李宗檜

(遼源職業(yè)技術(shù)學(xué)院，吉林 遼源 136201)

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基于計(jì)算機(jī)視覺的玉米籽粒形態(tài)測(cè)量與研究

李宗檜

(遼源職業(yè)技術(shù)學(xué)院，吉林 遼源 136201)

視覺技術(shù)目前被廣泛應(yīng)用于社會(huì)各生產(chǎn)領(lǐng)域，包括制造行業(yè)、文檔分析、醫(yī)療診斷及農(nóng)業(yè)品質(zhì)檢測(cè)等。為此，基于計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)，設(shè)計(jì)出一種玉米品質(zhì)自動(dòng)檢測(cè)分析方法，即玉米籽粒實(shí)時(shí)分析系統(tǒng)，具有客觀、高效、準(zhǔn)確的優(yōu)勢(shì)，解決了傳統(tǒng)人工檢測(cè)模式下主觀、低效、誤差大等問題。最后，設(shè)計(jì)出一種基于計(jì)算機(jī)線掃描技術(shù)和自動(dòng)化控制技術(shù)相結(jié)合的玉米籽粒考種裝置。

視覺技術(shù)； 玉米籽粒； 形態(tài)測(cè)量； 線掃描

0 引言

玉米是我國(guó)主要糧食作物之一，其作業(yè)水平很大程度上影響著總產(chǎn)量。目前，我國(guó)在玉米種植、生產(chǎn)環(huán)節(jié)，更加注重對(duì)于玉米新品種的選育，新品種的選育與種植將成為我國(guó)玉米實(shí)現(xiàn)優(yōu)質(zhì)高產(chǎn)的關(guān)鍵途徑。例如，對(duì)于玉米籽粒形態(tài)等相關(guān)參數(shù)指標(biāo)的選取、測(cè)量等，具體包括有玉米籽?？偭?shù)、長(zhǎng)軸、短軸、長(zhǎng)短軸比等，這些都將成為今后我國(guó)在玉米籽粒形態(tài)測(cè)量及其研究領(lǐng)域重點(diǎn)關(guān)注的評(píng)價(jià)指標(biāo)，對(duì)于培育高產(chǎn)量、優(yōu)質(zhì)的玉米新品種至關(guān)重要。

1 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀

隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的進(jìn)步，及人工智能的興起，不斷促使著計(jì)算機(jī)識(shí)別技術(shù)得到迅速發(fā)展。目前，采用機(jī)器視覺技術(shù)對(duì)農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)進(jìn)行無損檢測(cè)，成為了全球范圍內(nèi)共同關(guān)注與研究的一項(xiàng)焦點(diǎn)技術(shù)。在這一研究領(lǐng)域，國(guó)外專家學(xué)者對(duì)于計(jì)算機(jī)視覺檢測(cè)技術(shù)及品質(zhì)分析的研究，要比我國(guó)國(guó)內(nèi)早的多。當(dāng)前國(guó)際上一些發(fā)達(dá)國(guó)家，在使用計(jì)算機(jī)視覺檢測(cè)技術(shù)來對(duì)農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)檢測(cè)分析層面，其理論體系及應(yīng)用更為成熟。Zayas等(1985年)曾利用圖像識(shí)別技術(shù)，專門提取了小麥的9個(gè)形態(tài)特征參數(shù)，圖像識(shí)別準(zhǔn)確率高達(dá) 97%。Neuman 、Sapirstein等人(1987年)利用數(shù)字圖像技術(shù)，重點(diǎn)選取了英國(guó)、美國(guó)地區(qū)小麥的不同品種進(jìn)行分類，檢測(cè)原理主要依據(jù)的是作物籽粒，包括籽粒的空間形狀、周長(zhǎng)的傅里葉等，基于此來測(cè)算出了(小麥)作物籽粒的總體輪廓。B.Ni等(1998年)通過測(cè)量玉米籽粒方向的長(zhǎng)度、寬度及玉米籽粒的投影面積來對(duì)玉米的大小進(jìn)行分類分級(jí)，并將其與機(jī)械圓筒所篩選出來的結(jié)果進(jìn)行類比，但準(zhǔn)確率不是很高。此后，Zayas等把計(jì)算機(jī)視覺相關(guān)的識(shí)別技術(shù)應(yīng)用到對(duì)昆蟲、草籽、雜物的識(shí)別檢測(cè)層面，最終檢測(cè)精度突破了 90%。W.Medina等人(2010年)利用了計(jì)算機(jī)圖像分析識(shí)別方法，針對(duì)作物種子予以分類識(shí)別，主要研究的方向是種子的尺寸、形態(tài)及顏色等特征，同時(shí)還引入了聚類分析法。

我國(guó)在該領(lǐng)域的研究相對(duì)比較少，且起步晚，但在計(jì)算機(jī)視覺檢測(cè)技術(shù)發(fā)展方面，卻是突飛猛進(jìn)。進(jìn)入到21世紀(jì)以來，行業(yè)內(nèi)將重點(diǎn)放在開發(fā)在線品質(zhì)檢測(cè)系統(tǒng)方面。20世紀(jì)90年代(1991年)，劉紹剛等人基于此提出了一種針對(duì)農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)光學(xué)特性無損檢測(cè)的方法，雖然效果并不理想，但卻很詳細(xì)地描述出了針對(duì)農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)檢測(cè)的原理及相應(yīng)的評(píng)價(jià)因子與提取方法，為之后應(yīng)用領(lǐng)域的研究提供了理論參考。王豐元等(1995年)專門針對(duì)農(nóng)作物籽粒的外觀信息，提出了一種較為實(shí)用性的檢測(cè)方法，重點(diǎn)引入了分割算法。張書慧等(1999年)在研究過程中，專門建立了圖像數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，所選擇的檢測(cè)對(duì)象是果蔬類。陳永艷等(2004年)針對(duì)玉米品質(zhì)檢測(cè)采用了計(jì)算機(jī)識(shí)別算法，主要提取了玉米外部參數(shù)指標(biāo)。宋鵬等(2010年)開發(fā)出了一種嵌入式技術(shù)控制下的玉米種子自動(dòng)精選系統(tǒng)。

2 我國(guó)玉米糧食生產(chǎn)現(xiàn)狀

2010-2014年我國(guó)玉米與糧食作物播種面積及總產(chǎn)量情況如表1所示。

表1 2010-2014年我國(guó)玉米與糧食作物播種面積及總產(chǎn)量

我國(guó)是農(nóng)業(yè)大國(guó)，玉米是我國(guó)主要農(nóng)作物之一，其種植面積和產(chǎn)量一直位居秋糧作物的首位。玉米除了供人們加工食品之外，還是家畜養(yǎng)殖重要的飼料，亦可作為工業(yè)生產(chǎn)的原料。隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，科學(xué)技術(shù)水平的進(jìn)步，我國(guó)在農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化建設(shè)領(lǐng)域取得了非凡的成就。近幾年，我國(guó)玉米無論是播種面積還是總產(chǎn)量，都在逐年增加，并且在所有糧食農(nóng)作物總產(chǎn)量中所占比重也在逐年增大。從表1中可以觀察出：玉米在我國(guó)農(nóng)作物生產(chǎn)體系中的重要地位，其生產(chǎn)效率遠(yuǎn)優(yōu)于其他糧食種植作物。2010-2014年，在“玉米占糧食作物播種面積百比分”和“玉米占糧食作物總產(chǎn)量百分比”數(shù)據(jù)資料中看到，后者比重高于前者，且這種趨勢(shì)在不斷增大，在有限種植面積的情況下，產(chǎn)量比重連年攀升，充分表明當(dāng)下我國(guó)玉米作物生產(chǎn)領(lǐng)域機(jī)械化程度較高。在我國(guó)北方地區(qū)，尤其是新疆地區(qū)和東北地區(qū)，由于計(jì)算機(jī)信息技術(shù)的發(fā)展、進(jìn)步與廣泛應(yīng)用，基本上實(shí)現(xiàn)了規(guī)?；N植及生產(chǎn)。

3 線掃描與自動(dòng)化控制系統(tǒng)裝置

基于計(jì)算機(jī)視覺的玉米籽粒形態(tài)測(cè)量與研究，目的在于將互聯(lián)網(wǎng)計(jì)算機(jī)信息技術(shù)更好的嵌入到農(nóng)業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域。因?yàn)閭鹘y(tǒng)的人工測(cè)量方式及常規(guī)的儀器測(cè)量，會(huì)造成誤差，這種誤差是主觀上的誤差，不僅費(fèi)時(shí)費(fèi)力，還會(huì)造成大量資源浪費(fèi)。計(jì)算機(jī)機(jī)器視覺技術(shù)，在我國(guó)東部沿海地區(qū)得到了很好的應(yīng)用，包括在農(nóng)產(chǎn)品檢測(cè)、形態(tài)識(shí)別及品質(zhì)檢測(cè)等層面。本文以我國(guó)東北玉米生產(chǎn)區(qū)域作為研究對(duì)象，對(duì)玉米籽粒品種及品質(zhì)進(jìn)行無損檢測(cè)的探究。

3.1 系統(tǒng)及方法

3.1.1 系統(tǒng)

系統(tǒng)設(shè)計(jì)層面，主要分為3個(gè)環(huán)節(jié)，分別是硬件設(shè)計(jì)、軟件設(shè)計(jì)及控制等。首先，系統(tǒng)硬件主要包括振動(dòng)給料機(jī)、線陣相機(jī)、計(jì)算機(jī)、輸送帶、控制器和驅(qū)動(dòng)器等，如圖1所示。

1.振動(dòng)給料機(jī) 2.線陣相機(jī) 3.計(jì)算機(jī)終端設(shè)備 4.線陣光源 5.輸送帶 6.可編程邏輯控制器 7.伺服電機(jī) 8.同步帶輪裝置

3.1.2 軟件

軟件設(shè)計(jì)中運(yùn)用了Visual Studio 2008及Lab VIEW8.6，通過開發(fā)和編程，基本可以實(shí)現(xiàn)以下3個(gè)目標(biāo)：①將收集獲取到的數(shù)據(jù)信息，放置在最佳儲(chǔ)存環(huán)境空間內(nèi)來保存；②線陣相機(jī)及可編程邏輯控制器可實(shí)現(xiàn)初始化設(shè)置；③在檢測(cè)分析過程中，針對(duì)所收集到的圖像的動(dòng)態(tài)，最大限度地實(shí)現(xiàn)同步效果，即動(dòng)態(tài)信息指標(biāo)獲取與在線處理同步進(jìn)行，效率極高。

3.1.3 控制

在系統(tǒng)裝置總體性控制層面，起到?jīng)Q定性作用的是可編程邏輯控制器，即通過PLC來實(shí)現(xiàn)的，具體工作流程如圖2所示。

由圖2可以觀察到：系統(tǒng)軟件功能中的自定義通訊指令，是專門通過RS-232通訊協(xié)議來實(shí)現(xiàn)的，即該通訊協(xié)議與PLC控制裝置在系統(tǒng)內(nèi)部實(shí)現(xiàn)信息交互。從系統(tǒng)流程圖當(dāng)中可以看到，其大致工作運(yùn)行步驟主要分為了5個(gè)階段：第1階段，系統(tǒng)開始，主要包含系統(tǒng)初始化進(jìn)一步判斷出線陣相機(jī)及和PLC相互之間的工作是否協(xié)調(diào)，各自性能運(yùn)轉(zhuǎn)是否處在正常狀態(tài)。第2階段是PLC控制振動(dòng)給料機(jī)振動(dòng)，輸送帶開始運(yùn)行工作，并隨后進(jìn)行喂料操作。第3階段是采集玉米籽粒圖像，借助于同步軟件與相關(guān)技術(shù)，將所獲取到的玉米籽粒圖像及時(shí)處理，并保存到庫(kù)，進(jìn)行所需的數(shù)據(jù)分析環(huán)節(jié)。第4階段，包括PLC控制振動(dòng)給料機(jī)在內(nèi)的各類運(yùn)行設(shè)備，可停止運(yùn)行。第5階段就是收集玉米籽粒及稱重。

圖2 系統(tǒng)流程圖

3.2 試驗(yàn)檢測(cè)

本試驗(yàn)是在黑龍江農(nóng)業(yè)研究所進(jìn)行的，重點(diǎn)針對(duì)此次系統(tǒng)測(cè)量的準(zhǔn)確性及可靠性來予以驗(yàn)證。試驗(yàn)專門選取了 40份玉米籽粒作業(yè)樣本，檢測(cè)的形式相對(duì)比較簡(jiǎn)單，就是將該機(jī)器視覺系統(tǒng)裝置下測(cè)量的玉米籽粒形態(tài)(包括準(zhǔn)確率等)與傳統(tǒng)人工方式測(cè)量下的形態(tài)數(shù)值進(jìn)行比較。試驗(yàn)結(jié)果如表2所示。

表2 重復(fù)性試驗(yàn)變異系數(shù)統(tǒng)計(jì) %

由表2可以觀察出：在總粒數(shù)和長(zhǎng)軸、短軸的變異系數(shù)均保持在 1% 以下。此外，通過最后一項(xiàng)指標(biāo)統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)：5組玉米籽粒樣本的長(zhǎng)寬比，最大的變異系數(shù)僅為 1.44%；另外4組分別是0.99% 、0.88% 、0.91% 、0.94% 。這些充分表明，該系統(tǒng)裝置針對(duì)玉米籽粒形態(tài)的測(cè)量效果較好(重復(fù)性較好)。

4 結(jié)論

我國(guó)是一個(gè)農(nóng)業(yè)大國(guó)，而農(nóng)業(yè)又是國(guó)民經(jīng)濟(jì)賴以發(fā)展的基礎(chǔ)；在另一方面，隨著社會(huì)的進(jìn)步、經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，以“知識(shí)經(jīng)濟(jì)”為核心代表力量的新時(shí)代動(dòng)力也在不斷演變之中。作為國(guó)民經(jīng)濟(jì)賴以發(fā)展的基礎(chǔ)性產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)，尤其是在我國(guó)社會(huì)主義新農(nóng)村事業(yè)建設(shè)發(fā)展轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵時(shí)期，通過計(jì)算機(jī)先進(jìn)技術(shù)的引入和應(yīng)用，以此來不斷促使著我國(guó)機(jī)械化生產(chǎn)及技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展，進(jìn)而全面加速推進(jìn)我國(guó)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化進(jìn)程。

[1] 汪珂.玉米籽粒數(shù)字化考種關(guān)鍵技術(shù)研究[D].武漢：華中農(nóng)業(yè)大學(xué), 2015.

[2] 王傳宇, 郭新宇, 趙春江,等. 基于立體視覺的玉米果穗外在形態(tài)記錄與測(cè)量裝置:中國(guó)，CN202160400U[P]. 2012-06-30.

[3] 肖杰, 高趁光, 王娜,等.基于SmartGrain軟件的小麥籽粒形態(tài)測(cè)量方法[J]. 麥類作物學(xué)報(bào), 2014, 34(11):1572-1576.

[4] 郭新宇, 吳升, 肖伯祥,等.基于關(guān)鍵質(zhì)量點(diǎn)控制的玉米果穗考種裝置：CN, CN 103053243 B[P]. 2014-13-30.

[5] 余吉洋.玉米果穗物理力學(xué)性質(zhì)的測(cè)試研究[D].長(zhǎng)春：吉林大學(xué), 2014.

[6] 方益杭, 唐瑤, 林承達(dá),等.基于視覺技術(shù)的農(nóng)作物三維重建以及形態(tài)測(cè)量[EB/OL].2014-10-21.http://www.paper.edu.cn.

[7] 王傳宇.基于機(jī)器視覺的玉米形態(tài)指標(biāo)測(cè)量[D].北京：中國(guó)科學(xué)院大學(xué), 北京市農(nóng)林科學(xué)院, 2011.

[8] 周金輝, 馬欽, 朱德海,等.基于計(jì)算機(jī)視覺的玉米穗粒重?zé)o損測(cè)量方法[J].農(nóng)機(jī)化研究, 2015，37(12):222-226.

[9] 馬興國(guó).基于計(jì)算機(jī)視覺的水稻植株形態(tài)測(cè)量的研究[D].南昌：江西農(nóng)業(yè)大學(xué), 2011.

Corn Grain Shape Measurement and Research Based on Computer Vision

Li Zonghui

(Liaoyuan Vocational Technical College, Liaoyuan 136201,China)

Computer vision technology is refers to the use of computers and related equipment, and a simulation of biological vision. Computer vision analysis, mainly is to through the image acquisition to be dealt with to obtain image corresponding to the three-dimensional scene of biological information.Vision technology has been widely used in various fields of production, including manufacturing industry, document analysis, medical diagnosis, agricultural quality testing and so on.This paper based on the computer vision measurement of maize kernel shape and research topics, design to explore a maize quality method of automatic detection and analysis, namely, maize grain real-time analysis system, in the non-destructive testing of link, with objective, efficient, accurate advantages, greatly improved to solve the defects of the traditional manual detection mode subjective, inefficient and error.Finally, a corn seed test device based on computer line scan technology and automatic control technology was designed.

vision technology; corn seed; shape measurement; line scan

2016-05-16

吉林省教育廳校企一體化人才培養(yǎng)項(xiàng)目(20142CY159)

李宗檜(1982-)，女，吉林遼源人，講師，碩士研究生，(E-mail)756949535@qq.com。

S513;TP391.41

A

1003-188X(2017)07-0103-04