基于機(jī)器視覺技術(shù)的食用菌生產(chǎn)應(yīng)用概況

盧 闖，馬世宇，楊 鎮(zhèn)

（1.遼寧省農(nóng)業(yè)科學(xué)院，遼寧沈陽 110161；2.葫蘆島農(nóng)函大玄宇食用菌野馴繁育有限公司/遼寧省食用菌秸稈栽培及資源利用重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，遼寧葫蘆島 125100）

隨著人口增長與土地資源減少間矛盾越來越深，農(nóng)業(yè)改革迫在眉睫。精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)根據(jù)土壤肥力與作物生長狀況的不同，高效利用各類農(nóng)業(yè)資源，進(jìn)行差異化的作物投入，對實(shí)現(xiàn)農(nóng)產(chǎn)品優(yōu)質(zhì)、高產(chǎn)、節(jié)本增效等方面均有積極的作用，為我國農(nóng)業(yè)改革指明了方向。精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)的核心在于精準(zhǔn)數(shù)據(jù)的驅(qū)動(dòng)，機(jī)器視覺技術(shù)能為作物生長情況提供更詳細(xì)、更精準(zhǔn)的信息，基于機(jī)器視覺技術(shù)的農(nóng)業(yè)設(shè)施代替人工是大勢所趨。食用菌味道可口，營養(yǎng)豐富，是一種重要的養(yǎng)生保健綠色食品。中國是食用菌生產(chǎn)大國，2019年全國食用菌總產(chǎn)量3 933.87萬t，同比增長3.8%，增速位居全球首位，在農(nóng)業(yè)中地位舉足輕重。目前食用菌生產(chǎn)存在環(huán)境復(fù)雜、生長周期短、不易監(jiān)控且長期依賴人工等問題，因此食用菌精準(zhǔn)化生產(chǎn)對我國該產(chǎn)業(yè)發(fā)展具有重要的意義。目前機(jī)器視覺技術(shù)已廣泛應(yīng)用于食用菌生產(chǎn)中，在食用菌生長分析、食用菌質(zhì)量分級及檢測、食用菌自動(dòng)采摘系統(tǒng)、食用菌機(jī)械導(dǎo)航方面均有突出表現(xiàn)。

1 機(jī)器視覺技術(shù)

機(jī)器視覺技術(shù)[1]是人工智能的一個(gè)分支，主要功能是利用機(jī)器模擬人的視覺認(rèn)知功能，通過對物體圖像的獲取，運(yùn)用計(jì)算機(jī)完成各類情況的分析和判斷。機(jī)器視覺技術(shù)具有速度快、精度高、穩(wěn)定性好等優(yōu)點(diǎn)，通過使用機(jī)器替代人工的生產(chǎn)方式提高生產(chǎn)效率，實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)的精準(zhǔn)控制，適用于大部分農(nóng)業(yè)生產(chǎn)。三維機(jī)器視覺技術(shù)是機(jī)器視覺技術(shù)的一個(gè)重要分支，利用三維傳感器采集目標(biāo)物體的表面信息，以點(diǎn)云、網(wǎng)格、體素和多視角圖片等形式表示，最大程度地保留采集物體的特征信息，保留程度取決于傳感器的分辨率。常用的傳感器有雷達(dá)[2]、結(jié)構(gòu)光相機(jī)[3]和聲吶[4]等。以此為基礎(chǔ)的三維機(jī)器視覺處理技術(shù)通過分析物體的三維模型，獲取目標(biāo)的特征信息，根據(jù)特征信息實(shí)現(xiàn)項(xiàng)目的需求。

2 機(jī)器視覺技術(shù)在食用菌生產(chǎn)中的應(yīng)用

2.1 食用菌生長分析

目前中國食用菌品種大多從國外引進(jìn)，擁有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的品種稀缺。進(jìn)行食用菌品種研發(fā)需分析食用菌的生長環(huán)境，再移植到人工環(huán)境中監(jiān)測食用菌的生長，建立食用菌生長特征數(shù)據(jù)庫，進(jìn)而分析最優(yōu)生長環(huán)境。在食用菌形成子實(shí)體前，人眼很難觀測菌絲的生長，食用菌形成子實(shí)體后，子實(shí)體形態(tài)變化較快，人工測量需花費(fèi)大量的人力物力且干擾食用菌的生長，而機(jī)器視覺技術(shù)可代替人工完成食用菌的生長分析。薛雨[5]利用傳統(tǒng)閾值分割算法分割出食用菌區(qū)域，提取食用菌菌蓋直徑、菌柄直徑、菌柄高度等，同時(shí)使用傳感器對食用菌生長環(huán)境進(jìn)行監(jiān)測，根據(jù)食用菌的圖像特征調(diào)節(jié)生長環(huán)境。林楠等[6]采用Retinex算法去除光照干擾，提出2種改進(jìn)的顏色空間量化方案，在HSV顏色空間內(nèi)通過形態(tài)特征參數(shù)融合進(jìn)行特征提取，實(shí)現(xiàn)食用菌的識(shí)別工作，進(jìn)而分析食用菌的生長過程。

2.2 食用菌質(zhì)量檢測和分級

生長環(huán)境和人工因素造成食用菌品質(zhì)差異較大。人工分揀費(fèi)時(shí)費(fèi)力，現(xiàn)有產(chǎn)線僅根據(jù)大小來判斷食用菌的等級，不能實(shí)現(xiàn)食用菌品質(zhì)的嚴(yán)格劃分，基于機(jī)器視覺技術(shù)的食用菌質(zhì)量檢測通過標(biāo)定對食用菌進(jìn)行非接觸式測量，利用食用菌形態(tài)特征判斷品質(zhì)，實(shí)現(xiàn)食用菌的質(zhì)量檢測和分級。Chen HH等[7]在2004年研發(fā)的基于機(jī)器視覺技術(shù)的香菇大小自動(dòng)分級系統(tǒng)，使用傳統(tǒng)圖像算法消除香菇圖像的色差，通過計(jì)算菌蓋面積與周長評判香菇等級，實(shí)現(xiàn)了香菇3類大小的分級及劣質(zhì)香菇的篩選。

2.3 食用菌自動(dòng)采摘系統(tǒng)

現(xiàn)有自動(dòng)采摘系統(tǒng)采用雙目或多目視覺，即根據(jù)2個(gè)或多個(gè)攝像頭獲取的圖像計(jì)算目標(biāo)物體空間信息，將信息傳遞至機(jī)械手或其他機(jī)械設(shè)備進(jìn)行采摘，中國于2009年擁有了第一臺(tái)雙目視覺黃瓜采摘機(jī)器人[8]，該機(jī)器人利用紅外圖像從圖像中分割出黃瓜的特征信息，通過雙目圖像信息差異計(jì)算分析黃瓜的空間信息，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)采摘。王曉麗等[9]研發(fā)的食用菌自動(dòng)采摘系統(tǒng)同樣采用了視覺定位，利用柔索傳動(dòng)降低食用菌受損的概率，在保證食用菌果實(shí)完整的前提下可實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)采摘[10]，采收時(shí)不能留茬過高，避免噴水后腐爛，柔索傳動(dòng)并不能從本質(zhì)上解決問題。

2.4 食用菌機(jī)械導(dǎo)航

機(jī)械導(dǎo)航是實(shí)現(xiàn)機(jī)器人定位功能的基礎(chǔ)，為機(jī)器人提供復(fù)雜工作空間的位置信息。機(jī)械導(dǎo)航技術(shù)依賴SLAM（同步定位與地圖構(gòu)建）技術(shù)，場景識(shí)別與定位是SLAM的基礎(chǔ)。近些年，基于三維機(jī)器視覺的大場景語義分割和實(shí)例分割技術(shù)逐漸興起，2019年牛津大學(xué)的楊波等[11]提出的新型3D點(diǎn)云實(shí)例分割網(wǎng)絡(luò)，分析食用菌狀態(tài)的同時(shí)與機(jī)器人進(jìn)行交互，告知機(jī)器人工作空間的位置信息，自主完成施肥、澆水、噴灑農(nóng)藥、祛除感染菌[12]和采摘等工作。

3 目前存在的問題

3.1 檢測的穩(wěn)定性

目前基于機(jī)器視覺技術(shù)的食用菌生產(chǎn)采樣大多使用二維圖像，二維圖像存在一些局限性，使得采集的食用菌圖像中包含的信息與特征并不穩(wěn)定：食用菌生長環(huán)境通常較為昏暗，采集圖像時(shí)進(jìn)行補(bǔ)光易對食用菌生長造成干擾，昏暗條件下很難采集到清晰、特征分明的圖像；食用菌生長姿態(tài)多變，菌蓋的朝向會(huì)隨菌柄生長而改變，無法保證能夠時(shí)刻正面采集菌蓋圖像，采集菌蓋側(cè)面圖像會(huì)對計(jì)算結(jié)果造成一定影響；食用菌存在密集生長特性，菌蓋間存在遮擋、陰影等特征，無論從何方向采集食用菌二維圖像均無法完整采集到所有菌蓋的分界面，這使得菌蓋的分割與識(shí)別工作存在不確定性。

3.2 檢測的準(zhǔn)確性

目前基于機(jī)器視覺技術(shù)的食用菌生產(chǎn)算法多采用傳統(tǒng)視覺算法，傳統(tǒng)算法由于應(yīng)對復(fù)雜情況時(shí)魯棒性較差易導(dǎo)致試驗(yàn)結(jié)果存在波動(dòng)：食用菌姿態(tài)多變，傳統(tǒng)算法通過計(jì)算圖像梯度、分割連通域等方式提取食用菌菌蓋。在食用菌存在堆疊或重疊程度較高時(shí)容易錯(cuò)誤分割菌蓋：傳統(tǒng)算法通過雙目標(biāo)定計(jì)算獲取食用菌的空間信息，標(biāo)定精度不高導(dǎo)致食用菌形態(tài)信息精度低，在食用菌定位及分析工作中易出現(xiàn)偏差；食用菌生長速度快且生長密集，傳統(tǒng)算法通過提取菌蓋后使用菌蓋質(zhì)心或通過輪廓匹配追蹤菌蓋生長信息，但食用菌不同菌蓋相似度較高，密集情況下容易追蹤失敗，錯(cuò)誤計(jì)算生長信息。

4 今后的發(fā)展趨勢

隨著硬件和算法的進(jìn)步，三維機(jī)器視覺技術(shù)的計(jì)算速度在不斷加快，今后基于機(jī)器視覺技術(shù)的食用菌生產(chǎn)技術(shù)應(yīng)在以下幾個(gè)方面進(jìn)一步進(jìn)行研究：

4.1 提高視覺識(shí)別的穩(wěn)定性

主動(dòng)三維機(jī)器視覺直接采集食用菌點(diǎn)云模型，與二維圖像不同，點(diǎn)云模型包含采集物體的所有空間信息，通過對食用菌點(diǎn)云模型進(jìn)行三維重建可以有效解決食用菌存在陰影、遮擋、二維視覺中對比度低、食用菌姿態(tài)復(fù)雜等問題。

4.2 提高視覺識(shí)別的準(zhǔn)確性

深度學(xué)習(xí)算法是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中一個(gè)新的研究方向，作為深層人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其魯棒性遠(yuǎn)超相關(guān)技術(shù)。三維機(jī)器視覺利用深度學(xué)習(xí)算法準(zhǔn)確識(shí)別分割整株食用菌，提高測量準(zhǔn)確率的同時(shí)與機(jī)械臂等機(jī)器直接交互，在自動(dòng)采摘或其他任務(wù)中精準(zhǔn)完成目標(biāo)。

4.3 實(shí)現(xiàn)食用菌產(chǎn)業(yè)自動(dòng)化

利用機(jī)器視覺技術(shù)識(shí)別結(jié)果開發(fā)食用菌工廠自動(dòng)化生產(chǎn)技術(shù)，包括馴化、大規(guī)模繁育、自動(dòng)采摘、自動(dòng)分級和運(yùn)輸出廠，可提高食用菌產(chǎn)量，降低種植和采摘損耗比，科學(xué)分銷食用菌，實(shí)現(xiàn)收益最大化。

5 結(jié)語

機(jī)器視覺技術(shù)在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用為精細(xì)農(nóng)業(yè)和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)自動(dòng)化奠定了基礎(chǔ)，有助于解放勞動(dòng)力、提高農(nóng)產(chǎn)品的品質(zhì)。機(jī)器視覺作為精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)的重要支撐，已應(yīng)用于食用菌生產(chǎn)中，三維機(jī)器視覺技術(shù)的出現(xiàn)更是推進(jìn)了食用菌生產(chǎn)技術(shù)的發(fā)展。中國作為食用菌大國，精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)在降低成本、農(nóng)產(chǎn)品可控化等方面均有積極的意義和作用，機(jī)器視覺是精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)的“眼睛”，大力推廣機(jī)器視覺在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用，有助于我國精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)水平的提高，實(shí)現(xiàn)科技強(qiáng)農(nóng)、科技富農(nóng)的宏偉目標(biāo)。