同傳感器采用果樹(shù)冠層在線體積計(jì)算方法，來(lái)判斷冠層空隙及制定防漏噴策略的正確性，分別采用融合式傳感器陣列、激光傳感器陣列及超聲波傳感器陣列，對(duì)具有代表性的連續(xù)型密集果園、紡錘型稀疏果園和單株型稀疏果園 3 種果園進(jìn)行噴霧試驗(yàn)驗(yàn)證。

4.1 果樹(shù)冠層噴霧量確定

PWM變量噴霧中，噴頭流量主要受噴霧壓力和 PWM 占空比影響，動(dòng)態(tài)噴霧均勻性主要受PWM 頻率影響，經(jīng)綜合考慮，選擇頻率為12 Hz的PWM波控制電磁閥通斷實(shí)現(xiàn)變量噴霧[25]；在0.6 MPa下，進(jìn)行了占空比與噴頭噴量關(guān)系的試驗(yàn)，試驗(yàn)結(jié)果如表1所示。

由表1可知，在30%≤y≤70%范圍內(nèi)，噴頭流量x(L/min)與占空比y(%)之間的關(guān)系式為

y=0.013 45x+0.243 4

(12)

機(jī)體行駛距離S時(shí)，MCU將植株的冠層處理成離散化的冠層，冠層體積為Via，該離散冠層所需要的噴霧量可表示為

(13)

式中ma——冠層所需的噴量，取0.1 L/m3

表1 12 Hz時(shí)占空比與噴頭流量之間的關(guān)系Tab.1 Relationship between duty cycle and nozzle flow rate at 12 Hz

整理式(13)得

(14)

依據(jù)式(14)和離散的冠層體積，計(jì)算PWM波占空比，進(jìn)行變量噴霧。

4.2 試驗(yàn)及防漏噴效果

為驗(yàn)證冠層空隙策略及防漏噴策略的正確性，選擇3種果園中具有代表性的果樹(shù)，在其樹(shù)冠邊緣處及樹(shù)木冠層空隙處布置水敏紙，水敏紙使用曲別針固定在樹(shù)葉上，如圖12a所示；水敏紙的具體規(guī)格為76 mm×26 mm。水敏紙?jiān)诠麡?shù)邊緣的布置如圖12b所示，在機(jī)體前進(jìn)方向的前側(cè)邊緣、后側(cè)邊緣及冠層中的空隙處各布置10張水敏紙。

圖12 水敏紙固定及布置圖Fig.12 Fixation and layout of water sensitive paper

具體試驗(yàn)過(guò)程：水敏紙布置后，啟動(dòng)履帶自走式風(fēng)送噴霧機(jī)，調(diào)整機(jī)體速度為1 m/s，啟動(dòng)硬件控制盒電源，勻速行駛過(guò)試驗(yàn)植株后，關(guān)閉電源及發(fā)動(dòng)機(jī)。待水敏紙干燥后，將水敏紙取下，及時(shí)用掃描儀掃描。更換不同傳感器陣列或普通防漏噴策略后，重復(fù)上述步驟。

統(tǒng)計(jì)漏噴情況，發(fā)現(xiàn)相較于連續(xù)型密集果園及幼小稀疏果園的漏噴差異情況，紡錘型稀疏果園漏噴情況差異明顯。統(tǒng)計(jì)紡錘型稀疏果園各狀況下的防漏噴情況，如表2所示。其中布置的水敏紙只有一部分(小于整個(gè)水敏紙一半面積)或幾乎沒(méi)有液滴沉積，則防漏噴失敗，如圖13a、13b所示，否則認(rèn)為防漏噴成功。

由表2知，采用融合式傳感器及防漏噴策略時(shí)，防漏噴效果明顯。其余兩種傳感器陣列的防漏噴效果，受傳感器陣列及冠層影響程度大。

4.3 噴施過(guò)量及解決方法

實(shí)際噴施過(guò)程中，發(fā)現(xiàn)有噴施過(guò)量的現(xiàn)象，如圖13c所示，正常的噴霧沉積如圖13d所示，效果差異明顯，違背變量噴霧的初衷。對(duì)3種果園冠層的噴霧過(guò)量情況進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，如表3所示。

表2 漏噴情況的水敏紙數(shù)量Tab.2 Number of water sensitive paper under leakage

注：*表示上層防漏噴效果明顯，** 表示中層防漏噴效果明顯，*** 表示下層防漏噴效果明顯。

圖13 水敏紙檢測(cè)霧滴沉積情況Fig.13 Situations of droplet deposition detected by water sensitive paper

果園類型超聲波傳感器陣列激光傳感器陣列融合傳感器陣列連續(xù)型密集3??1???0紡錘型稀疏10??8??6???單株型稀疏6??4??3??

注：** 表示中層噴施過(guò)量明顯，*** 表示下層噴施過(guò)量明顯。

由表3知，連續(xù)型密集果園整體無(wú)明顯噴施過(guò)量情況；相較于其他傳感器陣列，融合式傳感器陣列噴施過(guò)量的情況較少；相較于其他兩種果園，紡錘型稀疏果園噴施過(guò)量的改善狀況不佳。究其原因，紡錘型稀疏果園枝葉稀疏，統(tǒng)一使用與連續(xù)密集型果園相同的噴量，容易造成噴霧過(guò)量。

針對(duì)部分冠層存在噴施過(guò)量的情況，依據(jù)冠層間的稀疏情況制定合適的噴霧量，以達(dá)到正常的噴霧沉積。使用手持式葉面積測(cè)試儀隨機(jī)檢測(cè)3種果園100片葉片的面積，并取平均值；統(tǒng)計(jì)計(jì)算試驗(yàn)過(guò)程中，各類果園的葉面積指數(shù)，結(jié)果如表4所示。

如表4所示，連續(xù)型密集果園的葉面積指數(shù)與其余兩種果園的葉面積指數(shù)差異明顯，不能依據(jù)冠層體積采用統(tǒng)一的噴霧參數(shù)，需制定合適的噴霧系數(shù)hj，減少其他類型果園噴施過(guò)量情況，若機(jī)體行駛速度vjy一致(1 m/s),則hj應(yīng)滿足

表4 不同類型果園冠層的葉面積指數(shù)與返回的激光點(diǎn)數(shù)Tab.4 Leaf area index and return laser points of canopy in different orchards

(15)

式中A0——參考葉面積指數(shù)，取62

B0——距離S內(nèi)激光傳感器產(chǎn)生的總點(diǎn)數(shù)，取100個(gè)

A1——當(dāng)前類型果園的葉面積指數(shù)

B1——距離S內(nèi)激光傳感器返回的點(diǎn)數(shù)

將式(15)得到的噴霧系數(shù)代入式(13)中，并進(jìn)行等式處理得

(16)

以確定不同枝葉密度的冠層噴藥量。

圖15 霧滴分析流程Fig.15 Droplet analysis processing

4.4 噴霧效果驗(yàn)證

雖然采用融合式傳感器陣列，有較好的防漏噴效果，但存在噴施過(guò)量的現(xiàn)象。相比于其他類型的果園，紡錘型稀疏果園的噴施過(guò)量情況嚴(yán)重，為此制定了噴霧系數(shù)hj，依據(jù)不同冠層的枝葉密度以確定噴藥量。在3種不同類型的果園中，采用的融合式傳感器陣列內(nèi)的非激光傳感器處，額外加裝激光傳感器，以獲取冠層枝葉密度信息，即改進(jìn)的融合式傳感器陣列，按照式(15)、(16)計(jì)算得到的噴霧量進(jìn)行噴霧試驗(yàn)。具體試驗(yàn)布置及試驗(yàn)過(guò)程與防漏噴試驗(yàn)一致。選擇2.3 m高的植株，與噴頭高度一致的冠層葉片上，分上、中、下3層，每層內(nèi)部布置一片水敏紙，共3張。

將收集干燥好的水敏紙(圖14a)，按照軟件要求，通過(guò)掃描儀掃描成PNG格式的黑白圖像，其分辨率為600像素×600像素，如圖14b所示。使用重慶六六山下植?？萍加邢薰镜撵F滴分析軟件，將圖像加載為8位位圖，修改圖像類型為RGB格式，如圖15a所示；調(diào)節(jié)背景，設(shè)置sigma為5，weight為5，凸顯霧滴，如圖15b所示；剝離前景與背景，調(diào)節(jié)顏色差high為98，如圖15c所示；填充，進(jìn)行像素間的轉(zhuǎn)換，如圖15d所示；進(jìn)行篩選，設(shè)置area為4000 unit2；最后進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，并顯示霧滴的ID，如圖15e所示，可方便查看每個(gè)霧滴的特征信息。

圖14 干燥后的水敏紙及掃描圖Fig.14 Dryed water sensitive paper and scanning chart

圖16為不同類型果園冠層的霧滴沉積統(tǒng)計(jì)，其中圖16a、16b分別是改進(jìn)的融合陣列噴霧方法與普通融合陣列噴霧方法每平方厘米的霧滴個(gè)數(shù)、沉積量。使用普通的融合式傳感器陣列，連續(xù)型密集果園上、中、下冠層霧滴沉積個(gè)數(shù)分別為126.82、156、163.8個(gè)/cm2，沉積量為0.18、0.24、0.28 μg/cm2；紡錘型稀疏果園上、中、下冠層的霧滴沉積個(gè)數(shù)分別為167.3、202.5、221個(gè)/cm2，沉積量為0.34、0.46、0.52 μg/cm2；單株型稀疏果園上、中、下冠層的霧滴沉積個(gè)數(shù)分別為141、179、193個(gè)/cm2，沉積量為0.25、0.33、0.41 μg/cm2。使用改進(jìn)的融合式傳感器陣列，連續(xù)型密集果園上、中、下冠層的霧滴沉積個(gè)數(shù)分別為118、150、171個(gè)/cm2，沉積量為0.16、0.22、0.27 μg/cm2；紡錘型稀疏果園上、中、下冠層的霧滴沉積個(gè)數(shù)分別為122、141、180個(gè)/cm2，沉積量為0.12、0.18、0.31 μg/cm2；單株型稀疏果園上、中、下冠層的霧滴沉積個(gè)數(shù)分別為115、132、163個(gè)/cm2，沉積量為0.15、0.19、0.24 μg/cm2。相比普通融合式傳感器陣列，連續(xù)型密集果園上、中、下冠層的霧滴沉積個(gè)數(shù)分別降低6.95%、3.85%和升高4.40%，沉積量分別降低11.11%、8.33%、3.57%；紡錘型稀疏果園上、中、下冠層的霧滴沉積個(gè)數(shù)分別降低27.08%、30.37%、18.55%，沉積量分別降低64.71%、60.87%、40.38%；單株型稀疏果園上、中、下冠層的霧滴沉積個(gè)數(shù)分別降低18.44%、26.26%、15.54%，沉積量分別降低40%、42.43%、41.46%。

圖16 霧滴沉積統(tǒng)計(jì)Fig.16 Statistics of droplet deposition

5 結(jié)論

(1)面向精準(zhǔn)噴霧的果樹(shù)冠層體積在線計(jì)算方法是將測(cè)距傳感器提前至適當(dāng)?shù)奈恢?，?jīng)濾波算法，依據(jù)空隙預(yù)判預(yù)留的空間，進(jìn)行果樹(shù)冠層橫向?qū)挾入x散化分割，依據(jù)該方法設(shè)計(jì)了防漏噴的邏輯計(jì)算策略。

(2)通過(guò)相關(guān)試驗(yàn)驗(yàn)證了果樹(shù)冠層在線體積計(jì)算方法，試驗(yàn)結(jié)果表明，相比普通傳感器陣列及普通防漏噴方法，采用融合式傳感器陣列及防漏噴策略，防漏噴效果明顯，但有噴施過(guò)量的現(xiàn)象。

(3)相比普通融合式傳感器陣列，改進(jìn)的融合式傳感器陣列在連續(xù)型密集果園上、中、下冠層的霧滴沉積個(gè)數(shù)分別降低6.95%、3.85%和升高4.40%，沉積量分別降低11.11%、8.33%、3.57%；在紡錘型稀疏果園上、中、下冠層的霧滴沉積個(gè)數(shù)分別降低27.08%、30.37%、18.55%，沉積量分別降低64.71%、60.87%、40.38%；在單株型稀疏果園上、中、下冠層的霧滴沉積個(gè)數(shù)分別降低18.44%、26.26%、15.54%，沉積量分別降低40%、42.43%、41.46%。