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      LabVIEW圖像處理技術在超級稻精密播種中的應用研究

      2015-12-22 07:50:18梁秋艷周海波孫紅旗李洪波劉冠喬佳木斯大學機械工程學院黑龍江佳木斯154007
      安徽農(nóng)業(yè)科學 2015年23期
      關鍵詞:補種秧盤鄰接矩陣

      梁秋艷,周海波,潘 鍥,孫紅旗,李洪波,劉冠喬 (佳木斯大學機械工程學院,黑龍江佳木斯154007)

      超級稻與常規(guī)水稻(雜交稻和常規(guī)稻)在種植上的不同之處在于秧盤育秧播種技術的要求由原來的常規(guī)水稻大于3粒/穴(取秧面積)的精少播種,提升為2±1粒/穴(取秧面積)的精量播種[1-2]。要實現(xiàn)超級稻秧盤育秧精量播種、提高成秧率,空穴檢測以及對秧盤空穴進行精確補種是關鍵技術。應用LabVIEW可以方便快捷地對播種過程中采集到的圖像進行處理,及時檢測出空穴位置并進行精確補種[3]。

      1 LabVIEW圖像處理

      使用LabVIEW對圖像進行處理時必須預先在內(nèi)存中開辟一段空間給圖像,然后才能對其進行各種操作,并將當前圖像類型轉換為指定的圖像類型。如果指定一個查找表,IMAQ計算圖像VI將圖像轉換為使用同一個查找表。如果從一張16位圖像轉化為一張8位圖像,VI執(zhí)行這種轉換由16位像素值轉移到正確的指定數(shù)量的轉移操作,然后刪除一個8位值。圖像的灰度變換是分別在R域、G域和B域進行,經(jīng)過這些變換,圖像由原來的彩色圖像轉換為灰度圖像。

      閥值的選擇直接影響到二值化處理后圖像的結果,所以在圖像的二值化過程中要選擇合適的閥值,選擇合適的閥值大小可以減少二值化后圖像上出現(xiàn)的噪聲,使得圖像背景相對單一[4]。

      掩膜是用選定的圖像、圖形或物體,對待處理的圖像(全部或局部)進行遮擋,來控制圖像處理的區(qū)域或處理過程。建立掩膜前首先設置掩膜的坐標,設置好掩膜的形狀后,輸入坐標。然后將坐標所示的圖形設置為感興趣區(qū)域,將感興趣區(qū)域轉化成掩膜,建立完掩膜后還可以檢驗掩膜是否正確。

      2 LabVIEW在空穴檢測中的應用

      空穴檢測系統(tǒng)所需要的硬件設備主要有CCD攝像機、圖像采集卡、數(shù)據(jù)采集卡、行程開關傳感器、光箱和計算機。系統(tǒng)工作前,根據(jù)所采用的缽體秧盤規(guī)格,調(diào)整攝像機的安裝高度,研究采用的缽體秧盤規(guī)格為25×15穴,預拍攝區(qū)域為5行×15列的范圍,CCD攝像機的安裝高度約為700 mm[5-6]。利用CCD攝像機和圖像采集卡對缽體秧盤圖像進行了連續(xù)拍攝,在實際操作中,處理與分析一幅圖片的總耗時約為0.26 s。經(jīng)圖像處理并檢驗后得到二值掩模圖像,根據(jù)圖像處理結果,將每個掩模內(nèi)的灰度均值統(tǒng)計結果儲存在數(shù)組R中。選取3組不同的缽體秧盤圖像進行處理,所得到的試驗結果見圖1~3。

      在第三組5行×15列的缽體秧盤圖像中有空穴的位置,數(shù)組R的統(tǒng)計結果表現(xiàn)的灰度均值均為0,將數(shù)組R中的數(shù)據(jù)存入當前第i個缽體秧盤的穴孔數(shù)組Rimn的前5行里,根據(jù)拍攝間隔,依次完成整個缽體秧盤的空穴檢測。

      3 LabVIEW在鄰接矩陣運算中的應用

      采用機械臂式點位控制補種技術,秧盤一直在運動,所以第一行先出現(xiàn),也就是運動軌跡是從第一行開始的,這樣可以應用鄰接矩陣來求解最短補種軌跡,并且數(shù)組在Lab-VIEW下容易運算與編程。應用LabVIEW對空穴坐標進行讀取,由于是5個頂點的無向圖,所以鄰接矩陣為對稱矩陣,點與點之間的距離根據(jù)秧盤的結構圖(圖4)換算出距離,而對角線上的點是不存在的,可以用0代替。

      根據(jù)圖像區(qū)域大小,圖4中各參數(shù)取值如下(單位:mm):D=20;a=4;b=6。

      生成鄰接矩陣的流程見圖5。利用捕獲到的5個空穴坐標,將5個坐標中兩兩坐標間的距離生成對稱矩陣。基于LabVIEW的程序如圖6所示,前面板輸出的鄰接對稱矩陣見圖7。從圖7可以看出,輸出LabVIEW程序準確地輸出了5行5列的對稱矩陣,該矩陣作為鄰接矩陣為求解最優(yōu)補種軌跡打下良好基礎。

      4 結論

      (1)利用CCD攝像機和圖像采集卡對缽體秧盤圖像進行連續(xù)拍攝,經(jīng)LabVIEW圖像處理并檢驗后得到二值掩模圖像,根據(jù)圖像處理結果,將每個掩模內(nèi)的灰度均值統(tǒng)計結果儲存在數(shù)組R中,根據(jù)拍攝間隔,可依次完成整個缽體秧盤的空穴檢測。

      (2)對空穴坐標進行讀取后,應用LabVIEW編程生成鄰接矩陣,應用鄰接矩陣可以求解最優(yōu)補種軌跡。

      [1]馬成林.精密播種理論[M].長春:吉林科學技術出版社,1999.

      [2]何文洪,陳惠哲,朱德峰.不同播種量對水稻機插秧苗素質及產(chǎn)量的影響[J].中國稻米,2008(3):60 -62.

      [3]周海波,馬旭,王俊發(fā),等.超級稻育秧播種的缽體盤圖像分析技術與應用研究[C]//劉國權,王忠.第十二屆中國體視學與圖像分析學術會議,論文集.中國體視學學會,2008:465-468.

      [4]張云亮,馮平法,鮑晟.LabVIEW在大數(shù)據(jù)量采集與處理軟件中的應用[J].自動化儀表,2012,33(7):19 -20.

      [5]周海波,馬旭,玉大略,等.2CYL-450型水稻秧盤育秧播種流水線的研制[J].農(nóng)機化研究,2008(11):95-97.

      [6]齊龍,馬旭,周海波.基于機器視覺的超級稻秧盤育秧播種空穴檢測技術研究[J].農(nóng)業(yè)工程學報,2009,25(2):121 -125.

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