基于機器視覺的種子間距識別及其應用

摘要：介紹了基于機器視覺的精播排種器性能檢測方法，在對獲取的樣本圖像進行處理的基礎上完成幀種子間距特征的識別。通過分析種子運動特征，實現(xiàn)了排種時間間隔樣本的提取。利用理論排種和實際排種時間間隔之間的關系，構建了以時間間隔為特征量的排種質(zhì)量統(tǒng)計模型，計算出排種器性能指標。試驗表明，此方法檢測誤差小、速度快、精度高。

關鍵詞：排種器；種子間距；排種時間間隔；機器視覺；檢測

中圖分類號：S223.2；TP391.41 文獻標識碼：A 文章編號：0439-8114（2012）23-5491-03

Recognition and Application of the Seed Spacing Based on Machine Vision

AN Ai-qin1，YANG Zhi-bang2，WANG Yu-shun3，PANG Ming-hua1，NIE Yong-fang1

（1. School of Mechanical and Electrical Engineering， Henan Institute of Science and Technology， Xinxiang 453003， Henan， China；

2. Mechanical and Electrical Engineering Institute， Kaifeng University， Kaifeng 475004， Henan，China；

3. College of Engineering， Shanxi Agricultural of University， Taigu 030801，Shanxi，China）

Abstract： The machine vision method was adopted to detect the performance of precision seedmeter. Through a series of treatments， the frames of seed spacing were recognized. The samples of the seed interval time were extracted by analyzing of seed movement. The statistical model was deduced based on the relationship of the theory interval time and the practical interval time. Finally， the performance of the seedmeter was counted. The result of experiment showed that the method precision and velocity were satisfactory.

Key words： seedmeter； the seed spacing； the seed interval time； machine vision； detection

近幾年來，排種器性能檢測方法越來越多，如視覺檢測、人工檢測、光電檢測、壓電效應檢測、高速攝影檢測等，其中機器視覺的排種器性能檢測方法可以實現(xiàn)排種性能的快速、準確檢測。該檢測方法在檢測效率和精度上都具有顯著優(yōu)勢[1]。因此，嘗試采用基于機器視覺的種子間距識別方法來完成排種器性能的檢測。

種子間距識別就是統(tǒng)計每幀圖像中相鄰種子之間的間距，計算種子排種時間間隔，利用排種時間間隔模型估計排種質(zhì)量指標[2]。在排種器運轉(zhuǎn)平穩(wěn)、排種盤無堵塞故障、樣本圖像采樣頻率一定的情況下，排種時間間隔是一個平穩(wěn)隨機過程。通過統(tǒng)計排種時間間隔在不同區(qū)間內(nèi)的頻率，即可完成排種器性能的檢測。

1 視覺檢測樣本制備

為了獲得排種器在不同轉(zhuǎn)速和不同氣壓下的幀種子圖像樣本，試驗中轉(zhuǎn)速取40、49、70、91、100 r/min 5個水平，氣壓取4.00、4.88、7.00、9.12、10.00 kPa 5個水平，采用二次正交旋轉(zhuǎn)組合試驗設計，共有9個處理[2-4]。試驗選用大豆作為試驗材料。

試驗時調(diào)節(jié)CCD攝像機焦距和照明裝置，直到種子流圖像清晰時鎖定焦距。試驗臺控制排種器按設計的試驗參數(shù)排種，CCD攝像機采集種子流視頻信號并存儲，即獲得檢測樣本資料。

2 種子間距識別

采用VC++編程或MATLAB軟件圖像處理工具箱對獲得的視頻資料進行處理。通過對原始圖像進行差分、增強、二值化、中值濾波和腐蝕膨脹等處理[5，6]，可得到清晰的幀種子圖像樣本（圖1）。

2.1 種子位置特征的提取

通過求取種子質(zhì)心坐標來提取種子位置特征，對圖像中每一粒種子求取質(zhì)心坐標：

Xj=■×■xYj=■×■y （1）

式中，x為種子區(qū)域內(nèi)像素點的橫坐標；y為種子區(qū)域內(nèi)像素點的縱坐標；l為種子區(qū)域內(nèi)像素點的個數(shù)；Xj，Yj為第j粒種子的位置特征。

對于處理后的樣本圖像，參照式（1）利用VC++編程即可提取幀圖像中種子的位置特征（圖2）。對檢測樣本圖像利用VC++程序處理即可獲得種子位置特征樣本。

2.2 投種初速度的確定

若忽略空氣阻力的影響，種子從排種口排出時近似做斜上拋運動，建立圖3所示的坐標系XOY。設排種盤角速度為ω，排種盤半徑r=0.125 m，排種盤轉(zhuǎn)速為n、排種角θ=10°，則種子離開排種口時的垂直初速度v■ 為：

v■=■r sinθ （2）

2.3 種子間距特征的提取

種子從排種口排出后只受重力作用，則第i幀圖像中第j粒種子的垂直位置為：

Y（i，j）=-v■ t（i，j）+■g t2（i，j） （3）

式中，i為圖像按視覺采集順序編號， i=1，2，…，n；j為種子在圖像中位置自上而下編號，j=1，2，…，m；t（i，j）為第i幀圖像中第j粒種子從排種口排出后運動到圖示位置所經(jīng)歷的時間；g為重力加速度。

第i幀圖像中第j粒種子和第j+1粒種子在垂直方向上的間距為：

ΔY（i，j）=Y（i，j+1）-Y（i，j）=-v■（t（i，j+1）-t（i，j））+■g（ t2（i，j+1）-t2（i，j）） （4）

通過圖像特征量的提取，得到了圖像中每粒種子的位置特征量樣本。但這些特征量是種子在圖像中的像素坐標，要進行排種質(zhì)量指標的計算，還需將此特征量進一步轉(zhuǎn)化為種子的實際位置特征樣本，即進行圖像標定。

在圖像采集的背景板上垂直固定一刻度尺，與種子流一同被攝入圖像。圖像標定時，測出刻度尺上、下兩端點的像素坐標Y1和Y2，刻度尺的長度L=20 cm，則坐標轉(zhuǎn)換系數(shù)α計算公式為：

α=■×100 （5）

利用種子圖像間距特征量樣本和標定轉(zhuǎn)換系數(shù)可計算出種子的實際間距特征量樣本，從而完成種子間距的識別。

3 種子間距應用

結(jié)合種子排出后的運動特征，分析已經(jīng)提取的種子實際間距特征量樣本，可知種子垂直間距會隨時間變化，但垂直間距差不隨時間變化，因此可考慮構建垂直間距差樣本。

種子垂直間距差的不變性受排種頻率和采樣頻率的影響。采樣頻率由CCD攝像機性能決定，可以近似認為不變，則垂直間距差不變性只受排種器的排種頻率影響。排種器的排種頻率是排種器性能的一種表示，因此可以用垂直間距差來估計排種器的排種質(zhì)量指標。

3.1 種子排種時間間隔的確定

由種子垂直間距樣本和種子運動特征可計算出排種時間間隔。在式（4）中第i幀圖像中第j粒種子和第j+1粒種子從排種口拋出時間應滿足以下關系：

t（i，j+1）=t（i，j）+ΔY（i，j） （6）

式中，ΔT（i，j）為第i幀圖像中第j粒種子和第j+1粒種子排種時間間隔。

利用種子垂直間距樣本和式（6）可計算出種子排種時間間隔，從而建立種子排種時間間隔樣本。

3.2 理論排種時間間隔的確定

根據(jù)排種器轉(zhuǎn)速和型孔數(shù)，可計算型孔理論排種時間間隔ΔTstd，即

ΔTstd=■ （7）

式中，S為型孔數(shù)，S=24；n為排種器轉(zhuǎn)速；ΔTstd為型孔理論排種時間間隔。

3.3 排種模型的確定

排種模型的確定是檢測排種質(zhì)量的關鍵。由種子排種時間間隔樣本估計排種器的排種質(zhì)量，需要識別排種時間間隔中種子的各種屬性，這些屬性構成排種模型。

對于非負整數(shù)集N={0，1，2，…}，考察每個試驗樣本，根據(jù)理論排種時間間隔、實際排種時間間隔兩個特征，定義排種模型[2，7，8]如下：

Pattern（ΔT）=P（b≤ΔT≤a）P（c≤ΔT≤b）a=1.5×ΔTstdb=0.5×ΔTstdc=-0.5×ΔTstd （8）

式中，ΔT為實際排種時間間隔。

3.4 排種質(zhì)量指標計算

參照精密播種機國際標準ISO 7256/1，精密排種器的排種質(zhì)量指標主要通過漏播指數(shù)（M）、合格指數(shù)（A）和重播指數(shù)（D）三指標來衡量。

M=p（■）×100A=p（■）×100D=p（■）×100 （9）

式中，N1為排種時間間隔ΔT>1.5×ΔTstd的種子個數(shù)；N2為排種時間間隔在-0.5×ΔTstd≤0.5×ΔTstd之間的種子個數(shù)；N3為排種時間間隔在0.5×ΔTstd≤ΔT≤1.5×ΔTstd之間的種子個數(shù)；N為種子總數(shù)。

根據(jù)式（8）、式（9）和排種時間間隔樣本，可計算出精密排種器排種質(zhì)量指標，具體見表1。

由表1可知，轉(zhuǎn)速變化對排種質(zhì)量指標影響很小，但氣壓的變化影響較為明顯。在氣壓變化時漏播指數(shù)變化較為明顯。在轉(zhuǎn)速為70 r/min時，氣壓4 kPa時漏播指數(shù)為4.438 6，氣壓10 kPa時漏播指數(shù)增至55.994 6。產(chǎn)生此結(jié)果的主要原因是氣壓較大時，在充種室內(nèi)種子被氣流吹浮，無法完成有效充種，從而導致充種效果極差，漏播指數(shù)很大。在實際播種時，通過適當控制氣壓就可以減弱或避免氣壓變化帶來的影響。

4 小結(jié)

在對視覺檢測樣本采集和圖像處理的基礎上利用VC++編程提取了種子位置特征量，完成了種子間距樣本的制備；通過分析種子的運動特性完成種子排種時間間隔樣本的提取；通過對理論排種時間間隔和實際排種時間間隔的分析，構建了排種質(zhì)量識別模型；利用排種時間間隔樣本和排種質(zhì)量模型完成了排種器排種質(zhì)量指標的估計。

在幀種子位置特征量提取的過程中，采用質(zhì)心法來完成，試驗結(jié)果表明，用質(zhì)心法識別較MATLAB軟件工具箱中的Regionprop函數(shù)識別精度高。以排種時間間隔特征量構建的排種質(zhì)量模型，完成了排種質(zhì)量的快速估計。

參考文獻：

[1] 胡少興，查紅彬，馬成林.基于序列圖像的排種器性能檢測方法[J].農(nóng)業(yè)機械學報，2004，35（1）：52-55，64.

[2] GB 6973-1986，單粒（精播）播種機試驗方法[S].

[3] NJ 167-1978，播種機試驗方法[S].

[4] 徐中儒.回歸分析與試驗設計[M].北京：中國農(nóng)業(yè)出版社，1998.

[5] 楊淑瑩. VC++圖像處理程序設計[M].北京：清華大學出版社，2003.

[6] GONZALEZ R C， WOODS R E， EDDINS S L. 數(shù)字圖像處理（MATLAB版）[M].北京：電子工業(yè)出版社，2005.

[7] 王玉順，郭俊旺，趙曉霞，等. 基于機器視覺的條播排種器性能檢測及分析[J].農(nóng)業(yè)機械學報，2005，36（11）：50-54.

[8] 王玉順，司慧萍，鄭德聰，等. 精密播種粒距的概率分布[J].農(nóng)業(yè)機械學報，2001，32（3）：40-43.