基于深度學(xué)習(xí)目標(biāo)測定的大蒜收獲切根裝置設(shè)計與試驗

楊 柯 胡志超 于昭洋 彭寶良 張延化 顧峰瑋

(農(nóng)業(yè)農(nóng)村部南京農(nóng)業(yè)機械化研究所， 南京 210014)

0 引言

我國是世界上最大的大蒜生產(chǎn)和出口國，產(chǎn)量占世界的60%以上，出口量約占世界大蒜國際貿(mào)易量的90%[1-3]。但是，我國大蒜生產(chǎn)機械化水平較低，尤其是收獲環(huán)節(jié)，仍以人工作業(yè)為主，嚴(yán)重制約了大蒜產(chǎn)業(yè)的健康發(fā)展[4-6]?？煽康拇笏饴?lián)合收獲機是當(dāng)前大蒜產(chǎn)業(yè)的迫切需要，而大蒜蒜根自動切除是關(guān)鍵技術(shù)之一[1]。

目前，國內(nèi)高校及科研院所已研發(fā)出多款大蒜聯(lián)合收獲機樣機，能夠完成大蒜挖掘、清土、切莖和收集作業(yè)[2,7]，但生產(chǎn)中還未見有裝配切去蒜根裝置的大蒜收獲機。歐美發(fā)達(dá)國家的大蒜收獲技術(shù)較為成熟，但由于切根難度大和消費者消費習(xí)慣的不同，收獲機具很少具有切根功能[1]。日本HZ1型單行大蒜聯(lián)合收獲機安裝有疊加的往復(fù)式鋸齒刀，可進(jìn)行蒜根切除，但鋸齒刀高度不能根據(jù)鱗莖大小自動調(diào)節(jié)，易切傷鱗莖[8]。為了實現(xiàn)切根刀機械自適應(yīng)式調(diào)節(jié)，現(xiàn)有技術(shù)多采用鱗莖接觸式仿形浮動切割，即鱗莖下球面抵壓切根裝置，使其緊貼鱗莖下球面仿形浮動并由內(nèi)置切刀完成根系切割[9-10]。但鱗莖接觸式仿形浮動切割，無法分辨接觸對象，由于鱗莖底部形狀不規(guī)則及粘土多少、夾持形態(tài)、蒜根長短不同等，仍易造成鱗莖切傷和切根不齊。因此探索新的高質(zhì)低損大蒜切根技術(shù)與方法，很有必要。

深度學(xué)習(xí)是一種高效的特征提取和目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)[11-13]。深度學(xué)習(xí)在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用越來越多，這些研究成果為解決本文提出的問題提供了方法和思路[14-20]。

本文針對現(xiàn)有大蒜切根技術(shù)存在的切傷率高和切根不齊等問題，提出基于改進(jìn)的YOLO v2模型的鱗莖非接觸式切根方法，以深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)快速檢測定位大蒜特征目標(biāo)，切根刀高度自適應(yīng)調(diào)整，設(shè)計一種大蒜切根試驗臺，并進(jìn)行實際試驗，以期為解決大蒜聯(lián)合收獲中高質(zhì)低損切根提供參考。

1 整體結(jié)構(gòu)和控制界面

1.1 整體結(jié)構(gòu)

基于深度學(xué)習(xí)目標(biāo)測定的大蒜收獲切根裝置主要由蒜秧輸送裝置、切根刀、控制系統(tǒng)組成，其中完成目標(biāo)檢測和控制切根刀自動調(diào)節(jié)的控制系統(tǒng)由硬件部分和軟件部分組成，搭建的試驗臺如圖1所示。

圖1 切根試驗臺結(jié)構(gòu)圖Fig.1 Structural drawing of root cutting test bench1.蒜株夾持機構(gòu) 2.X軸同步帶滑臺模組 3.雙圓盤切根刀 4.Y軸絲杠滑臺模組 5.電控箱 6.計算機 7.Z軸絲杠滑臺模組 8.工業(yè)相機 9.機架 10.背景板

基于深度學(xué)習(xí)目標(biāo)測定的大蒜收獲切根裝置是通過蒜秧輸送裝置、切根刀及控制系統(tǒng)相互配合來完成切根作業(yè)。在切根刀完成復(fù)位后，控制系統(tǒng)在蒜秧輸送起始處采集圖像并進(jìn)行目標(biāo)檢測，按照深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測的切割線調(diào)節(jié)切根刀所在高度位置，蒜秧輸送裝置以設(shè)定的速度將蒜秧向前輸送，輸送的過程中，逆向高速旋轉(zhuǎn)的切根刀刀盤切割蒜根，致使蒜根與鱗莖分離，蒜秧輸送裝置停止運動后返回起始處，將經(jīng)過切根的蒜秧取下，最后將未切根的蒜秧固定在輸送裝置上，進(jìn)入下一個工作循環(huán)。整個切根工作在控制系統(tǒng)的控制下完成，期間無人工調(diào)控。同時，無需機械結(jié)構(gòu)與鱗莖接觸檢測位置，避免了該類損傷。

1.2 控制界面

采用Matlab中APP Designer開發(fā)平臺設(shè)計了人機交互界面，主要包括試驗臺運動控制和目標(biāo)檢測結(jié)果顯示兩部分，如圖2所示，APP最右邊一欄自上至下分別用于執(zhí)行電機控制系統(tǒng)使能、切根刀復(fù)位、選擇X軸輸送速度和試驗臺工作使能，加載深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的檢測器之后，APP將顯示圖像的檢測結(jié)果，并顯示預(yù)測的邊界框左上角點像素坐標(biāo)，邊界框的長和寬，控制信息在APP中轉(zhuǎn)換為控制命令。在界面中，還顯示檢測對象的類別和置信度得分(Score)，并設(shè)置了緊急停止開關(guān)按鈕，用以失能步進(jìn)電機驅(qū)動器。

圖2 人機交互界面Fig.2 Human-computer interaction interface

圖2中顯示的是APP加載鱗莖檢測器后的檢測結(jié)果，鱗莖目標(biāo)像素尺寸約為276像素×231像素。為了保證向計算機提供可靠的位置信息，本文中每幅圖像內(nèi)只有一個大蒜，圖像中的鱗莖是單個大目標(biāo)[21]。

2 試驗臺硬件系統(tǒng)設(shè)計

圖3為控制系統(tǒng)硬件框圖，控制系統(tǒng)硬件部分主要由工業(yè)相機、滑臺位置感知系統(tǒng)、電機控制系統(tǒng)、刀盤調(diào)速控制系統(tǒng)以及安裝有Matlab軟件的上位機系統(tǒng)組成?；_位置感知系統(tǒng)通過布置在X軸上的接近開關(guān)Ⅰ～Ⅲ和布置在Y軸上的接觸開關(guān)感知滑臺位置，各開關(guān)的信號電壓由電壓轉(zhuǎn)換模塊轉(zhuǎn)為3.3 V；通過改變刀盤調(diào)速發(fā)出PWM波的頻率來改變直流無刷電機的轉(zhuǎn)速；上位機系統(tǒng)能夠完成基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)檢測。

圖3 控制系統(tǒng)硬件框圖Fig.3 Block diagram of control system

2.1 相機標(biāo)定

本文采用MS-UB500C型工業(yè)相機采集圖像。工業(yè)相機采集的大蒜圖像是像素信息，圖像在計算機內(nèi)是M×N的數(shù)組[22]。如圖4所示，圖像中O0為像素坐標(biāo)系原點，(u,v)表示任一像素點的像素橫坐標(biāo)和縱坐標(biāo)，相機鏡頭的光心投影點O1的像素坐標(biāo)為(u0,v0)，以點O1與x、y軸建立單位為毫米的圖像坐標(biāo)系((x,y)為坐標(biāo)系內(nèi)任意一點)，圖像中每個像素點的寬和高為ρw、ρh，則有

圖4 圖像坐標(biāo)系Fig.4 Image coordinate system

(1)

(2)

在y方向上有

y=(v-v0)ρh

(3)

由式(3)得到高度方向上像素坐標(biāo)與物理尺寸的對應(yīng)關(guān)系，但由于鏡頭存在畸變，需要獲取相機的畸變參數(shù)，再進(jìn)行相機標(biāo)定，以保證像素信息準(zhǔn)確[23]。

2.2 微控制器

采用核心為STM32F103ZET6芯片的開發(fā)板作為下位機，控制X軸步進(jìn)電機和Y軸步進(jìn)電機運動。STM32F10x系列芯片屬于ARM架構(gòu)，基于Cortex-M3內(nèi)核開發(fā)，最高工作頻率為72 MHz，共有4個通用定時器，2個UART，具有高性能、低功耗、低成本的優(yōu)點[24]。

2.3 通信系統(tǒng)設(shè)計

上位機與下位機之間采用UART通信，開發(fā)板通過板載USB轉(zhuǎn)RS232轉(zhuǎn)換器與上位機的USB端口相連接收TTL電平信號，程序?qū)?shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為數(shù)值在0～255的十進(jìn)制數(shù)字命令代碼，波特率設(shè)為115 200 b/s。

3 試驗臺軟件系統(tǒng)設(shè)計

3.1 改進(jìn)的YOLO v2模型

本文中，不同于一般分類問題中具有不同屬性和類別的對象，蒜株拔出土后未做任何處理，無論是鱗莖表面還是蒜根間都隨機粘附一定量的土壤，這增大了檢測的難度，能否準(zhǔn)確檢測出目標(biāo)的邊界框是本項研究的重點，邊界框的位置是影響切根質(zhì)量的決定性因素。因此，需要注意每幅圖像細(xì)微特征的差異。

目標(biāo)的檢測速度決定了試驗臺的性能，本文選擇檢測速度較快的YOLO v2模型進(jìn)行研究[25-27]。為了學(xué)習(xí)更全面、更精細(xì)的圖像特征，改進(jìn)原始YOLO v2模型，采用ResNet50作為特征提取網(wǎng)絡(luò)，加深了特征提取網(wǎng)絡(luò)的深度，以提高整個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取特征的表達(dá)能力，引入殘差網(wǎng)絡(luò)，用于抑制訓(xùn)練誤差積累，避免網(wǎng)絡(luò)加深引起梯度消失[13,28-30]。

本文基于YOLO v2算法建立的大蒜檢測模型主要由以下2個模塊構(gòu)成：Identity Block(IB)模塊用于提取輸入圖像特征，包括卷積、批量歸一化(BN)和ReLU激活函數(shù)處理。Conv Block(CB)模塊同樣是用來提取圖像特征，與IB模塊不同的是，該模塊可以改變特征向量的維度。

改進(jìn)的YOLO v2模型的特征提取網(wǎng)絡(luò)共包括46個卷積層、1個最大池化層，模型架構(gòu)如圖5所示。改進(jìn)的YOLO v2模型給出14×14×42張量的輸出(本文對象分類為1)，特征圖中每個單元格預(yù)測輸出7個邊界框，每個邊界框有6個預(yù)測值，分別為預(yù)測的邊界框左上角點的像素坐標(biāo)(ui,vi)、邊界框的寬(wi)和高(hi)、目標(biāo)性評分(pi)、置信度得分(Ci), 最終利用非極大值抑制方法只保留最佳的邊界框[31]。其中，置信度得分是目標(biāo)屬于某個類別的置信度。

圖5 改進(jìn)的YOLO v2架構(gòu)Fig.5 Architecture of improved YOLO v2

檢測模型訓(xùn)練過程中的總損失用Lall表示，Lall由邊界框檢測損失(LIOU)、置信度檢測損失(Lconfidence)和分類損失(Lclass)組成[28]，即

Lall=LIOU+Lconfidence+Lclass

(4)

為了驗證模型檢測性能，本文采用召回率、平均精度、平均交并比和檢測時間4個指標(biāo)進(jìn)行評價[17,32]。

在測試集上評價檢測器的表現(xiàn)時，將統(tǒng)計檢測率β、可用率η和置信度得分，計算公式為

(5)

(6)

式中N——測試次數(shù)

n′——檢出目標(biāo)的次數(shù)

N′——可以用于切根的檢出次數(shù)

以可用率作為評價檢測結(jié)果是否可以用于控制切根刀的指標(biāo)，圖像的檢測結(jié)果分為可用和不可用兩大類。

3.2 控制算法設(shè)計

大蒜切根時，將深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測的邊界框的邊線作為切割線。根據(jù)大蒜切根的需要，分別采用鱗莖檢測器預(yù)測邊界框的下邊線、根盤檢測器預(yù)測邊界框的下邊線、蒜根檢測器預(yù)測邊界框的上邊線作為切割線。

檢測器完成目標(biāo)檢測之后，上位機系統(tǒng)根據(jù)目標(biāo)類別，計算出切割線像素縱坐標(biāo)。如以鱗莖作為檢測目標(biāo)時，上位機系統(tǒng)將計算邊界框下邊線像素縱坐標(biāo)，切割線的位置如圖6中紅線所示。

圖6 調(diào)整方法原理圖Fig.6 Schematic of adjustment method

當(dāng)完成前次切根之后，上位機系統(tǒng)根據(jù)本次預(yù)測的切割線像素坐標(biāo)，轉(zhuǎn)換得到切割線圖像坐標(biāo)，并反饋電機控制系統(tǒng)調(diào)整切根刀y方向的位移。由公式(3)可知，前后兩次切割，切根刀在y方向的調(diào)整位移為

(7)

式中 Δhn+1——圖像坐標(biāo)系中第n+1次切根與第n次切根切割線在y方向投影點的坐標(biāo)差值，其值為正時切根刀向Y軸正方向移動，為負(fù)時切根刀向Y軸負(fù)方向移動，mm

kn——第n次預(yù)測的切割線像素縱坐標(biāo)

kn+1——第n+1次預(yù)測的切割線像素縱坐標(biāo)

此外，第1次切根時，存在關(guān)系

(8)

式中k0——完成復(fù)位后切根刀切割面的像素縱坐標(biāo)，本文中為300像素

4 試驗與結(jié)果分析

4.1 試驗物料與設(shè)備

2021年5月在江蘇省射陽縣大蒜種植試驗田開展了現(xiàn)場試驗，進(jìn)行目標(biāo)檢測和大蒜切根，試驗現(xiàn)場如圖7所示。試驗田中蒜株直立性較好，隨機選擇蒜株，用于試驗的全部蒜株經(jīng)松土起秧后出土不超過1 h，蒜根長度69～151 mm，鱗莖高度38.84～49.25 mm(差值為10.41 mm)。出土后的蒜株不做任何處理，直接用于試驗。

圖7 系統(tǒng)現(xiàn)場試驗Fig.7 Photo of system at test site

試驗中使用的計算機處理器是Intel Xeon E5-1620、主頻3.5 GHz，運行內(nèi)存16 GB，存儲內(nèi)存1 TB，GPU為4 GB NVIDIA GTX1650。采用Matlab R2021a搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。本次試驗中，工業(yè)相機采集到的圖像尺寸均為800像素×600像素。

4.2 多目標(biāo)比較

為了研究不同目標(biāo)的檢測效果，本文對鱗莖、根盤和蒜根3種目標(biāo)進(jìn)行比較。目標(biāo)比較試驗的圖像采集3 d，采集時間為08:00—19:00，由于天氣變化和太陽移動，獲得的圖像亮度存在差別，將圖像按照亮度分為高亮度、中亮度和低亮度3大類，保證了該目標(biāo)檢測方法對不同光照的適應(yīng)性。

4.2.1數(shù)據(jù)處理

利用264株蒜株獲得1 320幅圖像(高亮度551幅、中亮度439幅、低亮度330幅)。訓(xùn)練集共859幅圖像，測試集共461幅圖像，訓(xùn)練集圖像與測試集圖像無重復(fù)。

如圖8所示，利用Image Labeler對訓(xùn)練集圖像中的3種目標(biāo)進(jìn)行標(biāo)注，用綠色框標(biāo)注鱗莖，用紅色框標(biāo)注根盤，用紫紅色框標(biāo)注蒜根。標(biāo)注前將圖像轉(zhuǎn)換為224像素×168像素，標(biāo)注時保證每個目標(biāo)都被框入目標(biāo)標(biāo)注框之中并且在目標(biāo)標(biāo)注框中所占面積盡量大。訓(xùn)練集的70%(601幅圖像)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，其余的30%(258幅圖像)作為驗證數(shù)據(jù)。

圖8 不同亮度的圖像對比Fig.8 Image comparison charts of different brightnesses

訓(xùn)練集劃分完成之后，在Matlab軟件中采用鏡像、色調(diào)、飽和度和曝光變化進(jìn)行數(shù)據(jù)增強，經(jīng)過數(shù)據(jù)增強的訓(xùn)練數(shù)據(jù)共2 404幅圖像。

4.2.2參數(shù)設(shè)置

利用改進(jìn)的YOLO v2模型進(jìn)行訓(xùn)練，采用帶有動量的隨機梯度下降(SGDM)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，動量為0.9，設(shè)置100個迭代周期。 主要訓(xùn)練參數(shù)包括：網(wǎng)絡(luò)輸入為224×224、最小批量為7、學(xué)習(xí)率為1×10-3、對象分類為1、錨箱數(shù)量為7。

根據(jù)鱗莖數(shù)據(jù)集的圖像特征和GPU性能，當(dāng)最小批量設(shè)為7，錨箱數(shù)量設(shè)為7時，取得了較好的訓(xùn)練效果。

4.2.3訓(xùn)練與結(jié)果分析

訓(xùn)練后期總損失穩(wěn)定在0.5以下，未出現(xiàn)梯度消失。訓(xùn)練結(jié)果顯示，鱗莖目標(biāo)召回率為97.15%，平均精度為99.83%，平均交并比為0.957 9；根盤目標(biāo)召回率為96.82%，平均精度為99.45%，平均交并比為0.894 1；蒜根目標(biāo)召回率為97.26%，平均精度為99.98%，平均交并比為0.900 7，最終得到3種目標(biāo)的檢測器。

圖9中所標(biāo)出的紅線為通過檢測得到的切割線。不可用的檢測結(jié)果包括：圖9a、9c(預(yù)測的切割線經(jīng)過鱗莖將造成大蒜切傷)、圖9b(預(yù)測出多個邊界框，將不能為計算機提供準(zhǔn)確的位置信息)，及未能做出檢測的結(jié)果；可用的檢測結(jié)果包括：圖9d、9e、9f。可用的檢測結(jié)果不僅做出了準(zhǔn)確預(yù)測，而且預(yù)測得到的切割線不經(jīng)過鱗莖，避免造成大蒜切傷。

圖9 檢測結(jié)果對比Fig.9 Comparison of recognition results

利用3種檢測器，分別對測試集圖像進(jìn)行逐幅檢測測試，結(jié)果統(tǒng)計情況見表1。雖然根盤檢測器出現(xiàn)了未檢測的情況，但是根盤目標(biāo)檢測率最低為99.17%，其余兩種目標(biāo)的檢測率均為100%，說明3種檢測器都具有較好的泛化性，模型沒有過擬合。

以根盤為目標(biāo)時，多次出現(xiàn)預(yù)測出數(shù)個邊界框的情況，表明根盤作為檢測目標(biāo)不可靠。由表1可知，鱗莖、根盤和蒜根在APP中的檢測時間平均值分別是0.088 4、0.077 4、0.083 1 s，置信度得分平均值分別是0.976 98、0.833 86、0.943 63；此外，不同亮度對同一目標(biāo)的檢測置信度得分影響并不大。比較在同一種亮度下不同目標(biāo)檢測可用率結(jié)果的差異可知，鱗莖檢測可用率都最高，鱗莖、根盤和蒜根檢測可用率平均值分別是94.79%、86.97%、14.23%，蒜根可用率平均值最低，低于15%，不能作為檢測目標(biāo)。

表1 目標(biāo)比較試驗結(jié)果Tab.1 Results of target comparison test

綜合考慮各項試驗指標(biāo)和可靠性，本文選擇鱗莖作為切根試驗的檢測目標(biāo)。目標(biāo)比較試驗還表明，采用包含不同亮度圖像的訓(xùn)練集，訓(xùn)練得到的目標(biāo)檢測器具有較好的檢測效果。

4.3 目標(biāo)檢測模型比較

為了對比不同模型的檢測性能，本文對基于5種算法的10種模型進(jìn)行比較。5種算法分別是：Faster R-CNN、SSD、YOLO v2、YOLO v3和YOLO v4，10種模型的具體結(jié)構(gòu)見表2。

4.3.1數(shù)據(jù)處理

在目標(biāo)比較試驗的圖像采集工作基礎(chǔ)上，繼續(xù)進(jìn)行圖像采集，共采集到2 000幅無重復(fù)且亮度不同的圖像作為訓(xùn)練集。采用Image Labeler對訓(xùn)練集圖像中的鱗莖目標(biāo)進(jìn)行標(biāo)注，處理方法見4.2.1節(jié)，標(biāo)注時適當(dāng)下移了標(biāo)注框的下邊線，以期達(dá)到提高可用率的目的。訓(xùn)練集的70%(1 400幅圖像)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，其余的30%(600幅圖像)作為訓(xùn)練驗證數(shù)據(jù)。經(jīng)過數(shù)據(jù)增強的訓(xùn)練數(shù)據(jù)共5 600幅圖像。

在試驗中，利用1 d時間采集500幅無重復(fù)且亮度不同的圖像作為測試集。

4.3.2參數(shù)設(shè)置

訓(xùn)練參數(shù)設(shè)置與4.2.2節(jié)基本相同，不同之處有：檢測頭數(shù)量為3的YOLO v3-DarkNet53(3)和YOLO v3-ResNet50(3)的錨箱數(shù)量為9，檢測頭數(shù)量為2的YOLO v3-ResNet50(2) 、YOLO v3-tiny-COCO 和YOLO v4-tiny-COCO的錨箱數(shù)量為6，各模型網(wǎng)絡(luò)輸入見表2。

4.3.3訓(xùn)練與結(jié)果分析

各模型在訓(xùn)練后期總損失均穩(wěn)定在0.5以下，未出現(xiàn)梯度消失。各模型的訓(xùn)練指標(biāo)見表2，得到10種鱗莖目標(biāo)檢測器。

由表2可知，YOLO v4-tiny-COCO的平均精度最高，為99.99%，改進(jìn)的YOLO v2模型平均精度為97.66%，10種模型中，YOLO v3和YOLO v4模型有多個檢測頭，可以實現(xiàn)多個尺度的檢測，有利于檢測小目標(biāo)，并且能夠分辨出距離較近的多個目標(biāo)，提取的特征圖尺寸種類數(shù)與檢測頭數(shù)量相等，YOLO v3和YOLO v4算法實施了多尺度特征融合。

表2 模型結(jié)構(gòu)對比Tab.2 Comparison of model structure

利用由Matlab編寫的測試程序，分別統(tǒng)計了10種檢測器在測試集上的置信度得分和檢測時間，由于測試程序中的檢測時間是從測試程序讀入圖像到檢測器輸出邊界框的參數(shù)，無需顯示圖像，所以測試程序中的檢測時間會略短于APP中的檢測時間。試驗中保證了10種模型比較環(huán)境的一致性。

模型測試結(jié)果如圖10所示， 可知YOLO v4-tiny-COCO、YOLO v3-ResNet50(2)、YOLO v3-tiny-COCO、YOLO v3-ResNet50(3)和YOLO v3-DarkNet53(3) 的置信度得分大于0.99， Faster R-CNN-ResNet50、 YOLO v2-ResNet50和YOLO v2-ResNet101的置信度得分大于0.95，YOLO v2-DarkNet19和SSD-ResNet50的置信度得分在0.95以下。

圖10 模型測試結(jié)果對比Fig.10 Comparison of model test results

Faster R-CNN-ResNet50的檢測時間大于1 s，YOLO v4-tiny-COCO、YOLO v3-ResNet50(3)、YOLO v3-ResNet50(2)和YOLO v3-DarkNet53(3)的檢測時間在0.1～0.35 s之間，YOLO v3-tiny-COCO、YOLO v2-ResNet101和SSD-ResNet50的檢測時間在0.06～0.1 s之間，只有YOLO v2-ResNet50和YOLO v2-DarkNet19的檢測時間小于0.06 s。

為了提高反應(yīng)速度，大蒜切根要求檢測器具有較高檢測置信度得分的情況下，檢測時間盡可能短。對比的10種模型中，YOLO v2-DarkNet19的檢測時間最短，YOLO v2-ResNet50僅比YOLO v2-DarkNet19慢0.000 5 s，幾乎可以忽略，但YOLO v2-ResNet50的置信度得分較YOLO v2-DarkNet19提高0.022 89，并高于SSD-ResNet50和YOLO v2-ResNet101，說明改進(jìn)的YOLO v2模型有效提高了檢測精度。從快速完成檢測的角度出發(fā)，改進(jìn)的YOLO v2模型在10種模型中性能最優(yōu)，可以實現(xiàn)對鱗莖快速準(zhǔn)確的檢測。YOLO v2-ResNet50訓(xùn)練的檢測器在測試集上的檢測結(jié)果如圖11所示，測試集由不同亮度、鱗莖外形各異、鱗莖外表粘有不同土壤量的500幅圖像構(gòu)成，每幅圖像中均可以準(zhǔn)確檢測出鱗莖目標(biāo)位置并輸出置信度得分，可以說明由改進(jìn)的YOLO v2模型訓(xùn)練得到的鱗莖檢測器具有較好的泛化性，模型未出現(xiàn)過擬合，可以用于切根試驗。

圖11 改進(jìn)模型的測試結(jié)果Fig.11 Test results of improved model

4.4 切根試驗

為了驗證大蒜切根試驗臺的實際切根效果，采用改進(jìn)的YOLO v2模型訓(xùn)練的檢測器進(jìn)行切根試驗。設(shè)置X軸滑臺輸送速度為0.7 m/s，切根刀的刀盤轉(zhuǎn)速為1 200 r/min。共進(jìn)行3組試驗，每組100個樣本，采集圖像的亮度由天氣狀況決定。

將不切傷鱗莖，且殘余的蒜根長度不超過10 mm的樣本認(rèn)定為合格，切根之后的鱗莖底部不會發(fā)霉。切根合格率通過觀察和測量統(tǒng)計計算得到，切根合格率計算公式為

(9)

式中N0——蒜株總株數(shù)

N1——切根合格的蒜株株數(shù)

4.5 結(jié)果與分析

切根前后對比見圖12，可以看到切根刀有效切掉了蒜根。由表3可知，鱗莖目標(biāo)的置信度得分為0.970 99，可用率為96.67%，切根合格率為95.33%，在APP中的檢測時間為0.088 7 s。切根合格率低于可用率的原因是個別檢測可用的大蒜切根后殘余的蒜根長度過長，為不合格結(jié)果，降低了切根合格率。根據(jù)目標(biāo)比較試驗的結(jié)果對標(biāo)注方法進(jìn)行改善，提高了檢測結(jié)果可用率。

表3 切根試驗結(jié)果Tab.3 Results of root cutting test

圖12 切根前后對比Fig.12 Comparison before and after root cutting

在3組試驗中均出現(xiàn)了少數(shù)不可用的檢測結(jié)果，這些檢測結(jié)果中的切割線經(jīng)過鱗莖，切根時將鱗莖切傷。因此，結(jié)果中切根不合格分為切傷和殘余蒜根過長兩種情況。在后續(xù)研究中，將采取措施進(jìn)一步提高可用率和切根合格率。

5 討論

本文切根試驗結(jié)果中，鱗莖目標(biāo)檢測時間均值為0.088 9 s，試驗記錄的檢測時間最大值為0.096 2 s，表明檢測時間最大不超過0.1 s，取最大檢測時間tmax=0.1 s。若要實現(xiàn)大蒜聯(lián)合收獲過程中的切根，可以采用雙觸發(fā)點控制模式將系統(tǒng)布置在聯(lián)合收獲機夾持輸送通道上。具體方法如下：蒜株輸送時分前后激活第一和第二觸發(fā)點，第一觸發(fā)點激活圖像拍攝和檢測功能，第一觸發(fā)點與相機位置相同，第二觸發(fā)點布置在第一觸發(fā)點后距離L1處，切根刀的完成切割點在第二觸發(fā)點后距離L2處，蒜株激活第一觸發(fā)點后系統(tǒng)得到預(yù)測切割線的高度坐標(biāo)，并將數(shù)據(jù)保存在內(nèi)存中，當(dāng)?shù)诙|發(fā)點激活時，系統(tǒng)根據(jù)數(shù)據(jù)調(diào)整切根刀的高度，完成大蒜切根。

已知現(xiàn)有的大蒜種植農(nóng)藝中株距d為0.1～0.15 m，取d的最小值dmin=0.1 m，由4.1節(jié)統(tǒng)計的試驗數(shù)據(jù)可知鱗莖最大高度差取整為hmax=11 mm，Z軸絲桿的螺距為mz=10 mm，絲桿驅(qū)動電機轉(zhuǎn)速用ny(r/min)表示。試驗測得七行大蒜聯(lián)合收獲機作業(yè)時輸送鏈最大輸送速度vmax為0.75 m/s；本試驗臺采用的雙圓盤切刀有效切割行程Lx=45 mm，考慮到蒜頭大小不同，根盤直徑不同，同樣參數(shù)配置的雙圓盤切刀初始切割點與完成切割點之間的距離也會不同，為避免切傷鱗莖，設(shè)置安全切割系數(shù)φ=0.9。假設(shè)切根時以鱗莖頂面對齊，切根刀轉(zhuǎn)軸的軸線與輸送方向垂直，則有

vmaxtmax≤L1

(10)

(11)

將數(shù)值代入式(10)，計算得到L1的最小值為0.075 m。式中L2取最大值時ny取最小值，將L2=dmin=0.1 m代入式(11)可得絲桿驅(qū)動電機轉(zhuǎn)速ny最小值為1 000 r/min。通過以上計算可以看出，第一觸點到第二觸點距離為0.075 m，第二觸點到切根完成點距離為0.1 m，絲桿驅(qū)動電機轉(zhuǎn)速選取1 000 r/min即可，將基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的大蒜切根系統(tǒng)布置在大蒜聯(lián)合收獲機上是可行的。

6 結(jié)論

(1)提出了利用機器視覺技術(shù)進(jìn)行鱗莖非接觸式切根方法，設(shè)計了一種基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的大蒜切根試驗臺，以改進(jìn)的YOLO v2模型構(gòu)建深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，實現(xiàn)鱗莖的目標(biāo)檢測，將預(yù)測的切割線像素縱坐標(biāo)差轉(zhuǎn)換為圖像坐標(biāo)，自動調(diào)節(jié)切根刀的高度。解決了采用純機械機構(gòu)難以檢測大蒜位置的問題。

(2)采用ResNet50作為特征提取網(wǎng)絡(luò)，比較了以鱗莖、根盤和蒜根作為目標(biāo)，在高、中、低3種亮度下進(jìn)行檢測的結(jié)果和可靠性。以鱗莖作為目標(biāo)時檢測的置信度得分和可用率最高，可靠性最好。

(3)對比Faster R-CNN、SSD、YOLO v2、YOLO v3和YOLO v4算法的10種模型，改進(jìn)的YOLO v2可以實現(xiàn)對鱗莖快速準(zhǔn)確的檢測。切根試驗結(jié)果表明，鱗莖檢測置信度得分為0.970 99，可用率為96.67%，切根合格率為95.33%，檢測時間平均值為0.088 7 s。根據(jù)試驗結(jié)果，提出了將系統(tǒng)布置在大蒜聯(lián)合收獲機上的可行方案。