專利名稱：一種棉田雜草實時識別對靶噴施的方法
技術領域：
本發(fā)明屬于農業(yè)機械裝備自動化控制技術領域，涉及一種應用于棉田除草的嵌入式機器視覺系統(tǒng)，尤其涉及一種棉田雜草實時識別對靶噴施的方法。
背景技術：
農田雜草控制主要是以使用化學除草劑為主。現(xiàn)在除草劑的使用方式主要是大面積噴灑，噴灑在非雜草區(qū)域的除草劑不僅造成了浪費，而且還帶來嚴重的空氣污染、水污染、土壤污染、農產品污染等危害；此外，農業(yè)生產勞動力也在不斷減少，為降低雜草危害， 減輕環(huán)境污染，提高農藥利用率，解放除草勞動力，實現(xiàn)雜草控制的自動化、科學化的課題值得探究。田間雜草是農業(yè)生產的大敵。在我國農田雜草約有1500多種，其中惡性雜草有38 種，區(qū)域性雜草94種，常見的雜草有364種；田間雜草對農作物的危害主要有與農作物爭水、爭肥、爭光，影響作物的產量和質量；增加管理用工和生產成本，雜草混入農產品中還會降低農產品的品質；此外，雜草還會助長病蟲害的滋生和蔓延；據估計，我國2000年因草害損失糧食239萬多噸，棉花兩萬多噸，油料作物近20萬噸，其他作物137萬多噸；全球15億公頃耕地每年僅雜草危害就造成約763億美元的損失。目前，世界上最主要的除草方法是化學除草，在發(fā)達國家除草劑的使用量占農藥施用量的近一半；在我國，近幾年除草劑的施用量迅速增加，已占農藥施用量的20%，每年消耗總量近47萬噸，而現(xiàn)在除草劑的使用方式主要是大面積噴灑，噴灑在非雜草區(qū)域的除草劑不僅造成了浪費，而且還帶來嚴重的空氣污染、水污染、土壤污染、農產品污染等危害， 殘留在土壤中的藥物還會對輪種的后茬作物產生影響，使根部腫瘤等，造成藥害，此外，中國的農業(yè)生產勞動力也在不斷減少，逐漸不能滿足國內落后的生產方式需要，鑒于此，為降低雜草危害，減輕環(huán)境污染，提高農藥利用率，解放除草勞動力，實現(xiàn)雜草控制的自動化、科學化的課題值得探究。
發(fā)明內容
隨著計算機技術的不斷發(fā)展，特別是圖像處理和人工智能等技術的逐漸成熟，通過機器視覺開發(fā)自動精確除草設備成為當前的研究熱點，實時識別技術又是實現(xiàn)精確除草設備的關鍵技術，本發(fā)明利用機器視覺技術準確、實時的識別出雜草，并將雜草的位置傳遞給噴藥控制系統(tǒng)，從而實現(xiàn)對雜草精確對靶噴施的目的，這樣，既可以有效的控制草害，又可以最大幅度的減少生態(tài)環(huán)境污染。為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供了一種應用于除草機器人的基于嵌入式機器視覺系統(tǒng)的實時識別對靶噴施棉田雜草的方法。包括如下步驟步驟一，除草移動平臺沿著作物行行走，安裝在其前端的攝像機在作物行正上方實時獲取包含作物和雜草的棉田彩色圖像，并將待處理的田間圖像經過A/D 轉換后，傳輸到外部SDRAM中，供處理器調用；步驟二，DSP處理器從外部存儲器中獲取幀圖像，利用Cr特征值法，根據閾值指標分割綠色植物和土壤背景，并進行二值化處理；步驟三，根據噴頭的布置，把二值圖像平均分成4行，每個噴頭對應一行，當雜草出現(xiàn)在其所在行對應的噴頭的正下方時，微控制器控制噴頭打開，實施噴施任務；步驟四，如果一個區(qū)域中像素點的個數小于設定的閾值thresholdl，則認為該區(qū)域代表微量雜草，在一定時期內不會對作物的生長造成影響，不予施藥，根據圖像區(qū)域的劃分，棉花作物位于中間兩行，對行間雜草和株間雜草采取不同的識別方法，將圖像第一行和最后一行中出現(xiàn)的前景部分， 只要像素點的個數大于之前設定的閾值thresholdl，都定義為行間雜草；步驟五，根據棉花葉片和雜草葉片大小、形狀的不同，利用形狀特征識別株間雜草，由于棉花的株距一般為 20cnT30Cm，一幅圖像中包含2 3株棉花，對于圖像中間兩行出現(xiàn)的前景部分，如果前景區(qū)域的個數不大于2，則認為兩個前景點都是棉花，無需進行下面的識別操作，如果區(qū)域個數大于2，先根據區(qū)域大小特征判定棉花與雜草，把面積明顯小于棉花葉片面積的區(qū)域定義為雜草，若有區(qū)域面積與棉花葉片面積相當甚至更大，再根據區(qū)域的形狀特征(圓形度)是否與棉花葉片相符做進一步判定；步驟六，將雜草的位置信息通過串口發(fā)送給噴藥控制系統(tǒng)， 控制噴頭適時打開，以達到精確對靶噴施的目的。在步驟一中，當外界光線不滿足圖像采集要求時，會影響圖像采集的質量以及影響圖像處理的結果，所以在攝像機拍攝區(qū)域上方提供人工光源。在步驟二中，由于A/D轉換器將攝像機采集的模擬信號轉換成了數字色差信號， 所以選用YCbCr空間提取綠色植物，不需要做復雜的數學運算，分割速度快實時性好，綠色作物的分割效果也較好。在步驟五中，對于株間雜草的識別過程中前景區(qū)域個數大于2的情況，可以按照以下兩個步驟做進一步識別
A)如果thresholdlCKthreshold〗，則認為該作物葉片面積較小，所以將其定義為雜草，其中thresholdl為判定微量雜草閾值，為100，threshold〗為判定棉花最小葉片閾值， 為 15000 ；
B)如果T>threshold2，說明葉片面積較大，這時需要結合葉片的形狀特征進行識別； 圓形度用來描述物體形狀接近圓形的程度，其計算公式為下式
R = At^UL2
其中，S為圖形面積，L為圖形周長，R值越大則越接近圓形，對棉花葉片統(tǒng)計得其圓形度為0. 862，取閾值為0. 8，圓形度小于閾值的判定為雜草。本發(fā)明的技術效果在于
本發(fā)明采用DSP處理器，提出了一種基于嵌入式系統(tǒng)的棉田雜草實時識別定位方法， 利用棉花和雜草的位置和形狀特征，從作物中識別出棉田雜草，并獲取雜草的位置信息，通過串口把雜草的位置信息發(fā)送給微控制器，使其控制噴頭動作，實現(xiàn)精確對靶噴施。既可以縮小圖像處理系統(tǒng)的體積，便于攜帶，又可以降低系統(tǒng)功耗，節(jié)約成本；同時，提高了農藥利用率，減少了環(huán)境污染，實現(xiàn)了雜草控制的自動化。
圖1是本發(fā)明雜草實時識別方法的流程框圖； 圖2是本發(fā)明的機器視覺系統(tǒng)原理框圖；圖3是本發(fā)明中雜草自動識別算法的流程圖； 圖4是本發(fā)明的智能除草裝置工作原理示意圖。
具體實施例方式本發(fā)明是針對農業(yè)自動化除草裝置，提出一種基于DSP嵌入式系統(tǒng)的棉田雜草實時識別方法，將獲取的田間圖像經過處理，從綠色作物中識別出雜草，并將雜草信息發(fā)送給控制噴頭打開的微控制器，實現(xiàn)精確對靶噴施，以節(jié)約農藥減少環(huán)境污染。如圖1、圖2所示，除草移動平臺沿著作物行行走，安裝在其前端的攝像機在作物行正上方實時獲取棉田彩色圖像，然后經過視頻解碼器TVP5150PBS解碼，將PAL視頻信號轉換成數字色差信號(YUV4:2:2),存儲在片外的SDRAM中，供DSP芯片調用。對于DSP處理器獲取的幀圖像，根據雜草的位置特征識別行間雜草，根據棉花的種植信息以及葉片的大小、形狀特征識別株間雜草，具體的實施方式如下
1、對待處理的田間彩色圖像，在YCbCr空間中采用Cr色差作為特征值進行圖像分割， 綠色作物置為前景(白色)，土壤置為背景(黑色)；
2、采用高斯模板對二值圖像進行平滑處理，去除噪聲提高圖像質量，便于后續(xù)的圖像處理；
3、由于除草機器人的施藥系統(tǒng)采用4個噴頭噴施藥液，噴頭安裝在移動平臺后方的噴施架上，根據噴頭的布置，把二值圖像平均分成4行，每個噴頭對應一行，當雜草出現(xiàn)在其所在行對應的噴頭的正下方時，微控制器控制噴頭打開，實施噴施任務；
4、如果一個區(qū)域中像素點的個數小于設定的閾值thresholdl，則認為該區(qū)域代表微量雜草，在一定時期內不會對作物的生長造成影響，不予施藥，為了簡化雜草識別過程、節(jié)約時間，對行間雜草和株間雜草采取不同的識別方法，根據圖像區(qū)域的劃分，棉花作物位于中間兩行，而將圖像第一行和最后一行中出現(xiàn)的前景部分，只要像素點的個數大于之前設定的閾值，都定義為行間雜草；
5、根據棉花葉片和雜草葉片大小、形狀的不同，利用面積特征以及形狀特征識別株間雜草。由于棉花的株距一般為20cnT30Cm，一幅圖像中包含2 3株棉花，對于圖像中間兩行出現(xiàn)的前景部分，如果前景區(qū)域的個數不大于2，則認為兩個前景點都是棉花，無需進行下面的識別操作；如果區(qū)域個數大于2，先根據區(qū)域大小特征判定棉花與雜草，把面積明顯小于棉花葉片面積的區(qū)域定義為雜草，若有區(qū)域面積與棉花葉片面積相當甚至更大，再根據區(qū)域的形狀特征(圓形度)是否與棉花葉片相符做進一步判定；
6、提取雜草的位置信息，利用串口通信將其發(fā)送給微控制器，微控制器結合攝像機與噴頭之間的距離、圖像處理的時間以及除草裝置的行走速度等因素，適時地打開噴頭，以實現(xiàn)田間雜草精確對靶噴施的目的。下面結合圖3，對上述第5步中作物行內出現(xiàn)的株間雜草的識別算法做進一步的具體描述
1)因為棉花的株距一般為20cnT30Cm，一幅圖像中包含2 3株棉花，如果前景區(qū)域的個數不大于2，則認為兩個前景點都是棉花，無需進行下面的操作；
2)通過對不同時期的棉花植株葉片面積進行統(tǒng)計，計算出不同時期棉花植株的面積范圍，然后根據不同時期棉花的面積設定像素閾值，利用葉片大小識別雜草如果thresho 1 d 1 <T<thresho 1 d2，則認為葉片面積較小，所以將其定義為雜草，其中 thresholdl為判定微量雜草閾值，threshold〗為判定棉花最小葉片閾值；
如果T>threshold2，說明葉片面積較大，這時需要結合葉片的形狀特征進一步做出判
斷；
3)對于葉片面積與棉花相當的株間雜草，利用葉片的形狀差異進行識別，圓形度用來描述物體形狀接近圓形的程度，其計算公式為下式
R = AtjSZL2
其中，S為圖形面積，L為圖形周長，R值越大則越接近圓形，對棉花葉片統(tǒng)計得其圓形度，圓形度小于閾值的判定為雜草，綜合以上特征識別雜草，效果較好。精確對靶噴藥，就是根據雜草的位置信息來決定噴藥的時機，在第6步中，找出雜草區(qū)域外接矩形的中心作為雜草的質心，并將其發(fā)送給微控制器(如圖4所示)，選用AVR單片機作為微控制器，讀取雜草信息，控制電磁閥的適時開啟，因為雜草質心的信息量較小且傳輸距離較近，所以接口標準配置為RS232，串口通信可以滿足實時性的要求。以上方法提供了一種基于DSP嵌入式系統(tǒng)的雜草實時識別方法，耗時短識別率高，且功耗小體積小，便于應用于田間除草裝置中，以上所述僅為本發(fā)明的較佳實施例，并非用來限定本發(fā)明的實施范圍，凡是依本發(fā)明所做的等效變化與修改，都被本發(fā)明的專利范圍所涵蓋。
權利要求
1.一種棉田雜草實時識別對靶噴施的方法，包括如下步驟步驟一，除草移動平臺沿著作物行行走，安裝在其前端的攝像機在作物行正上方實時獲取包含作物和雜草的棉田彩色圖像，并將待處理的田間圖像經過A/D轉換后，傳輸到外部SDRAM中，供DSP處理器調用； 步驟二，DSP處理器從外部存儲器中獲取幀圖像，利用Cr特征值法，根據閾值指標分割綠色植物和土壤背景，并進行二值化處理；步驟三，根據噴頭的布置，把二值圖像平均分成4 行，每個噴頭對應一行，當雜草出現(xiàn)在其所在行對應的噴頭的正下方時，微控制器控制噴頭打開，實施噴施任務；步驟四，如果一個區(qū)域中像素點的個數小于設定的閾值thresholdl， 則認為該區(qū)域代表微量雜草，在一定時期內不會對作物的生長造成影響，不予施藥，根據圖像區(qū)域的劃分，棉花作物位于中間兩行，對行間雜草和株間雜草采取不同的識別方法， 將圖像第一行和最后一行中出現(xiàn)的前景部分，只要像素點的個數大于之前設定的閾值 thresholdl，都定義為行間雜草；步驟五，根據棉花葉片和雜草葉片大小、形狀的不同，利用形狀特征識別株間雜草，由于棉花的株距一般為20cnT30Cm，一幅圖像中包含2 3株棉花， 對于圖像中間兩行出現(xiàn)的前景部分，如果前景區(qū)域的個數不大于2，則認為兩個前景點都是棉花，如果區(qū)域個數大于2，先根據區(qū)域大小特征判定棉花與雜草，把面積明顯小于棉花葉片面積的區(qū)域定義為雜草，若有區(qū)域面積與棉花葉片面積相當甚至更大，再根據區(qū)域的形狀特征是否與棉花葉片相符做進一步判定；步驟六，將雜草的位置信息通過串口發(fā)送給噴藥控制系統(tǒng)，控制噴頭適時打開，以達到精確對靶噴施的目的。
2.如權利要求1所述的一種棉田雜草實時識別對靶噴施的方法，其特征在于在步驟一中，當外界光線不滿足圖像采集要求，會影響圖像采集的質量以及影響圖像處理的結果時，在攝像機拍攝區(qū)域上方提供人工光源。
3.如權利要求1所述的一種棉田雜草實時識別對靶噴施的方法，其特征在于在步驟二中，由于A/D轉換器將攝像機采集的模擬信號轉換成了數字色差信號，選用YCbCr空間提取綠色植物。
4.如權利要求1所述的一種棉田雜草實時識別對靶噴施的方法，其特征在于在步驟五中，對于株間雜草的識別過程中前景區(qū)域個數大于2的情況，可以按照以下兩個步驟做進一步識別A)如果thresholdlCKthreshold〗，則認為該作物葉片面積較小，所以將其定義為雜草，其中thresholdl為判定微量雜草閾值，為100，threshold〗為判定棉花最小葉片閾值， 為 15000 ；B)如果T>threshold2，說明葉片面積較大，這時需要結合葉片的形狀特征進行識別； 圓形度用來描述物體形狀接近圓形的程度，其計算公式為下式R = At^UL2其中，S為圖形面積，L為圖形周長，R值越大則越接近圓形，對棉花葉片統(tǒng)計得其圓形度為0. 862，取閾值為0. 8，圓形度小于閾值的判定為雜草。
全文摘要
本發(fā)明涉及一種棉田雜草實時識別對靶噴施的方法。視覺系統(tǒng)硬件包括外加光源、CCD彩色攝像機、A/D轉換、DSP圖像處理器、D/A轉換、LCD顯示器，外加光源可以改善自然條件下光線不均勻或亮度不合適的情況。識別方法采用以下步驟安裝在除草機械前部的攝像機實時獲取棉田圖像；經過A/D轉換放到片外存儲器中供DSP處理器調用，DSP從視頻流中抽取幀圖像進行處理；利用Cr特征法進行綠色作物和土壤背景的分割；根據噴頭布置情況，將圖像平均劃分為四行，每個噴頭對應一行；利用位置特征識別行間雜草；利用葉片面積、形狀特征識別株間雜草；將得到的雜草位置信息發(fā)送微控制器，控制噴頭打開，實現(xiàn)除草劑精確對靶噴施，以節(jié)省農藥和減少污染。
文檔編號A01M21/00GK102172233SQ20111005204
公開日2011年9月7日 申請日期2011年3月4日 優(yōu)先權日2011年3月4日
發(fā)明者尹東富, 裴文超, 陳樹人 申請人:江蘇大學