齊亞聰,陳毅飛,楊會民,王學農(nóng),

(1.新疆農(nóng)業(yè)大學機電工程學院,烏魯木齊 830052;2.農(nóng)業(yè)農(nóng)村部林果棉裝備科學觀測實驗站,烏魯木齊 830091;3.新疆農(nóng)業(yè)科學院農(nóng)業(yè)機械化研究所 ,烏魯木齊 830091)

0 引 言

【研究意義】農(nóng)藥若得當使用可以避免45%的農(nóng)產(chǎn)品的病蟲害損失[1]。農(nóng)藥有效利用率還不夠高[2]。變量噴霧技術(shù)根據(jù)傳感器探測到作物的具體特征信息,調(diào)整噴嘴的噴霧速率,精準控制噴霧量[3]。因此,基于三維激光點云的靶標探測系統(tǒng)研究與試驗,對提高農(nóng)藥利用率、實施變量噴霧有重要意義?！厩叭搜芯窟M展】變量噴霧的關(guān)鍵技術(shù)是靶標的精確探測,常見的靶標探測技術(shù)主要有紅外傳感器技術(shù)、超聲波傳感器技術(shù)、激光雷達傳感器技術(shù)等,就這幾種靶標探測技術(shù)展開了研究[4-5]。紅外傳感器技術(shù)的原理是發(fā)射器發(fā)射紅外線,經(jīng)靶標漫反射后由紅外接線收器接收,通過接收器的接收情況來判斷檢測范圍內(nèi)是否有靶標存在,但紅外線易受光照影響[6]。超聲波傳感器的靶標檢測裝置不僅可以探測到靶標的有無,能粗略檢測其體積,但超聲波存在回波不穩(wěn)、易被干擾和測量精度低等問題[7-8]。激光雷達能夠以足夠的精度測量植物的幾何特征,使獲取作物的三維數(shù)字化圖像成為可能,可以獲得大量的植物信息,如高度、寬度、體積、葉面積指數(shù)和葉面積密度[9]。Gu Chenchen等[10]提出了一種基于激光探測和測距點云數(shù)據(jù)的冠層網(wǎng)格剖面特征分析方法,實驗結(jié)果表明模擬的冠層剖面與人工測量的結(jié)果相似,測量所得的冠層體積的準確率為93%,但在冠層稀疏的邊緣存在一定的差異。Medeiros等[11]采用移動平臺上的滑軌帶動激光雷達實現(xiàn)果樹測量,通過多次掃描獲得果樹冠層點云,完成果樹冠層的三維重建。管賢平等[12]搭建的基于機載激光雷達的農(nóng)作物表型探測系統(tǒng),該系統(tǒng)采用基于局部領(lǐng)域特征的分割方法,植株與地面的分類效果良好,與人工統(tǒng)計的數(shù)量相比,檢測的數(shù)量平均誤差為11.83%。吳志鵬等[13]搭建的基于雷達的果樹輪廓測量平臺,通過激光雷達采集果樹的三維點云,利用ICP(Iterative Closest Point,迭代最近點算法)算法實現(xiàn)雙側(cè)點云的配準,歐氏聚類算法分割獲取棗樹點云數(shù)據(jù),探測結(jié)果與手工測量的結(jié)果相比,相對誤差在4.08%,擬合效果較好。俞龍等[14]搭建的果樹冠層體積激光測量平臺,通過空間轉(zhuǎn)換果樹激光掃描點在大地坐標系的三維數(shù)據(jù),采用切片技術(shù)提取冠層點云的面信息,用累加的計算方式得到冠層體積。試驗證明,冠層激光檢測體積與人工測量的相對誤差約為5%。張美娜等[15]采用電控滑軌搭建的靶標葉面積密度測量的平臺,試驗結(jié)果表明,基于高斯函數(shù)、多項式函數(shù)與指數(shù)函數(shù)的擬合,相對誤差最小為11.05%。劉芳等[16]對三維激光點云數(shù)據(jù)的樹冠體積估算的研究,對三維激光點云的數(shù)據(jù)進行匹配、拼接、去噪與壓縮等處理,再提取冠層邊緣特征點,最后利用TIN(Triangulated irregular network)原理計算冠層體積,與已有文獻進行對比,平均相對誤差為1.75%?！颈狙芯壳腥朦c】變量噴霧技術(shù)可以減少藥液浪費。植株幾何參數(shù)信息的獲取,是實施變量噴霧的重要前提。需設計一種基于三維激光點云的靶標探測系統(tǒng)、提出點云數(shù)量與葉面積之間存在線性關(guān)系的假設。對固定靶標進行掃描、點云數(shù)據(jù)保存、點云數(shù)據(jù)處理、統(tǒng)計點云數(shù)量等?！緮M解決的關(guān)鍵問題】假設植株激光點云數(shù)量與葉面積之間存在線性關(guān)系。驗證三維激光雷達作為變量噴霧系統(tǒng)探測部件的可行性、探究植株激光點云數(shù)量與植株葉面積的關(guān)系。

1 材料與方法

1.1 材 料

1.1.1 激光雷達模塊

試驗系統(tǒng)選用北科天繪公司生產(chǎn)的R-Fans-32型激光雷達。該激光雷達基于高精度激光回波信號測量技術(shù),采用905 nm激光波長,可以有效抵抗環(huán)境背景光干擾,具備測程遠、精度高、回波強度準確等技術(shù)特點。通過32線360°掃描實現(xiàn)三維探測成像,對運動振動以及溫濕度環(huán)境有較好的適應能力。激光雷達發(fā)出探測激光束,當激光束與物體相遇后會反射回來信號,將發(fā)出的信號與反射回來的信號進行比較,利用激光的“飛行時間”來確定被掃描物體與激光雷達的距離,獲得靶標點云數(shù)據(jù)[17]。圖1,表1

表 1 R-Fans-32 激光雷達參數(shù)

圖1 R-Fans-32激光雷達實物圖

1.1.2 步進電機及其控制模塊

試驗系統(tǒng)選用普菲德57BYG250B-8型步進電機作為系統(tǒng)靶標探測的動力裝置。該步進電機步距角為1.8°,扭矩1.2 N·m,驅(qū)動電壓直流24 V。步進電機驅(qū)動器選用TB6600升級款,該驅(qū)動器是兩相混合式步進電機驅(qū)動器,光耦合隔離信號輸入,抗干擾能力強。輸入電壓直流9～42 V,輸出電流0.5～3.5 A,32細分5檔可調(diào),提高了步進電機精度。步進電機控制器選用奕標科技公司生產(chǎn)的中文可編程步進電機控制器,型號為DKC-Y110-B44?？刂撇竭M電機帶動滑臺的往返運動,實現(xiàn)滑臺的速度和位置控制。滑軌選用銳博公司生產(chǎn)的XG80,該滑軌承載力強、精度高、穩(wěn)定性好,滑軌總長度為1 500 mm。

1.2 方 法

1.2.1 變量噴霧系統(tǒng)結(jié)構(gòu)介紹

探測裝置位于變量噴霧系統(tǒng)最前端對植株信息進行探測,噴霧裝置位于最后端進行變量噴霧,兩者有一定距離,給噴霧裝置足夠的反應時間。該噴霧裝置采用垂直噴霧的噴施方式,將噴霧寬度、噴霧高度、噴霧深度,作為一個噴施空間。該空間對應的噴霧量隨著植株信息的改變而改變,變量噴霧系統(tǒng)就是噴霧裝置根據(jù)探測裝置探測到的植株信息實現(xiàn)變量噴霧作業(yè)。影響噴霧量的因素有植株的幾何特征參數(shù)、病蟲害程度等,參數(shù)都能與噴霧量建立數(shù)學模型。以三維激光雷達作為植株探測裝置,主要探測植株的幾何特征參數(shù),為變量噴霧系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)支撐。圖2

注:1.行走裝置;2.噴霧裝置;3.探測裝置;4.控制裝置

1.2.2 系統(tǒng)搭建

主要由激光雷達、滑軌、滑臺、計算機、24 V直流電源等組成。該系統(tǒng)以步進電機控制器為核心的電機控制單元,對自動運行狀態(tài)下的編程設計,實現(xiàn)對步進電機速度、位置的控制。首先將滑臺安裝在滑軌上,保證滑臺可以在滑軌上自由移動。將激光雷達固定在滑臺上,計算機通過以太網(wǎng)連接激光雷達,并通過以太網(wǎng)控制和接受激光雷達的輸出數(shù)據(jù),激光雷達有唯一的設備編號和MAC地址(Media Access Control Address),與計算機在同一子網(wǎng)內(nèi)即可實現(xiàn)通訊。24 V直流電源為激光雷達和步進電機等供電。圖3,圖4

圖 3 靶標檢測試驗系統(tǒng)

圖 4 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意

步進電機控制器確定步進電機的運動軌跡通過程序編寫來完成。試驗設定步進電機的運動軌跡是:上電步進電機回零,以設定的速度進行勻速運動特定的距離,在此過程中,滑臺帶著激光雷達對靶標進行探測,并把探測到的數(shù)據(jù)傳送至計算機進行儲存,以相同的速度返回到起始位置,跳出程序結(jié)束。該控制器既有步進電機的位移和速度設定指令還有延時與跳轉(zhuǎn)指令,實現(xiàn)滑臺的往返運行。

驗證R-Fans-32激光雷達應用于溫室變量噴霧系統(tǒng)的可行性、以及探究激光點云與葉面積之間的關(guān)系。滑臺較為平穩(wěn),排除外界條件對試驗數(shù)據(jù)的影響,達到客觀驗證R-Fans-32激光雷達探測植株三維點云準確度的目的。因為此激光雷達要應用在溫室變量噴霧系統(tǒng)上,所以采用室內(nèi)作為試驗條件進行試驗。

1.2.3 葉面積與點云數(shù)量關(guān)系的計算

葉面積測量有直接法和間接法[18]。農(nóng)藥噴灑的目的就是將藥水準確均勻的噴施到植株的每一片葉面上,噴霧量Q與葉面面積S存在函數(shù)關(guān)系,即Q=f(S),由于植株葉片之間相互遮擋導致直接用傳感器測量葉面積密度的效果也并不是很好[19]。葉面積S可以通過葉面積密度ρ和測量該區(qū)域空間體積V的乘積得到,即S=ρV。其中ρ是表示植株冠層疏密程度的,代表單位體積內(nèi)的葉面積(m2/m3)[20]。即:

(1)

假設測量區(qū)域空間內(nèi)V中的葉片有n個,每個葉片的面積為Si(i=1,2,……,n),測量區(qū)域空間內(nèi)的葉面積S為:

(2)

將式(2)帶入式(1)可得葉面積密度ρ為:

(3)

即當測量區(qū)域空間V一定時,葉面積密度ρ隨著葉面積S的增大而增大。而且葉面積越大,激光雷達輸出的點云就越多。即葉面積密度ρ可以由激光點云密度ρp來表示,激光點云密度ρp的計算方法為:

(4)

其中np為探測區(qū)域體積V內(nèi)的點云個數(shù),nmax為探測區(qū)域體積V內(nèi)點云的理論最大值。點云密度ρp隨著探測區(qū)域內(nèi)點云個數(shù)np的增大而增大。

式(1)(2)(3)(4)中,體積V、葉面積S、均可以通過測量和計算得出,要確定葉面積密度ρ與點云密度ρp之間的函數(shù)關(guān)系現(xiàn)只需要確定葉面積S和點云個數(shù)np之間的關(guān)系即可。

1.3 試 驗

1.3.1 系統(tǒng)精度試驗驗證

試驗靶標為番茄植株。用卷尺測量每株番茄苗的高度,方便與激光雷達系統(tǒng)測量的高度進行對比。試驗時,滑臺帶動激光雷達以0.5 m/s的速度運動,設置激光雷達的掃描頻率為10 Hz,采集不同番茄植株的點云信息,待探測的植株與滑軌中心的距離1.0 m。每次激光雷達探測的植株點云數(shù)據(jù)儲存在計算機中,保存成.xyz格式。便于后期對所得的試驗數(shù)據(jù)進行處理分析。對每株番茄苗進行2次重復試驗,將2次試驗結(jié)果的平均值作為最終試驗結(jié)果。圖5,表2

1.3.2 激光點云的獲取與處理

激光雷達采用的是激光時間飛行原理,可以掃描范圍內(nèi)所有區(qū)域,并根據(jù)范圍內(nèi)的各個點與激光雷達的相對位置,返回測量值。測量數(shù)據(jù)為極坐標形式,返回值是被測量物體與激光雷達之間距離和與激光雷達的相對角度[21]。計算激光雷達某一方向的點坐標(x,y,z),具體計算公式如下:

A=-ωt-ω×ΔT-β.

(5)

X=R×cosθ×cosA.

(6)

圖 5 番茄植株實物

Y=R×cosθ×sinA.

(7)

Z=R×sinθ.

(8)

式中,A為雷達中激光發(fā)生器偏轉(zhuǎn)角度,R為該點回波距離、θ為垂直角度、β為水平角度、ω為瞬時角速度、ΔT為激光從發(fā)射到接受的時間差。

列出點云數(shù)據(jù)獲取以及處理的主要過程。圖6

圖 6 點云數(shù)據(jù)獲取與處理流程

(1)激光點云的獲取。使用探測系統(tǒng),分別對10株番茄苗進行探測,先將平臺安裝好,進行調(diào)試。將激光雷達的掃描起始角度設置為-90°,掃描終止角度為+90°,將步進電機控制器調(diào)至自動運行狀態(tài),按下開關(guān),運行激光雷達,使用激光雷達的上位機(計算機)軟件CtrlView顯示點云并將點云數(shù)據(jù)以.xyz的格式進行儲存。圖7

圖 7 番茄植株點云示意

(2)靶標部分剪切提取。激光雷達獲取的點云數(shù)據(jù)是整個區(qū)域的點云數(shù)據(jù),要對特定區(qū)域內(nèi)的靶標進行分析,將靶標區(qū)域進行剪切提取。使用Cloud Compare軟件導入上位機(計算機)軟件CtrlView所保存的點云數(shù)據(jù),調(diào)整裁剪框的范圍和方向來裁剪點云,除去非靶標點云。圖8

圖 8 分割后的點云示意

(3)點云濾波去噪處理。在獲取點云的過程中,由于設備精度的限制、周圍環(huán)境條件、操作者經(jīng)驗帶來的誤差等因素的影響。點云噪聲一般由離群點和噪聲點產(chǎn)生的,所謂點云去噪就是以某一點為圓心畫一個圓計算落在圓中的點云數(shù)量,當數(shù)量值大于給定值就保留該點,當數(shù)量值小于給定值就判定為無效點則刪除該點,點云的濾波可以去除一部分噪聲點[22]。使用高斯濾波對點云進行濾波處理,高斯濾波是對點云進行平滑處理,以便于真實反映被測物體的形貌特征[23]。圖9

圖 9 去噪后的點云示意

(4)植株冠層高度測量。利用LiDAR360軟件的高度測量功能對單株番茄苗的點云高度進行測量,計算植株點云中最高點和最低點的垂直距離,得到植株的高度。

(5)統(tǒng)計點云數(shù)量。查看點云的數(shù)據(jù)信息。

表 2 系統(tǒng)探測植株高度

1.3.3 葉面積計算

常用的單葉葉面積直接測量法主要有網(wǎng)格法、稱重法、葉面積儀法、鮮重法以及打孔稱重法等。網(wǎng)格法操作繁瑣、效率低下、精度尚可。葉面積儀法操作簡單、精度較高[24]。采用CL-202植物葉面積儀來測算番茄植株的葉面積。表3

表3 CL-202植物葉面積儀參數(shù)

單株作物葉面積測量方法有單葉片累加法、抽樣回歸法、圖像處理法[25]。根據(jù)番茄葉片大小分為大、中、小三種類型,面積分別記為S1、S2、S3。每株番茄苗上的三種類型分別采摘5片,用植物葉面積儀測量面積后取平均數(shù)記錄。每株上面各類型葉片的數(shù)量分別記為N1、N2、N3,每種類型對應的面積與數(shù)量相乘,最后將各類型葉面積相加計算總面積S,即:

S=S1N1+S2N2+S3N3.

(9)

計算植物葉面積儀測量葉面積與函數(shù)擬合葉面積的相對誤差

(10)

式中,Sc為經(jīng)擬合函數(shù)方程計算所得的葉面積,Sc為植物葉面積儀測量所得葉面積。表4,圖10

表 4 植物葉面積儀測量與系統(tǒng)探測

圖10 CL-202植物葉面積儀

2 結(jié)果與分析

2.1 植株高度探測值與測量值線性模型

研究表明,線性模型Y=0.84X+0.122,R2=0.864 4,其中手工測量值為X,系統(tǒng)測量值為Y。根據(jù)激光雷達技術(shù)指標可得,測距精度0.03 m,系統(tǒng)測量高度與手工測量高度最大誤差為0.08 m,最大相對誤差為7.92%。圖11

圖 11 植株高度探測值與測量值線性模型

2.2 葉面積與點云數(shù)的線性模型

研究表明,擬合方程為Y=0.855 6X+131.51,其中X為植物葉面積儀測量所得葉面積,Y為點云數(shù)。擬合度為0.780 5,擬合效果較好。植物葉面積儀測量計算所得的葉面積與經(jīng)擬合函數(shù)方程計算所得的葉面積之間最大相對誤差為5.60%。圖12

圖12 葉面積與點云數(shù)的線性模型

3 討 論

3.1系統(tǒng)與俞龍等[7]系統(tǒng)相比,能夠直接計算葉面積大小,計算葉面積的大小比計算冠層體積更能體現(xiàn)作物的實際生長情況,更加符合變量噴霧的需求。而且激光雷達相較于超聲波在靶標探測方面具有明顯優(yōu)勢,可以快速無損的獲取較為真實準確的靶標信息,受外界環(huán)境制約較小。

3.2系統(tǒng)與張美娜等[15]系統(tǒng)在方法上相比,雖然二者都是采用激光雷達進行探測,但本系統(tǒng)采用三維激光雷達可以直接獲取作物的三維激光點云,而后者采用二維激光雷達只能間接獲取三維激光點云,研究系統(tǒng)減少了人工處理點云數(shù)據(jù)的誤差,提高了系統(tǒng)探測的適應性和準確性。

3.3實際的生長環(huán)境中,由于番茄苗枝葉的互相遮擋、各個葉片的傾斜角度不同、溫室地面不平、探測系統(tǒng)振動等,都會導致激光雷達探測到的葉面積與實際葉面積有一定偏差。今后應對植株進行冠層形貌統(tǒng)計學分析,引入正確的作物形態(tài)校正系數(shù),使用激光雷達探測的點云數(shù)與植株形態(tài)校正系數(shù)的組合模型表征葉面積參數(shù)來補償測量值與真實值之間的誤差。

4 結(jié) 論

4.1設計一種驗證激光雷達應用于溫室變量噴霧可行性的試驗系統(tǒng),該系統(tǒng)可以獲取并保存植株的點云數(shù)據(jù),植株點云數(shù)據(jù)經(jīng)過后期軟件處理得到植株的高度,可以較為準確的預測植株葉面積,驗證該系統(tǒng)的探測性能以及用于變量噴霧系統(tǒng)的可行性。

4.2提出一種基于激光點云測量葉面積的方法,通過對植株采集點云來估算植株葉面積。采用線性模型對葉面積與點云數(shù)進行擬合,擬合度為0.780 5,葉面積與點云數(shù)存在函數(shù)關(guān)系,經(jīng)系數(shù)變換可得到點云密度與葉面積密度也存在函數(shù)關(guān)系。即可以根據(jù)探測得到的激光點云來指導變量噴霧系統(tǒng)進行噴霧作業(yè)。