基于單目視覺的谷物聯(lián)合收獲機產(chǎn)量測量方法

曾宏偉 雷軍波 陶建峰 劉成良

(上海交通大學機械系統(tǒng)與振動國家重點實驗室， 上海 200240)

0 引言

智能農(nóng)業(yè)裝備是未來農(nóng)業(yè)機械發(fā)展的重要方向，先進的感知技術(shù)是實現(xiàn)農(nóng)業(yè)裝備智能化的基礎(chǔ)[1]。在收獲機械中，農(nóng)田中作物產(chǎn)量分布信息的準確獲取能夠為農(nóng)田精細化管理提供決策依據(jù)，具有重要意義[2]。因此，高精度的測產(chǎn)系統(tǒng)是提高收獲機械智能化水平的關(guān)鍵技術(shù)之一，能夠在未來農(nóng)業(yè)智能化生產(chǎn)作業(yè)中發(fā)揮重要作用。

谷物產(chǎn)量測量傳感器是谷物測產(chǎn)系統(tǒng)中最重要的組成部分。按測量原理分類，谷物測產(chǎn)傳感器主要包括質(zhì)量流式和體積流式2類[3-4]。質(zhì)量流式傳感器直接測量單位時間內(nèi)進入糧倉的谷物質(zhì)量，常見的有沖量式[5-8]、稱量式[9-10]和輻射式[11-12]。其中，沖量式傳感器由于結(jié)構(gòu)簡單、成本低、安裝方便而得到廣泛應用，但其校準過程繁瑣，且精度易受機器振動、車輛傾角等影響，在真實田間環(huán)境下測量精度不穩(wěn)定。稱量式傳感器結(jié)構(gòu)較為復雜，且易受到機身振動和谷物流量變化引起的沖擊干擾。輻射式傳感器通過測量伽馬射線或X射線的衰減系數(shù)獲得谷物的質(zhì)量流，具有較高精度，但由于具有放射性，易對人體造成傷害，其發(fā)展和應用受阻。

體積流式傳感器通過測量谷物的體積流量，間接獲得谷物的質(zhì)量流量。目前較普遍的方法是采用光電傳感器測量谷物的體積，包括對射式和反射式等。此類方法均需提前抽象出谷堆的幾何形狀，然后通過測量谷堆的厚度再計算出體積流量[13-15]。然而，由于收獲機作業(yè)過程中升運器內(nèi)部會存在較嚴重的谷物掉落，此類通過光路通斷測量刮板上谷物厚度的方法均存在誤觸發(fā)問題，且谷物的掉落具有隨機性，誤差難以矯正和消除。

相比于紅外光電傳感器，視覺信息更為豐富，被逐漸用于收獲機的產(chǎn)量測量中[16-19]。ZHAO等[17]基于水稻穗部二維圖像構(gòu)建了水稻產(chǎn)量快速預測模型，該方法能夠初步估計水稻的田間產(chǎn)量，但前提是假設(shè)稻田中麥穗長勢是均勻的，且無法獲得區(qū)域產(chǎn)量分布信息。尹文慶等[18]在實驗室采用普通滑槽作為輸送器，利用線結(jié)構(gòu)光視覺測量流經(jīng)滑槽的谷粒截面輪廓，采用梯形微元求和法計算谷物的體積流量。楊剛等[19]基于線結(jié)構(gòu)光三維視覺測量技術(shù)開展了谷物測產(chǎn)系統(tǒng)研究，事先將刮板上谷堆形貌近似簡化成規(guī)則的幾何模型，然后通過結(jié)構(gòu)光視覺測量技術(shù)得到谷堆的厚度，進而計算出谷物的體積流量。然而，在構(gòu)建刮板上谷堆幾何模型時，谷堆上表面被近似為一個平面，而實際上升運器運動過程中谷堆上表面并非嚴格的平面，這給谷物體積流量的測量帶來了誤差。

視覺測量是機器視覺最廣泛的應用之一，常用于物體的三維重構(gòu)以及尺寸檢測等[20-21]。根據(jù)攝像頭數(shù)量不同，視覺測量又分為單目視覺測量和雙目視覺測量。單目視覺測量方法快速、簡單，但應用場景受限，需滿足一定條件才能保證準確度。雙目視覺通過圖像變換和特征匹配獲取圖像的深度信息，適用范圍廣、精度較高，但計算過程復雜、耗時長。在聯(lián)合收獲機中，升運器轉(zhuǎn)速較高，要求圖像處理算法具有高時效性。此外，升運器內(nèi)部圖像較為單一，單目視覺測量精度能夠得以保證。

基于上述分析，為減小刮板上谷堆形貌近似過程中造成的誤差，更加準確地反映谷堆的真實幾何形貌，本文提出一種基于單目視覺的谷物體積流量測量方法。首先通過工業(yè)相機獲取升運器內(nèi)刮板和谷堆的側(cè)面圖像，采用鄰域微分法提取谷堆圖像區(qū)域，再利用Otsu法對圖像進行分割并得到谷堆側(cè)面的像素面積，然后通過相機成像模型得到谷堆在世界坐標系中的真實側(cè)面積，最后通過體積模型計算得出谷物的體積流量，進而獲得谷物產(chǎn)量。

1 基于單目視覺的谷物測產(chǎn)原理

谷物聯(lián)合收獲機作業(yè)過程中，作物從田間收割到進入糧倉需要進行脫粒、清選、輸送等一系列工序。谷物產(chǎn)量的測量通常在將谷物輸送糧倉的裝置中進行。目前，糧倉內(nèi)廣泛采用的輸送裝置主要包括刮板式運輸器、螺旋式運輸器和拋揚器等。本文針對刮板式輸送裝置，開展了谷物體積流式測產(chǎn)研究。首先建立刮板上谷堆體積計量模型，然后利用機器視覺和圖像處理技術(shù)獲取刮板谷堆的截面積，再結(jié)合建立的谷堆體積模型計算出每個刮板上的谷堆體積，最終得到谷物體積流量以及產(chǎn)量。

1.1 谷物計量模型

刮板式升運器內(nèi)部構(gòu)造如圖1所示，其由鏈輪、套筒鏈條以及刮板組成。橡膠刮板安裝在鏈條上隨鏈條一起轉(zhuǎn)動，將谷物從升運器底部運送到上端，然后拋撒至糧倉中。通過測量單個刮板上的谷物體積，即可獲得升運器內(nèi)谷物的體積流量，再根據(jù)谷物的容重就能求得谷物質(zhì)量流量，收獲機的總產(chǎn)量即為每次經(jīng)過刮板上的谷物質(zhì)量累加和。由此可見，刮板上谷堆體積模型的準確度直接決定了最終產(chǎn)量的測量精度。

在文獻[13-14,19]中，通常將谷堆的形狀近似為一個棱柱，假設(shè)谷堆的上表面為一個平面，然后通過測量谷堆側(cè)面某一位置的厚度對谷堆的體積進行計算。然而在實際作業(yè)過程中，刮板谷堆上表面并非標準的平面。由于升運器運轉(zhuǎn)過程中存在振動，谷物會從刮板四周的間隙掉落，使得谷堆上表面成為一個中間高、四周低的曲面，如圖2a所示。為更準確地描繪谷堆形貌、提高測產(chǎn)精度，建立如圖2b所示的谷堆幾何模型，忽略刮板谷堆短邊兩側(cè)的塌陷，近似為一個以側(cè)面進行拉伸的幾何體。

在圖2b中，l、c、d分別為刮板長度、寬度和厚度，a、b、h分別是鏈條所占的區(qū)域長、寬和高，在同型號的收獲機上均為常量。記Vgrain為谷堆實際體積，Vtotal表示包含刮板在內(nèi)的規(guī)則幾何體的體積，Vscrapper為刮板體積，Vchain代表鏈條所占的體積，則谷堆體積Vgrain計算式為

Vgrain=Vtotal-Vscrapper-Vchain

(1)

其中

Vscrapper=lcd

(2)

假設(shè)谷堆和刮板的截面面積為S，規(guī)則幾何體的體積Vtotal計算式為

Vtotal=lS

(3)

為簡化計算，鏈條所占的體積Vchain通過將其近似為長方體進行計算，即

Vchain=ab(d+h)

(4)

綜合式(1)～(4)，則實際體積Vgrain可以表示為

Vgrain=l(S-dc)-ab(d+h)

(5)

可以看出，式(5)中只存在2個變量：S和h。利用機器視覺技術(shù)測量S和h，并提前標定待收割谷物的容重γ，則單個刮板上的谷物質(zhì)量mi為

mi=γVgrain

(6)

將經(jīng)過的n個刮板上谷物質(zhì)量相加，即可得到收獲的谷物總質(zhì)量M為

(7)

1.2 單目視覺測量原理

在聯(lián)合收獲機中，糧倉升運器內(nèi)部鏈輪轉(zhuǎn)速最高可達500 r/min以上，此時相鄰刮板經(jīng)過相同位置的時間差約50 ms。換而言之，單個刮板上谷物質(zhì)量的測量和計算要在50 ms內(nèi)完成，在部分收獲機中鏈輪轉(zhuǎn)速更高，這對圖像處理算法的速度提出了較高的要求。同時，在谷物流量測量中相機與被測物體相對位置是固定的，且距離較近，在此條件下，單目視覺測量的精度得到了保證。綜上考慮，本文采用單目相機拍攝刮板上谷堆側(cè)面圖像，進行谷堆的側(cè)面積測量。

單目相機尺寸測量原理主要是相機的成像模型[22]，本文主要測量圖像中谷堆的尺寸信息，不需要測量谷堆相對世界坐標系的具體位置，因此無需考慮世界坐標系，相機成像示意圖如圖3所示。

在圖3中，OCXCYCZC為相機坐標系，XOY為圖像坐標系，UO′V為像素坐標系，OCZC為相機的光軸，f為鏡頭焦距。對于相機坐標系中的點P(x,y,z)，其通過透鏡成像后在像素坐標系的坐標記為P′(u,v)，像點P′和物點P之間的變換關(guān)系可表示為

(8)

式中fx、fy——水平、豎直方向的像素焦距

u0、v0——主點水平、豎直方向的像素偏移量

當物平面與像平面平行時，z為固定值，物平面內(nèi)兩點間的實際距離和其在像平面內(nèi)的像素距離成比例，可表示為

(9)

式中 Δx、Δy——水平、豎直方向的實際距離

Δu、Δv——水平、豎直方向的像素距離

根據(jù)式(9)可知，當被測平面與相機平行時，可以通過標定獲得物體實際尺寸與像素尺寸比例，從而實現(xiàn)單目相機的尺寸測量。在本文所提方法中，相機平行于升運器外殼安裝在升運器側(cè)面。在整個測量過程中，相機位置固定不動，其與刮板側(cè)面為固定值。因此，根據(jù)上述原理可以測量出刮板谷堆側(cè)面的面積。需要注意的是，安裝會存在誤差，理論上很難保證相機與刮板的側(cè)面嚴格平行，但相機與刮板實際距離較小，輕微角度偏差對測量結(jié)果影響較小。

2 圖像處理方法

在升運器高速運轉(zhuǎn)的情況下，圖像處理的時效性顯得至關(guān)重要。為減少算法處理的數(shù)據(jù)量，提高計算速度，采用灰度相機進行升運器內(nèi)部刮板上谷堆圖像的采集。在正式采集圖像前，需對相機進行標定以獲取相機內(nèi)部參數(shù)，然后采用一系列圖像處理方法得到谷堆的側(cè)面積，最終利用谷堆體積模型計算出谷物的體積流量。

2.1 相機標定

根據(jù)相機成像模型可知，當從二維圖像中獲取三維信息時，需要先獲取相機的內(nèi)部參數(shù)，求解相機內(nèi)部參數(shù)的過程即為相機的標定。同時，由于透鏡不可避免地存在制造和裝配誤差，會使圖像產(chǎn)生橫向畸變和切向畸變，給測量帶來誤差。圖像的畸變可通過相機標定獲取畸變參數(shù)然后對原圖像進行去畸變處理來矯正消除。本文采用ZHANG[23]提出的平面棋盤格法進行相機標定，從不同角度采集了20幅平面棋盤格靶標圖像進行標定。標定結(jié)果如表1所示，包括相機內(nèi)部參數(shù)以及畸變參數(shù)。

表1 相機標定結(jié)果Tab.1 Result of camera calibration

2.2 感興趣區(qū)域提取

灰度相機在減少數(shù)據(jù)量的同時也減少了圖像所包含的信息，如何從灰度圖像中正確分離出谷堆區(qū)域成為單目視覺谷物流量測量的關(guān)鍵。在相機拍攝的圖像中，除了谷堆和刮板，還會出現(xiàn)鏈條、升運器內(nèi)壁等背景，且部分背景的灰度和谷堆的灰度極其相近。如果直接對圖像進行二值化處理，很難將背景和谷堆區(qū)分開來。圖4a所示為升運器在240 r/min轉(zhuǎn)速下相機采集的圖像，對其直接進行二值化處理的結(jié)果如圖4b所示。

從圖4中看出，直接將刮板圖像二值化后無法分辨出谷堆和背景，難以準確計算谷堆的側(cè)面積。仔細觀察圖4a可以發(fā)現(xiàn)，在空間分布上，谷堆是一個完整的連通區(qū)域，總體上近似為一個梯形。因此，將圖像中灰度按行累加，結(jié)果如圖5所示，圖中綠色實線為灰度按行累加后的趨勢曲線。為方便觀察，各行的灰度累加值已進行等比縮小處理。

從圖5中可以看出，在谷堆與背景的分界處灰度累加曲線有明顯的階躍，這是因為在輔助光源的照射下，背景區(qū)域整體偏白色，而谷堆區(qū)域呈黑色。由于谷物水平堆積在刮板上，將圖像灰度按行累加后，谷堆區(qū)域所在行的灰度總值明顯低于背景區(qū)域。據(jù)此，可以分析灰度累加曲線的梯度變化來確定谷堆的真實區(qū)域。

傳統(tǒng)方法通常采用一階后向差分計算一維離散曲線的梯度變化，但容易受噪聲干擾。為減少圖像中正掉落谷物等噪聲的影響，準確提取出谷堆實際區(qū)域作為圖像處理的感興趣區(qū)域 (Region of interest, ROI)，基于鄰域均值的差分算法[24]計算灰度累加曲線的梯度。對于離散數(shù)列中第i個數(shù)據(jù)點xi，其梯度dxi為目標點左側(cè)相鄰L個數(shù)據(jù)點的均值與右側(cè)相鄰L個數(shù)據(jù)點均值的差值，計算公式為

(10)

式中N——離散數(shù)列長度

L——鄰域長度

相比于一階差分算法，該方法考慮了目標像素行兩側(cè)相鄰區(qū)域的灰度情況，能夠有效過濾高頻噪聲。取L=12，對圖5中灰度累加曲線進行鄰域均值差分計算，結(jié)果如圖6所示。

由圖6可以看出，鄰域均值差分曲線較平滑。由于升運器安裝時存在傾角，谷堆上表面通常與刮板不平行，在尋找谷堆上邊界時應定位谷堆表面的最高位置處，以包含整個谷堆區(qū)域。而如果直接選擇灰度下降最大的位置作為谷堆區(qū)域上界，通常會定位為谷堆表面的最低處。觀察圖5可以發(fā)現(xiàn)，從谷堆表面的最高點開始，圖像中每一行小麥占的比重逐漸增加，累計灰度逐漸減小。因此，可以選擇鄰域微分值從正變?yōu)樨摰牧泓c處作為谷堆上邊界。由于存在谷物掉落，鄰域差分曲線中會存在多處滿足要求的零點，但自谷堆上表面最高點往下，每一行灰度之和會逐漸減小，灰度均值差分值會在較大范圍內(nèi)保持為負值。因此，可以選擇鄰域均值差分曲線中最長連續(xù)負區(qū)間中的左端點作為ROI上邊界，如圖6中圓圈位置。對于谷堆區(qū)域下邊界，圖像從暗變亮，灰度通常會增加，因此選擇上邊界之后序列中鄰域均值微分最大點作為下邊界點，如圖6中三角形所在位置。綜上所述，提取圖像中谷堆區(qū)域的算法流程為：①對圖像的灰度值按行累加，獲得灰度累加曲線。②對灰度累加曲線進行鄰域均值差分計算。③尋找鄰域均值差分序列中最長連續(xù)負區(qū)間，選擇該區(qū)間左端點作為ROI區(qū)域上邊界。④從上邊界點往后搜索鄰域均值差分最大值，選擇其位置作為區(qū)域下邊界。

對于圖4所示圖像，通過上述算法提取的谷堆區(qū)域如圖7所示，其完整地包含了谷堆和刮板。

2.3 形態(tài)學處理

在準確獲取刮板和谷堆的區(qū)域后，可直接對提取的ROI進行二值化處理，將圖像中深色的谷堆從淺色背景中分割出來。Otsu法是最常用的二值化方法之一，其利用最大類間方差自動確定最佳閾值，對于前景和背景區(qū)別較大的圖像具有良好的分割效果。本文采用Otsu法對ROI圖像二值化，結(jié)果如圖8a所示。

從圖8a中可以看出，Otsu法分割效果良好，能準確地分割出谷堆和刮板。然而，掉落的谷粒也被劃分為前景，而谷堆中部分過曝的區(qū)域成為封閉的孔洞。為此采用floodfill算法對二值圖進行處理，消除二值圖中掉落的谷粒和谷堆內(nèi)過曝光區(qū)域，結(jié)果如圖8b所示。為展示上述算法提取的谷堆區(qū)域的準確性，將圖8b中谷堆邊界繪制在原始圖像中，如圖9所示?？梢钥闯觯ㄟ^上述算法最終分割得到的谷堆區(qū)域與真實的谷堆高度吻合，準確地勾勒出了谷堆的邊界，為后續(xù)谷物體積的高精度計算奠定了基礎(chǔ)。

2.4 谷堆截面積計算

通過相機標定，得到了相機內(nèi)部參數(shù)fx、fy。同時，利用圖像處理方法精確地提取了谷堆圖像區(qū)域。結(jié)合式(9)，則谷堆真實截面積為

(11)

式中Q——谷堆二值圖前景像素總數(shù)

Dz——相機與刮板側(cè)面的距離

取谷堆第1列高度作為鏈輪占據(jù)的高度，其計算公式為

(12)

式中C1——谷堆二值圖中第1列像素數(shù)

由式(5)～(7)即可獲得谷物產(chǎn)量。

3 試驗驗證與分析

3.1 谷物產(chǎn)量測量系統(tǒng)

為采集升運器內(nèi)部刮板及谷堆圖像，搭建了如圖10所示的谷物測產(chǎn)系統(tǒng)，其主要包括工業(yè)相機、 輔助光源、接近開關(guān)、圖像處理設(shè)備以及CAN通信模塊等。工業(yè)相機用于采集刮板上谷堆原始圖像，接近開關(guān)則作為工業(yè)相機采集圖像的外部觸發(fā)源。當接近開關(guān)檢測到刮板經(jīng)過時，觸發(fā)工業(yè)相機采集當前刮板圖像。由于升運器是封閉的，需要安裝輔助光源提供必要的光線，保證成像質(zhì)量。采集的圖像在圖像處理設(shè)備中處理和分析，得到當前刮板上谷堆的側(cè)面積，然后根據(jù)體積模型計算谷堆質(zhì)量。由于處理設(shè)備本身沒有CAN控制器和收發(fā)器，因此測得的傳感信息通過USB轉(zhuǎn)CAN模塊發(fā)送到收獲機CAN總線上，最終在車載終端上顯示和保存。

工業(yè)相機型號為大恒MER-131-210U3M，采用CMOS 傳感器，分辨率為1 280像素×1 024像素，幀率為210 f/s，使用USB 3.0接口，可外觸發(fā)采集?？紤]到工業(yè)相機的視角，為保證相機能夠拍攝到完整的刮板谷堆圖像，經(jīng)調(diào)整發(fā)現(xiàn)鏡頭與刮板距離為45 cm時拍攝效果最佳。測量過程中，由于刮板快速運動，曝光時間過長會導致圖像模糊和產(chǎn)生拖影。因此，在增大進光量保證圖像亮度的基礎(chǔ)上，應當盡量縮短曝光時間。

工業(yè)相機采用硬件觸發(fā)模式，當刮板經(jīng)過時接近開關(guān)觸發(fā)相機采集圖像，這保證了每個刮板上的谷堆均能被檢測到，且不受升運器轉(zhuǎn)速影響。由于刮板通過金屬壓片和鏈條固定，采用電感式接近開關(guān)檢測刮板位置，能夠有效避免掉落的谷物或者秸稈等非金屬物體誤觸發(fā)相機拍攝。接近開關(guān)型號為中滬電氣LM18-3020系列，檢測距離為20 mm，響應頻率為0.5 kHz。為便于調(diào)整接近開關(guān)安裝位置，固定支架設(shè)計成可調(diào)節(jié)式結(jié)構(gòu)。

圖像處理設(shè)備采用英特爾微型計算機，型號為NUC7i5BNK，處理器為i5-7260U，主頻3.4 GHz，內(nèi)存8 GB。該設(shè)備接口豐富，擁有4個USB 3.0接口和2個USB 2.0接口，能夠給外接相機模塊、CAN模塊以及相關(guān)器件供電。

3.2 試驗裝置

參考雷沃谷神GK100型稻麥聯(lián)合收獲機糧倉內(nèi)糧食運送裝置，搭建了室內(nèi)谷物測產(chǎn)試驗臺，升運器采用刮板式結(jié)構(gòu)，利用伺服電機驅(qū)動。整體組成如圖11所示，主要包括下料斗、導料槽、伺服電機、水平螺旋輸送器、升運器以及出料口等部分。

谷物裝在下料斗內(nèi)，調(diào)整下料斗底板開口尺寸可以控制谷物喂入速度，谷物在重力作用下通過導料槽滑落至底部水平螺旋輸送器，螺旋輸送器在伺服電機的驅(qū)動下將谷物輸送到升運器的底端。通過鏈條帶動刮板將谷物從底端運送到頂部，然后從出料口排出。伺服電機下位機控制器采用STM32控制板，通過PWM波調(diào)速。上位機采用Intel NCU微型計算機，通過串口向下位機發(fā)送電機控制信號。在升運器中部，開有谷物流量傳感器安裝槽，用于安裝工業(yè)相機模組、接近開關(guān)以及輔助光源。接近開關(guān)和工業(yè)相機安裝在兩側(cè)，正面視窗用于安裝輔助光源。

3.3 系統(tǒng)標定試驗

在刮板谷堆計量模型中，谷堆幾何形狀的理論模型與實際情況會存在差異，給測量帶來誤差。在運動過程中，由于機器振動，不同轉(zhuǎn)速下谷堆的容重、谷物的掉落程度也會存在差異。此外，由于工業(yè)相機使用逐行曝光，拍攝運行中的物體時圖像會沿運動方向拉長畸變，運動速度越快圖像拉伸越嚴重。上述誤差因素均和升運器轉(zhuǎn)速有關(guān)，且屬于系統(tǒng)誤差。因此，可以通過試驗標定的方法對其進行減小或消除。

由于升運器轉(zhuǎn)速是影響系統(tǒng)誤差的重要因素，開展了不同轉(zhuǎn)速下的測產(chǎn)試驗，轉(zhuǎn)速范圍為100～600 r/min。同一轉(zhuǎn)速下進行多次試驗，將測量值和實際值對比，通過線性擬合對測量值進行修正。最終得谷物產(chǎn)量測量的修正模型為

Md=(0.002 5ns+0.63)M

(13)

式中ns——升運器轉(zhuǎn)速，r/min

Md——修正后的測量結(jié)果，kg

3.4 測產(chǎn)試驗驗證

為驗證所提方法有效性，在室內(nèi)試驗臺上開展了測產(chǎn)驗證試驗，試驗現(xiàn)場如圖12所示。試驗流程為：將谷物裝入下料斗，啟動試驗臺，運行測產(chǎn)程序，然后逐漸打開下料斗開口，使用容器接住出料口谷物，待出口無谷物排出時，停止試驗臺，單次測產(chǎn)試驗結(jié)束。需要注意的是，谷物測產(chǎn)系統(tǒng)測量的是經(jīng)過升運器的谷物質(zhì)量，而電子秤測量的是經(jīng)出口排出的谷物，電子秤測量值相對于谷物測產(chǎn)系統(tǒng)會存在一定時間遲滯。因此，應將單次試驗結(jié)束后出口谷物質(zhì)量作為產(chǎn)量測量的標準值。

在實際收獲過程中，為防谷物堵塞運糧通道，升運器轉(zhuǎn)速通常較高，不低于100 r/min。同時，考慮到不同喂入量的收獲機升運器轉(zhuǎn)速存在差異，為驗證所提方法在不同工況下的測量精度，選取了120、180、240、360 r/min 4個不同的轉(zhuǎn)速工況進行了測產(chǎn)試驗。在每個工況下，重復進行3組試驗。測量對象為小麥，容重約為0.85 g/cm3。試驗結(jié)果如表2所示。

表2 測產(chǎn)試驗結(jié)果Tab.2 Experimental result of grain yield monitoring

由表2可知，在試驗臺測試中，測產(chǎn)系統(tǒng)測得的谷物質(zhì)量與實際值十分接近，總體誤差為-4.08%～3.41%，具有較高的測量精度，能夠滿足聯(lián)合收獲機的實際測產(chǎn)需求。通過標定和修正后，所提方法在不同轉(zhuǎn)速工況下都能取得良好的檢測效果，具有較好的適應性。

3.5 討論

在升運器運轉(zhuǎn)過程中，機身不可避免地存在振動，會對圖像采集效果造成影響。這是因為，當物體和相機之間存在相對運動時,在單次曝光時間內(nèi),感光元件中特定像素視場范圍內(nèi)所對應的目標偏離原始位置,對其相鄰像素曝光，導致圖像模糊。因此，在采集圖像時，縮短曝光時間能夠減小振動對圖像品質(zhì)的影響。同時，也可采用銳化等處理方法對圖像進行處理，提高圖像品質(zhì)。此外，振動也會使得谷物的實際容重小于靜置狀態(tài)下的容重，并加劇谷物從刮板四周縫隙處掉落。但由于升運器工作過程中通常保持相對恒定的轉(zhuǎn)速，這類誤差可以通過開展標定試驗，對測量結(jié)果進行修正來消除。

4 結(jié)論

(1)為減小傳統(tǒng)刮板谷堆體積模型的近似誤差，提高谷物產(chǎn)量測量精度，設(shè)計了一套基于單目視覺的谷物聯(lián)合收獲機測產(chǎn)系統(tǒng)。

(2)提出了一種測量谷堆體積的圖像處理方法。采用鄰域微分算法提取谷堆圖像區(qū)域，對谷堆區(qū)域圖像利用Otsu法進行二值化，并使用形態(tài)學處理精確地將谷堆截面與背景分割。利用標定的相機模型，根據(jù)圖像像素面積計算出谷堆實際側(cè)面積。通過谷堆體積模型計算得出刮板上谷堆的體積。

(3)通過對測產(chǎn)模型進行試驗標定，減小了系統(tǒng)誤差。利用標定后的測量模型開展的驗證試驗結(jié)果表明，所提方法能夠準確測量谷物產(chǎn)量。在不同的升運器轉(zhuǎn)速工況下，測量相對誤差介于-4.08%～3.41%之間，能夠滿足聯(lián)合收獲機產(chǎn)量測量精度要求。