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    基于機(jī)器視覺的林果識(shí)別定位技術(shù)進(jìn)展分析

    2022-11-25 13:56:58鄭如新孫青云肖國棟馬素慧
    關(guān)鍵詞:林果機(jī)器蘋果

    鄭如新, 孫青云, 肖國棟, 馬素慧

    (1.南京林業(yè)大學(xué)機(jī)械電子工程學(xué)院,江蘇 南京 210037;2.天津微深科技有限公司,天津 300000;3.河北科技師范學(xué)院機(jī)電工程學(xué)院,河北 秦皇島 066000)

    我國是一個(gè)農(nóng)業(yè)大國,農(nóng)林業(yè)自然就在我國占據(jù)舉足輕重的地位。從改革開放以來,我國各類林果栽植總面積和總產(chǎn)量一直穩(wěn)居世界第一。我國農(nóng)林業(yè)的產(chǎn)量每年都在逐步增加,到了2019年我國各類林果種植面積突破1 500萬畝[1-2],林果產(chǎn)業(yè)的發(fā)展迅速進(jìn)入了市場(chǎng),但是在林果成熟的同時(shí),也面臨著收獲問題。林果收獲是一個(gè)季節(jié)性較強(qiáng)和勞動(dòng)密集型的工作,據(jù)了解林果采摘所用勞動(dòng)力占整個(gè)生產(chǎn)過程所用勞動(dòng)力的30%~40%[3-4]。目前,我國的林果收獲大多數(shù)還是靠人工來完成,從種植、養(yǎng)護(hù),最后到收獲,基本上離不開人工的干預(yù)[5]。由于林果特殊的種植和生長特點(diǎn),傳統(tǒng)人工采收作業(yè)勞動(dòng)強(qiáng)度大,耗費(fèi)時(shí)間多,長時(shí)間作業(yè)更會(huì)導(dǎo)致人工疲勞,效率低下,嚴(yán)重影響了林果產(chǎn)業(yè)鏈更快、更好地向前發(fā)展。由于勞動(dòng)成本過高,人口老齡化的加劇,使用人工去完成林果的采摘更是難上加難,因此使用機(jī)械代替人工完成林果采摘迫在眉睫,也是以后農(nóng)林業(yè)發(fā)展的必然趨勢(shì),將農(nóng)業(yè)機(jī)械引入到林果的采摘中,不僅降低了勞動(dòng)強(qiáng)度提高了效率,還能保證林果的質(zhì)量[6-7]。

    可以預(yù)見,在林果采摘過程中融合機(jī)器視覺技術(shù),將顯著提高當(dāng)前我國農(nóng)林業(yè)生產(chǎn)產(chǎn)業(yè)化效率和智能化水平,有力推動(dòng)農(nóng)業(yè)機(jī)械的改造升級(jí),使得農(nóng)業(yè)機(jī)械更加自動(dòng)化、智能化[8]。本文將闡述近年來機(jī)器視覺算法及理論在林果識(shí)別[9]、林果定位[10]、林果缺陷檢測(cè)[11]等采摘中的應(yīng)用現(xiàn)狀,通過比較相關(guān)算法及理論的優(yōu)缺點(diǎn),分析當(dāng)前機(jī)器視覺技術(shù)在林果采摘中應(yīng)用的不足,提出今后的發(fā)展方向,意為機(jī)器視覺技術(shù)在林果采摘中的應(yīng)用尋找新的突破點(diǎn)并為我國農(nóng)業(yè)的智能化、自動(dòng)化發(fā)展貢獻(xiàn)綿薄之力。

    1 機(jī)器視覺

    機(jī)器視覺技術(shù)首先在國外開始發(fā)展起來,在20世紀(jì)50年代時(shí)機(jī)器視覺技術(shù)剛開始起步,應(yīng)用范圍比較小,只能做一些簡單的平面圖像處理。經(jīng)過十多年的發(fā)展,機(jī)器視覺技術(shù)開始慢慢向三維上面去應(yīng)用。他是一種使用計(jì)算機(jī)來模擬人類視覺,并且使用軟件算法來對(duì)相機(jī)采集到的圖像進(jìn)行分析和理解,以進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別和定位的過程。到目前為止,機(jī)器視覺經(jīng)過了半個(gè)多世紀(jì)的發(fā)展,已經(jīng)廣泛地應(yīng)用于工業(yè)、醫(yī)療保險(xiǎn)、航空航天、軍事等各個(gè)領(lǐng)域,在國民經(jīng)濟(jì)中發(fā)揮著越來越大的作用[12-14]。

    機(jī)器視覺就像人類的眼睛,通過眼睛對(duì)目標(biāo)物體進(jìn)行識(shí)別定位,即先通過視覺傳感器(相機(jī)、鏡頭、光源等)獲取目標(biāo)圖像,再對(duì)獲取到的圖像進(jìn)行算法處理。在應(yīng)用方面,機(jī)器視覺也與“機(jī)器”聯(lián)系密切。當(dāng)視覺軟件完成圖像檢測(cè)后,緊接著就要和外部單元進(jìn)行通信,以完成對(duì)機(jī)器設(shè)備的運(yùn)動(dòng)控制[15]。

    2 機(jī)器視覺在林果識(shí)別中的應(yīng)用

    林果產(chǎn)業(yè)是繼糧食和蔬菜之后我國農(nóng)業(yè)的第三大產(chǎn)業(yè),在我國農(nóng)業(yè)方面扮演著重要的角色,是我國農(nóng)業(yè)方面的支柱產(chǎn)業(yè)[16]。林果包含蘋果、柑橘、葡萄、核桃、草莓等,都具有豐富的維生素。目前,我國林果種植規(guī)模和產(chǎn)量已經(jīng)達(dá)到了世界首位[17-20],如果一直依靠人工來采摘林果,長此以往不僅效率低下,而且無法滿足我國農(nóng)業(yè)機(jī)械朝著智能化、自動(dòng)化方向的發(fā)展。因此,將智能化的農(nóng)業(yè)機(jī)械引入林果的采摘中十分有必要。近年來隨著人工智能的不斷發(fā)展,機(jī)器視覺被運(yùn)用到智能化林果采摘機(jī)械中,該技術(shù)能夠做到人類無法實(shí)現(xiàn)的功能。機(jī)器視覺技術(shù)的發(fā)展對(duì)計(jì)算機(jī)輔助目視識(shí)別定位技術(shù)在林果識(shí)別定位中的應(yīng)用起著舉足輕重的作用,常被應(yīng)用于林果識(shí)別、林果定位、林果缺陷檢測(cè)等多項(xiàng)工作中[21]。

    2.1 林果識(shí)別

    林果的識(shí)別一般是林果采摘的第一步,通過相機(jī)對(duì)不同形狀的林果進(jìn)行特征識(shí)別,提取出林果中共同的特征,再通過這些特征去識(shí)別[22-24]。近年來有許多學(xué)者對(duì)于林果的識(shí)別做出了大量的研究工作,出現(xiàn)了許多相關(guān)的研究成果。美國學(xué)者Schertz和Brown在1968年率先提出自動(dòng)采摘機(jī)器人對(duì)林果進(jìn)行收獲的構(gòu)想[25],其中最重要的部分就是對(duì)林果進(jìn)行識(shí)別和定位,因此視覺系統(tǒng)是果蔬機(jī)器人的重要組成部分。Arman Arefi[26]等提出了一種新的利用機(jī)器視覺系統(tǒng)引導(dǎo)機(jī)器人臂挑選成熟番茄的分割算法,在溫室條件下共采集了110張番茄圖像,并且利用顏色空間模型RGB、HSV和YIQ來對(duì)番茄背景進(jìn)行分割,從后面的背景中成功提取出番茄,再通過組合空間模型的方法,將背景進(jìn)行細(xì)化,提取出的目標(biāo)更加完整。研究結(jié)果表明,該算法的總精度可以達(dá)到96.36%。A.R.Jimenez[27]等利用了激光測(cè)距儀對(duì)鱷梨進(jìn)行識(shí)別,原理是紅外激光測(cè)距儀傳感器,提供射程和反射率圖像,通過生成4個(gè)特征元,來證明該處存在目標(biāo)物體,最后通過三維位置、半徑和表面反射率來進(jìn)行外界輸出,結(jié)果表明,該系統(tǒng)具有良好的鱷梨檢測(cè)率。David C.Slaughter[28]等對(duì)柑橘識(shí)別進(jìn)行研究,先僅利用數(shù)字彩色圖像中的顏色信息來區(qū)分橘子和橘子林的自然背景,再通過利用貝葉斯分類器正確地對(duì)所分析的自然場(chǎng)景中75%以上的柑橘像素進(jìn)行了分類,最后表明,可以為60 Hz幀率的機(jī)器人機(jī)械手提供指導(dǎo)信息。高橋照夫等對(duì)蘋果的識(shí)別進(jìn)行了深入研究,他們?cè)囼?yàn)了多種算法,探究了果實(shí)在不同顏色時(shí)的有效探測(cè)范圍。結(jié)果表明當(dāng)蘋果的顏色為紅色時(shí),探測(cè)范圍為 1.5~5.5 m,當(dāng)蘋果的顏色呈現(xiàn)黃綠色時(shí),探測(cè)范圍為2~4 m。最終的測(cè)距誤差約為5%。E.J.Van Henten[29]等研究了A*-search算法,同時(shí)結(jié)合路徑搜索算法生成了無碰撞的機(jī)械器運(yùn)動(dòng),使得黃瓜采摘機(jī)器人能夠順利識(shí)別并定位到黃瓜所在位置,實(shí)現(xiàn)采摘的全過程。結(jié)果表明,該方法對(duì)于七自由度采摘機(jī)器人能夠?qū)崿F(xiàn)無碰撞運(yùn)動(dòng),其視覺系統(tǒng)經(jīng)過實(shí)驗(yàn)證明溫室中黃瓜的識(shí)別率達(dá)到95%,并且該算法易于實(shí)現(xiàn),具有較強(qiáng)的魯棒性。李振雨[30]等針對(duì)蘋果采摘機(jī)器人提出了一種蘋果識(shí)別方法,采用角點(diǎn)檢測(cè)的方法,根據(jù)圖像提取的角點(diǎn)來檢測(cè)蘋果圖像曲率,通過計(jì)算曲線段上的多個(gè)像素平均角方向之間的差值對(duì)曲率進(jìn)行平滑處理,獲取圖像曲率集中峰值點(diǎn),最后對(duì)曲率峰點(diǎn)值進(jìn)行像素坐標(biāo)定位從而實(shí)現(xiàn)對(duì)蘋果的識(shí)別。但是由于在自然生長環(huán)境中蘋果會(huì)產(chǎn)生非結(jié)構(gòu)化的生長,就會(huì)出現(xiàn)有重疊問題,當(dāng)蘋果之間出現(xiàn)遮擋重疊,該方法不適用。劉麗娟[31]等針對(duì)蘋果重疊遮擋問題,提出了一種組合優(yōu)化解決方案。首先通過lab和YUV顏色模型空間中的a、U和V分量將蘋果圖像從背景中提取出來,針對(duì)不規(guī)則蘋果再利用霍夫變換和圓形約束法講目標(biāo)逐一識(shí)別出來。詹文田[32]等基于Adaboost算法,結(jié)合多個(gè)顏色空間模型,通過采集300多個(gè)獼猴桃果實(shí)和背景樣本用分類器進(jìn)行訓(xùn)練,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,采用Adaboost算法能夠非常有效地解決復(fù)雜背景下的天空、樹枝和田地等影響,非常適合于非結(jié)構(gòu)化的獼猴桃場(chǎng)景識(shí)別,并且識(shí)別率高達(dá)96.7%,有效提高了獼猴桃采摘機(jī)器人的工作效率。李元強(qiáng)[33]等針對(duì)葡萄的識(shí)別提出了一種K-Means聚類算法和HSV顏色空間模型分量相結(jié)合的方法,再通過YOLO卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)對(duì)葡萄圖象進(jìn)行訓(xùn)練,結(jié)果表明,當(dāng)定位距離控制在0.8~1.5 m時(shí),對(duì)葡萄識(shí)別的誤差小于1%,完全可以滿足葡萄采摘機(jī)器人的工作要求。

    在林果的識(shí)別方面,常用的顏色空間模型如RGB、HSV和YIQ等,以及通過組合空間模型能夠?qū)⒛繕?biāo)對(duì)象從背景中分離出來,但是這種方法只適合于林果的單一特征,往往結(jié)果不太精確且泛化力不高,對(duì)于特征不是很明顯的林果往往難以識(shí)別。目前最常用的方法是采用分類器方法進(jìn)行訓(xùn)練,在林果識(shí)別方面常用的分類器包括BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)、多層感知機(jī)等,雖然該方法能夠達(dá)到較高的識(shí)別率,但是速度較慢,花費(fèi)的時(shí)間較長,樣本越大花費(fèi)的時(shí)間越長,同時(shí)還會(huì)出現(xiàn)多分類問題的干擾。為了解決這個(gè)問題,在針對(duì)林果識(shí)別中引入深度學(xué)習(xí)方法進(jìn)行識(shí)別,大幅度提高識(shí)別速度和大樣本集帶來的識(shí)別不穩(wěn)定性問題。

    2.2 林果定位

    林果的定位也是林果采摘機(jī)器人工作中的重要一步,在林果識(shí)別完之后,下一步要做的就是對(duì)林果進(jìn)行目標(biāo)定位。通過對(duì)林果進(jìn)行定位,再將定位好的坐標(biāo)通過線程傳給末端執(zhí)行機(jī)構(gòu)對(duì)林果進(jìn)行采摘,定位功能是雙目相機(jī)分別從兩個(gè)不同的角度去采集相同的目標(biāo)圖像,并基于視差原理獲取物體三維幾何信息,同時(shí)獲得圖像的深度信息,并進(jìn)行測(cè)距,得到三維坐標(biāo)。近些年來,許多的國內(nèi)外學(xué)者都對(duì)林果采摘定位技術(shù)進(jìn)行了研究,也取得了一些很好的成果。

    趙輝[34]等提出一種基于RGB-D相機(jī)的蘋果的定位方法,首先通過深度相機(jī)獲取到蘋果的深度信息,再將深度信息與分割出來的蘋果圖像進(jìn)行融合,同時(shí)得到蘋果所在區(qū)域的點(diǎn)云圖像,利用LCCP(locally convex connected patches)算法將點(diǎn)云圖進(jìn)行局部分析細(xì)化,最后使用多線程獲取果實(shí)的半徑以及球心位置。結(jié)果表明,該方法可以很好地獲取蘋果質(zhì)心坐標(biāo)。顏申[35]等針對(duì)柑橘進(jìn)行了識(shí)別定位系統(tǒng)的設(shè)計(jì),由于柑橘的輪廓形狀近似圓形,因此采用霍夫變換的圓檢測(cè)的方法來對(duì)其目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別定位,結(jié)果表明,該方法對(duì)柑橘定位成功率能夠達(dá)到80%,但是在有樹枝樹葉的遮擋或者光照不均勻的情況下識(shí)別率只能達(dá)到60%左右。由于柑橘自身的生長環(huán)境與特點(diǎn),存在樹葉遮擋或者光照不均勻是無法避免的情況,楊長輝[36]等針對(duì)該情況提出了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)的方法,分類準(zhǔn)則設(shè)置為5種,然后在YOLO v3(You only look once)卷積層模塊中添加3層最大池化層,實(shí)驗(yàn)表明,該方法可以避免周圍障礙物的位置信息成功定位到柑橘位置坐標(biāo),時(shí)間也減少很多,同時(shí)速度得到了提升。李金彥[37]等針對(duì)枸杞的定位利用Canny邊緣檢測(cè)算法識(shí)別出枸杞輪廓圖像,再結(jié)合最小二乘法進(jìn)行橢圓擬合得到枸杞圖像的質(zhì)心,利用質(zhì)心坐標(biāo)對(duì)枸杞進(jìn)行三維定位,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法能夠?qū)崿F(xiàn)復(fù)雜背景下枸杞多目標(biāo)的定位,并可推廣到類圓形目標(biāo)的抓取過程。張凱良[38]提出了一種圖像處理與激光輔助測(cè)距相結(jié)合的草莓采摘位置自動(dòng)定位方法,首先利用鏡像匹配法計(jì)算出草莓在自然狀態(tài)下的平面位置信息,進(jìn)一步在激光束的輔助作用下,利用幾何光學(xué)計(jì)算在機(jī)械手方向上的草莓深度信息。結(jié)果表明,該方法的平均計(jì)算時(shí)間為381 ms,測(cè)距最大誤差為1.6 mm,平均誤差為0.5 mm。

    近幾年來,運(yùn)用機(jī)器視覺技術(shù)在林果定位方面的應(yīng)用成果有很多,常用的手段包括雙目視覺、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、紅外激光等,常用的智能算法包括遺傳算法(GA)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)、支持向量機(jī)(SVM)等機(jī)器學(xué)習(xí)算法。相比較林果識(shí)別而言,深度學(xué)習(xí)在林果的定位中運(yùn)用較為廣泛。從BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、SVM等淺層學(xué)習(xí)算法到卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等深度學(xué)習(xí)算法,林果定位的準(zhǔn)確度不斷提高。

    3 機(jī)器視覺在林果檢測(cè)中的應(yīng)用

    并不是所有的林果都是完好無損的,林果在一定程度上都會(huì)出現(xiàn)潰爛、傷疤、雨斑等缺陷,因此在林果的采摘工作完成之后,需要對(duì)林果進(jìn)行缺陷檢測(cè),將有缺陷的林果識(shí)別出來,繼而對(duì)其進(jìn)行分選工作。

    邱光應(yīng)[39]等在針對(duì)蘋果缺陷檢測(cè)方面,提出一種基于決策樹支持向量機(jī)(DT-SVM)的蘋果表面缺陷識(shí)別方法。在R通道中利用Otsu法和連通域標(biāo)記法提取目標(biāo)區(qū)域(果梗、花萼和缺陷)的顏色、紋理和形狀特征,最后利用決策樹支持向量機(jī)進(jìn)行識(shí)別。實(shí)驗(yàn)表明,通過采集600幅左右的蘋果照片,利用該方法對(duì)其進(jìn)行缺陷識(shí)別,達(dá)到了97.7%的準(zhǔn)確率。張明[40]等通過采取R-B組合顏色空間模型的方法,提出的一種區(qū)域亮度自適應(yīng)校正算法對(duì)臍橙表面缺陷進(jìn)行檢測(cè),結(jié)果表明運(yùn)用該方法對(duì)臍橙的潰瘍、薊馬、介殼等缺陷檢測(cè)率達(dá)到95.8%,并且對(duì)每幅圖像的處理時(shí)間為0.29 s。劉陽[41]等利用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法對(duì)青梅表面缺陷進(jìn)行了識(shí)別,首先通過單通道灰度圖像提取、圖像濾波、灰度二值化及特征提取等預(yù)處理操作,將青梅從背景中提取出來,再采用高斯混合模型對(duì)青梅圖像進(jìn)行訓(xùn)練,通過348張圖像訓(xùn)練,實(shí)驗(yàn)表明,對(duì)青梅缺陷檢測(cè)結(jié)果達(dá)到94.44%。龔中良[42]等通過HSV顏色空間模型對(duì)柑橘表面進(jìn)行缺陷檢測(cè),在HSV顏色模型下利用V分量灰度圖邊緣檢測(cè)與形態(tài)學(xué)處理的方法以提取柑橘表面的缺陷特征,最后結(jié)果表明,柑橘表面缺陷檢測(cè)的總體識(shí)別率為92%,所用方法能有效地識(shí)別柑橘表面的缺陷。

    在林果檢測(cè)方面,利用機(jī)器學(xué)習(xí)主要體現(xiàn)在對(duì)林果的特征缺陷識(shí)別方面。常用的智能算法有BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊算法、蟻群算法以及在這些算法上的改進(jìn),運(yùn)用這些算法雖可以實(shí)現(xiàn)其功能,但識(shí)別精確度不高,會(huì)出現(xiàn)漏識(shí)、錯(cuò)識(shí)等,可以考慮將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模糊算法、遺傳算法、專家系統(tǒng)等智能算法相結(jié)合,取長補(bǔ)短;或考慮在林果檢測(cè)過程中引入深度學(xué)習(xí)和互聯(lián)網(wǎng)通信,繼而獲得較高的缺陷檢測(cè)度。

    4 結(jié)論與展望

    近年來,機(jī)器視覺的發(fā)展突飛猛進(jìn),但是如何將機(jī)器視覺技術(shù)與林果采摘加工產(chǎn)業(yè)相融合,實(shí)現(xiàn)林果采摘產(chǎn)業(yè)精準(zhǔn)化識(shí)別和智能化控制,從而在可持續(xù)發(fā)展的前提下切實(shí)提高林果生產(chǎn)產(chǎn)業(yè)化效率,是我國林業(yè)發(fā)展中的重要課題。近年來,隨著機(jī)器視覺在林果識(shí)別、林果定位以及林果缺陷檢測(cè)中的應(yīng)用,圖像識(shí)別技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法的發(fā)展在林果產(chǎn)業(yè)化過程中的作用和影響力越來越大,但機(jī)器視覺技術(shù)與整個(gè)林果采摘部分工序融合的程度還比較低,想要完成整個(gè)采摘過程,還是有技術(shù)瓶頸需要突破。為了加深、加快機(jī)器視覺技術(shù)與林果采摘產(chǎn)業(yè)的融合,引領(lǐng)農(nóng)林化產(chǎn)業(yè)向自動(dòng)化、智能化方向發(fā)展,筆者提出以下建議:

    (1)可以將多種算法相配合使用,同時(shí)研究高精度、高效率、魯棒性更強(qiáng)的算法應(yīng)用于林果采摘中,同時(shí)將深度學(xué)習(xí)算法引入到林果采摘的各個(gè)過程中,從而能夠?qū)崿F(xiàn)林果采摘的精準(zhǔn)識(shí)別和智能控制,再通過對(duì)林果的檢測(cè),挑選出更多的符合市場(chǎng)要求的林果。

    (2)由于大部分的林果都是種植在自然的非結(jié)構(gòu)化的環(huán)境中,因此林果采摘機(jī)器人需要進(jìn)入田間工作,這樣非目標(biāo)物體就會(huì)多了很多,需要對(duì)機(jī)器人的作業(yè)環(huán)境做出適當(dāng)改善,在對(duì)林果進(jìn)行種植時(shí),可以考慮進(jìn)行規(guī)范化種植,控制林果的生長,使其朝著均勻化、規(guī)范化生長,以便減少圖像處理難度。

    (3)積極與企業(yè)開展合作,研發(fā)出林果采摘產(chǎn)業(yè)更加智能化的設(shè)備,建立完善林果采摘智能生產(chǎn)體系,形成自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)并且逐步取代傳統(tǒng)人工采摘。

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