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    計算機視覺技術(shù)在農(nóng)機自動化上的應(yīng)用與優(yōu)勢分析

    2020-11-02 13:22:28董美榮
    農(nóng)機使用與維修 2020年10期
    關(guān)鍵詞:優(yōu)勢計算機應(yīng)用

    董美榮

    摘 要: 農(nóng)機自動化技術(shù)為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的高效率運行提供了保障,為進一步提高農(nóng)業(yè)機械對環(huán)境的感知能力,近年來對計算機視覺技術(shù)在農(nóng)機自動化上的研究和應(yīng)用逐漸增多。因此,結(jié)合計算機視覺技術(shù)的特點,分析了視覺技術(shù)在農(nóng)業(yè)機械中的應(yīng)用方向,并強調(diào)了在農(nóng)機裝備上應(yīng)用計算機視覺技術(shù)的顯著優(yōu)勢。

    關(guān)鍵詞: 計算機;視覺技術(shù);農(nóng)機自動化;應(yīng)用;優(yōu)勢

    中圖分類號: S220? ? ? ? ?文獻標識碼: A

    doi:10.14031/j.cnki.njwx.2020.10.014

    0 引言

    農(nóng)業(yè)機械的自動化是農(nóng)機技術(shù)發(fā)展的必經(jīng)之路,近年來在傳統(tǒng)農(nóng)機技術(shù)的基礎(chǔ)上,農(nóng)業(yè)機械的自動化程度得到了顯著的提升,為很多新功能的研發(fā)與實施奠定了基礎(chǔ)。將計算機視覺技術(shù)與現(xiàn)代化的農(nóng)機自動化技術(shù)進行結(jié)合,有利于進一步提升農(nóng)業(yè)機械的自動化和智能化程度,使農(nóng)業(yè)機械更好地代替人力進行生產(chǎn)勞動。隨著相關(guān)研究的深入,視覺技術(shù)結(jié)合計算機技術(shù)、圖形處理技術(shù),能夠完成農(nóng)田的作物采摘、分選等多種工作,并具備良好的可靠性和精準度特點。

    1 計算機視覺技術(shù)簡介

    計算機視覺技術(shù)是一種新興的技術(shù),廣泛應(yīng)用在自動制造和機器人領(lǐng)域,其結(jié)合了機械技術(shù)、計算機技術(shù)、圖像技術(shù)、光學(xué)技術(shù)、傳感器技術(shù)等眾多先進技術(shù),并通過多種技術(shù)的結(jié)合實現(xiàn)替代人的視覺功能的效果。視覺技術(shù)工作時,首先通過傳感器接收透鏡獲得的影像信息,再經(jīng)過成像技術(shù)對獲得的影像進行處理,將所需要的重要影像特點信息進行提取并將其輸出給處理器,實現(xiàn)對外界圖像信息的實時反饋。視覺技術(shù)的研究發(fā)展經(jīng)歷了一維成像視覺技術(shù)、二維成像視覺技術(shù)和三維成像視覺技術(shù)三個階段,現(xiàn)階段的三維成像技術(shù)不僅能識別形狀、顏色等信息,還能實現(xiàn)位置關(guān)系的獲取,準確度更高。

    視覺技術(shù)系統(tǒng)主要由光源照明、攝像機和圖像采集卡組成圖像的獲取功能部件,能夠?qū)崿F(xiàn)對圖像信息的獲取和相關(guān)數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)化,然后通過對獲得數(shù)據(jù)的分析和對圖像進行邊緣銳化、平滑、分割、特征抽取等處理,實現(xiàn)對圖像的處理和進一步數(shù)據(jù)傳輸,以供機器執(zhí)行后續(xù)動作。

    2 視覺技術(shù)在農(nóng)業(yè)機械中的應(yīng)用

    2.1 視覺技術(shù)在農(nóng)機導(dǎo)航上的應(yīng)用

    計算機視覺技術(shù)在農(nóng)業(yè)機械導(dǎo)航上的應(yīng)用主要包括三大方面:一是對農(nóng)業(yè)機械行駛路線的分析與狀態(tài)獲取。現(xiàn)階段,在傳統(tǒng)的衛(wèi)星導(dǎo)航技術(shù)之上,為進一步提高農(nóng)業(yè)機械自動作業(yè)時導(dǎo)航的準確性,常將計算機視覺技術(shù)與GPS導(dǎo)航技術(shù)進行結(jié)合應(yīng)用。無論是農(nóng)田還是果園,在機械化生產(chǎn)下衛(wèi)星導(dǎo)航預(yù)設(shè)的行駛路線通常會受到農(nóng)田實際生長條件的影響,視覺技術(shù)通過對輪廓、形狀、距離、顏色的感知,通過計算機技術(shù)賦予的算法進行運算處理,能夠輔助指導(dǎo)農(nóng)機的行駛狀態(tài)。二是用于躲避農(nóng)田間的障礙物。當視覺系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)農(nóng)機具行駛途徑上存在障礙物,會對控制系統(tǒng)發(fā)出警報,以避免在行駛過程中與障礙物發(fā)生碰撞。三是與控制系統(tǒng)合作完成相對復(fù)雜的行駛中控制功能。例如對于農(nóng)業(yè)植保作業(yè)而言,在進行噴霧作業(yè)時通過行駛過程中獲取的農(nóng)作物信息,能及時控制噴藥量的增減,實現(xiàn)更為精密的導(dǎo)航同步作業(yè)需求。

    2.2 視覺技術(shù)在果蔬采摘工作的應(yīng)用

    傳統(tǒng)的果蔬采摘工作,只能依靠人力進行,不僅作業(yè)的成本高,而且工作效率低下,工作人員的勞動負擔很大。隨著計算機視覺技術(shù)的應(yīng)用,其良好的識別能力能幫助農(nóng)業(yè)機械快速的識別需要采摘的目標作物,進而實現(xiàn)高效率的無人化自動采摘工作。在進行果蔬自動采摘時,計算機系統(tǒng)對攝像頭所獲取的圖像進行分析,通過果蔬與枝葉等環(huán)境因素的明顯特征差別,快速篩選出目標果實,從而完成采摘工作。圖1為圣女果利用視覺技術(shù)自動采摘的過程,諸如此類的色彩分明、生長集中的果實更適合視覺技術(shù)的自動采摘工作。在實際應(yīng)用中,自動采摘的精確度受到光照條件、遮擋物、自然風(fēng)等多種因素影響,現(xiàn)階段采摘總體成功率僅在68%左右,但隨著計算機技術(shù)和圖像處理分析技術(shù)的進步,自動采摘的準確率還將不斷上升。

    2.3 視覺技術(shù)在病蟲害防治中的應(yīng)用

    病蟲害防治工作是確保農(nóng)業(yè)穩(wěn)產(chǎn)高產(chǎn)的重要工作,在現(xiàn)代化的病蟲害防治工作中應(yīng)用視覺技術(shù)進行輔助,通過利用存在病蟲害農(nóng)作物與健康作物的生態(tài)特征差別進行辨別,能顯著提高病蟲害的防治效果。相關(guān)研究表明利用視覺技術(shù)判斷玉米的葉病斑、灰斑、銹病等病害的準確率可達80%以上;同時視覺技術(shù)能準確地識別作物上的蚜蟲等病蟲害,并能對病蟲害的嚴重性進行評估,為噴藥作業(yè)的方案提供參考依據(jù)。在實際應(yīng)用過程中,由于農(nóng)作物的病蟲害存在著多樣性特點,因此,視覺診斷技術(shù)也存在一定困難,尤其對于一些病癥或蟲害差異性特征不明顯的辨別環(huán)境,視覺技術(shù)的識別率仍不高,相關(guān)技術(shù)仍有待提升[1]。

    2.4 視覺技術(shù)在農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)篩選中的應(yīng)用

    現(xiàn)階段,隨著信息技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的普及,農(nóng)產(chǎn)品的銷售也逐漸傾向于電商化和網(wǎng)絡(luò)化,通過對農(nóng)產(chǎn)品進行分級篩選,能實現(xiàn)產(chǎn)品的分級銷售,顯著提高經(jīng)濟效益。利用視覺識別技術(shù),通過專用計算機軟件對農(nóng)產(chǎn)品進行圖像獲取預(yù)處理,能利用事先設(shè)定的標準控制機械實現(xiàn)準確快捷的篩選。這種形式能有效改善傳統(tǒng)的機械分選精確度不高的問題,使產(chǎn)品銷售的好評率進一步提高。近年來對應(yīng)用視覺技術(shù)分選農(nóng)產(chǎn)品的相關(guān)研究增多,例如劉建軍等研究了利用分析山核桃圖像的橫徑、果長、大小等特征實現(xiàn)對山核桃的分級;周竹等設(shè)計的按照馬鈴薯直徑尺寸參數(shù)對馬鈴薯外形特征進行大、中、小分級的視覺分級設(shè)備,都取得了良好的作業(yè)效果[2]。

    2.5 視覺技術(shù)在農(nóng)作物生長環(huán)境監(jiān)測的應(yīng)用

    利用視覺技術(shù)獲得農(nóng)作物生長環(huán)境狀態(tài)信息,能準確地掌握農(nóng)田的水分含量、營養(yǎng)條件、光照條件,有利于對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)進行更科學(xué)的規(guī)劃與管理,通過對作物長勢、果蔬成熟度的檢測,能更精準的確定作物的采摘和收獲的時間,確保農(nóng)作物品質(zhì)的最佳化,圖2為對玉米生長狀態(tài)和環(huán)境變化的視覺檢測。通過視覺技術(shù)的應(yīng)用獲取的圖像信息,能通過色彩分析對比出農(nóng)田缺水問題、通過對葉片紋理分析獲得農(nóng)作物營養(yǎng)狀態(tài)、通過對光照的檢測預(yù)判天氣對農(nóng)作物生長狀態(tài)的影響。在現(xiàn)階段研究的基礎(chǔ)上,要進一步提高農(nóng)作物生長環(huán)境監(jiān)測的準確性,還必須在數(shù)據(jù)分析和計算機算法上加強研究,以提升監(jiān)測工作的準確性。

    3 視覺技術(shù)的應(yīng)用優(yōu)勢總結(jié)

    (1)有利于提高農(nóng)業(yè)機械的智能化程度。計算機視覺技術(shù)的應(yīng)用使農(nóng)業(yè)機械獲得了“雙眼”,為其感官能力的提升創(chuàng)造了良好的條件,在此基礎(chǔ)上,農(nóng)業(yè)機械以計算機技術(shù)為頭腦、以機械技術(shù)為肢體、以視覺技術(shù)和傳感器技術(shù)為感知,形成了系統(tǒng)化的智能機械結(jié)構(gòu)體系,其實際的工作能力必將得到大幅提升。

    (2)有利于減少環(huán)境污染與資源浪費。在視覺技術(shù)的支持下,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)各個工序的實施過程都能進行智能化的思維邏輯分析,能避免傳統(tǒng)作業(yè)過程的刻板形式,更合理的利用燃料、水、農(nóng)藥化肥等資源,并減輕對環(huán)境產(chǎn)生的危害和資源消耗負擔。

    (3)有利于優(yōu)化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的模式。計算機視覺技術(shù)使農(nóng)民不必到田間就能實時觀察農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的情況,其對勞動力的解放更為徹底,且在高技術(shù)模式下,會形成農(nóng)業(yè)生產(chǎn)各個工序并行不悖的良好局面,有利于農(nóng)業(yè)高度現(xiàn)代化的實現(xiàn)。

    參考文獻:

    [1]? 刁智華, 王會丹, 魏偉. 機器視覺在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的應(yīng)用研究[J]. 農(nóng)機化研究, 2014(3):212-217.

    [2] 陳兵旗, 吳召恒, 李紅業(yè),等. 機器視覺技術(shù)的農(nóng)業(yè)應(yīng)用研究進展[J]. 科技導(dǎo)報, 36(11):12.

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