張偉華

(濟寧市技師學院，山東 濟寧 272000)

一、引言

機器視覺即機器人的視覺技術，20世紀60年代中期起源于美國，主要用計算機來模擬人的視覺功能，實現(xiàn)與人類視覺有關的智能行為，達到對人類視覺的模擬與延伸。[1]該技術在農(nóng)業(yè)機械中的研究與應用，始于20世紀70年代末期，開始主要研究對桃、柑桔、香蕉、西紅柿、黃瓜等農(nóng)產(chǎn)品進行品質(zhì)檢測和分級。[2]隨著電子、計算機軟硬件技術、圖像處理技術的迅速發(fā)展，機器視覺技術在農(nóng)業(yè)機械上的研究與應用也有了較大的進展，除有效地完成農(nóng)產(chǎn)品的分選外，已成功滲透到收獲、農(nóng)田作業(yè)、農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)識別以及植物生長檢測等領域。[3]

機器視覺系統(tǒng)將通過CCD攝像機與圖像采集卡收集到的原材料即圖像，利用透鏡成像技術將圖像轉(zhuǎn)換成一個數(shù)據(jù)矩陣，再經(jīng)過圖像處理卡對圖像進行分析處理，從而得到外界環(huán)境的反饋信息。[4，5]

二、機器視覺

機器視覺是一項綜合技術，包括數(shù)字圖像處理技術、機械工程技術、控制技術、光源照明技術、光學成像技術、傳感器技術、模擬與數(shù)字視頻技術、計算機軟硬件技術、人機接口技術等。[6]其基本工作原理是將配在機器上的傳感器所接收到的透鏡成像，利用各種成像技術對看到的作業(yè)對象進行分析處理，抽取有用的信息將其輸出，進而得到外界環(huán)境反饋信息。機器視覺技術的發(fā)展過程主要經(jīng)歷了一維成像視覺技術、二維成像視覺技術和三維成像視覺技術三種技術形式。

一維成像視覺技術是最早最簡單的機器視覺技術，此時，視覺傳感器只是對光的強度、作業(yè)對象的大小、形狀、不同顏色等單一的信息進行檢測和識別；該技術簡單，易于實現(xiàn)，在早期得到了較多的應用。

二維成像視覺技術是目前應用最廣泛的機器視覺技術，主要完成對農(nóng)作物的識別。它通過視覺傳感器可將作業(yè)對象轉(zhuǎn)換為二維平面圖像，然后對圖像進行分析處理，控制系統(tǒng)根據(jù)最終的結果來對作業(yè)對象進行不同的操作。[7，8]

三維成像視覺技術合成作業(yè)對象在空間的三維圖像，然后根據(jù)三維圖像，控制系統(tǒng)不僅能了解作業(yè)對象的大小、形狀、顏色等，還可以知道作業(yè)對象所處的外界環(huán)境以及其與其它作業(yè)對象之間的位置關系等信息。[2，7]

三、機器視覺系統(tǒng)

(一)機器視覺系統(tǒng)的組成

機器視覺系統(tǒng)主要由兩部分組成：一是圖像的獲取，二是圖像的處理。圖像的獲取實際上是將被測物體的可視化圖像和內(nèi)在特征轉(zhuǎn)換成能被計算機處理的一系列數(shù)據(jù)，它主要由三部分組成：光源照明、攝像機(CCD)和圖像采集卡。[9，10]圖像的處理完成對圖像的處理和運算，核心元件是圖像信號處理卡。常用的圖像處理方法包括圖像增強、數(shù)據(jù)編碼和傳輸、平滑、邊緣銳化、分割、特征抽取、圖像識別與理解等內(nèi)容。[11]

(二)機器視覺系統(tǒng)的發(fā)展方向

根據(jù)國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀及存在的問題，今后機器視覺系統(tǒng)發(fā)展和研究方向主要有：一是開發(fā)高性能的圖像處理硬件。二是研究圖像處理新方法。目前，在特征生成上，基于小波、小波包、分形以及獨立分量分析等成為研究熱點。[12]三是采用神經(jīng)網(wǎng)絡技術。近年來，神經(jīng)網(wǎng)絡得到迅速發(fā)展，因此研究開發(fā)智能程度更高、能力更強的自適應神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)具有廣泛的應用前景。

四、機器視覺在農(nóng)業(yè)機械中的應用現(xiàn)狀及存在的問題

機器視覺最早應用于遙感圖片分析和生物醫(yī)學圖片分析中，效果比較顯著，后來，該技術逐漸應用于工業(yè)、農(nóng)業(yè)、醫(yī)學、氣象、軍事等各項領域?，F(xiàn)在，機器視覺被廣泛應用在農(nóng)業(yè)機械領域。

(一)機器視覺在農(nóng)業(yè)機械中的應用現(xiàn)狀

1.農(nóng)產(chǎn)品分選機械

機器視覺在農(nóng)業(yè)機械中應用最早、最多的一個方面是農(nóng)產(chǎn)品分選，主要是對農(nóng)產(chǎn)品進行自動化檢測。對農(nóng)產(chǎn)品檢測的研究有：一是對蔬菜類，例如西紅柿、黃瓜、胡蘿卜等的品質(zhì)評估、分類等。二是對谷物如玉米、大米、小麥等的檢測分類和質(zhì)量評估。三是水果類，根據(jù)其顏色、形狀、大小等特征參數(shù)進行分級，例如蘋果、桃、柑桔等的分級。[13，14]我國研究員蔣煥煜、應義斌和王劍平等研制出了適合國內(nèi)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)現(xiàn)狀的水果品質(zhì)智能化實時檢測和分級生線，有較高的理論和實際意義。[15]四是對其它農(nóng)副產(chǎn)品進行檢測等，例如，Das K.和Evans M.D.等(1992a，b)為了提高出雛率，[16，17]用機器視覺技術在雞蛋孵化的早期檢測雞蛋的生命活力，去除死蛋和壞蛋。

2.農(nóng)業(yè)收獲機械

近年來最熱門的研究課題之一是機器視覺在農(nóng)業(yè)收獲機械中的應用，該研究始于20世紀80年代中后期，主要研究農(nóng)產(chǎn)品收獲自動化，即完成對蔬菜、水果的識別和采摘。[13]例如，日本的西卓郎等研究用機器視覺技術識別黃瓜苗子葉和本葉的新方法，結果表明，從整體圖像中區(qū)別子葉和本葉的正確率可達89.19%，識別出本葉位置的正確率為93%。[18，19]

3.農(nóng)田作業(yè)機械

機器視覺技術在農(nóng)田作業(yè)機械中的應用研究起步較晚，主要應用于農(nóng)田作業(yè)機械如播種、施肥及植保機械中，其中農(nóng)藥的粗放式噴灑是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中效率最低、污染最嚴重的環(huán)節(jié)，因此，需要對雜草精確噴灑除草劑、對農(nóng)田植株精確噴哂殺蟲劑。針對雜草精確噴灑除草劑，Woebbecke D.M.等對美國中西部地區(qū)的10種常見雜草及玉米和大豆的二值圖像進行了形態(tài)學特征分析，區(qū)別單子葉和雙子葉，準確率為60%～90%。[20]同樣，大角雅晴等研制了一套能在田間測定稻葉顏色的圖像處理系統(tǒng)，區(qū)分了稻田中的水稻植株和其他東西，辨別正確率可以高達98.4%。[21，22]針對農(nóng)田植株精確噴哂殺蟲劑，Giles D.K.和 D.C.Slaughter等研制了一種能對成行作物實施精量噴霧的裝置，[23]大大提高了準確率。

雖然機器視覺技術大大提高了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率，但是該技術在應用中還存在很大的問題，其主要問題有：一是作物行與機器相對位置的確定導向。1997年底，Kanuma等人研制的旱地自主行走結球菜收獲機器人樣機，[24-26]采用了根據(jù)菜地田間圖像來確定作物行與機器人的相對位置的方法。二是植株秧苗行列的識別和植株的識別。鳥居徹等為了控制農(nóng)用機器人在作物行間的行走，研究了一種能根據(jù)田間圖像確定作物行與機器的相對位置的方法。[27]

近年來人們提出了精細農(nóng)業(yè)技術，其核心思想是利用現(xiàn)代地球空間信息技術獲取農(nóng)田內(nèi)影響作物的各種因素，避免對農(nóng)田的盲目投入所造成的浪費和過量施肥施藥所造成的環(huán)境污染。[28]

4.農(nóng)產(chǎn)品加工機械

農(nóng)產(chǎn)品加工機械視覺技術主要用于在農(nóng)產(chǎn)品加工過程中，對其進行品質(zhì)自動檢測，通過反饋信息控制加工過程，例如Jia P等人提出了以鲇魚主軸與水平方向的夾角及形心位置描述鲇魚方位的圖像處理算法；McConnell R K等研究利用計算機視覺技術檢查顏色來控制或烤制食品的質(zhì)量。[29]

(二)機器視覺在農(nóng)業(yè)機械中存在的問題

雖然機器視覺在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中起到了很大作用，但是同時也存在以下問題：一是機器視覺對作業(yè)對象的識別度不高。二是目前大多只研究對農(nóng)產(chǎn)品的外部品質(zhì)進行機器視覺自動識別，因此要利用機器視覺技術對農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)進行全面檢測，還需要很大的努力。三是目前絕大多數(shù)研究的對象是靜態(tài)的農(nóng)產(chǎn)品個體，實際生產(chǎn)中的對象是動態(tài)農(nóng)產(chǎn)品，效率較低。[4]四是目前我們采用的還是二維圖像技術，實踐證明該技術在很多方面都已不能滿足人們的實際生產(chǎn)需要，努力發(fā)展和完善三維圖像技術勢在必行。五是目前的圖像處理方法還不健全，因此，發(fā)現(xiàn)高智能的算法迫在眉睫。

五、結語

機器視覺在農(nóng)業(yè)上的應用是國際上正在研究的課題，該技術在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的應用極大地推動了社會生產(chǎn)的自動化進程，提高了社會生產(chǎn)率，而且隨著電子、計算機、圖像處理等相關技術的高速發(fā)展，機器視覺勢必大大提高農(nóng)業(yè)機械的性能和水平，引導著農(nóng)業(yè)機械向自動化、智能化的方向發(fā)展。

眾所周知，我國是個農(nóng)業(yè)大國，國民經(jīng)濟的增長將在很大程度上依賴于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的提高，而機器視覺的高效率使用會大大提高我國的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率，因此，大力發(fā)展機器視覺技術意義重大。