LabVIEW圖像處理技術(shù)在超級稻精密播種中的應(yīng)用研究

梁秋艷，周海波，潘 鍥，孫紅旗，李洪波，劉冠喬 (佳木斯大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院，黑龍江佳木斯154007)

超級稻與常規(guī)水稻(雜交稻和常規(guī)稻)在種植上的不同之處在于秧盤育秧播種技術(shù)的要求由原來的常規(guī)水稻大于3粒/穴(取秧面積)的精少播種，提升為2±1粒/穴(取秧面積)的精量播種［1－2］。要實(shí)現(xiàn)超級稻秧盤育秧精量播種、提高成秧率，空穴檢測以及對秧盤空穴進(jìn)行精確補(bǔ)種是關(guān)鍵技術(shù)。應(yīng)用LabVIEW可以方便快捷地對播種過程中采集到的圖像進(jìn)行處理，及時(shí)檢測出空穴位置并進(jìn)行精確補(bǔ)種［3］。

1 LabVIEW圖像處理

使用LabVIEW對圖像進(jìn)行處理時(shí)必須預(yù)先在內(nèi)存中開辟一段空間給圖像，然后才能對其進(jìn)行各種操作，并將當(dāng)前圖像類型轉(zhuǎn)換為指定的圖像類型。如果指定一個(gè)查找表，IMAQ計(jì)算圖像VI將圖像轉(zhuǎn)換為使用同一個(gè)查找表。如果從一張16位圖像轉(zhuǎn)化為一張8位圖像，VI執(zhí)行這種轉(zhuǎn)換由16位像素值轉(zhuǎn)移到正確的指定數(shù)量的轉(zhuǎn)移操作，然后刪除一個(gè)8位值。圖像的灰度變換是分別在R域、G域和B域進(jìn)行，經(jīng)過這些變換，圖像由原來的彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像。

閥值的選擇直接影響到二值化處理后圖像的結(jié)果，所以在圖像的二值化過程中要選擇合適的閥值，選擇合適的閥值大小可以減少二值化后圖像上出現(xiàn)的噪聲，使得圖像背景相對單一［4］。

掩膜是用選定的圖像、圖形或物體，對待處理的圖像(全部或局部)進(jìn)行遮擋，來控制圖像處理的區(qū)域或處理過程。建立掩膜前首先設(shè)置掩膜的坐標(biāo)，設(shè)置好掩膜的形狀后，輸入坐標(biāo)。然后將坐標(biāo)所示的圖形設(shè)置為感興趣區(qū)域，將感興趣區(qū)域轉(zhuǎn)化成掩膜，建立完掩膜后還可以檢驗(yàn)掩膜是否正確。

2 LabVIEW在空穴檢測中的應(yīng)用

空穴檢測系統(tǒng)所需要的硬件設(shè)備主要有CCD攝像機(jī)、圖像采集卡、數(shù)據(jù)采集卡、行程開關(guān)傳感器、光箱和計(jì)算機(jī)。系統(tǒng)工作前，根據(jù)所采用的缽體秧盤規(guī)格，調(diào)整攝像機(jī)的安裝高度，研究采用的缽體秧盤規(guī)格為25×15穴，預(yù)拍攝區(qū)域?yàn)?行×15列的范圍，CCD攝像機(jī)的安裝高度約為700 mm［5－6］。利用CCD攝像機(jī)和圖像采集卡對缽體秧盤圖像進(jìn)行了連續(xù)拍攝，在實(shí)際操作中，處理與分析一幅圖片的總耗時(shí)約為0．26 s。經(jīng)圖像處理并檢驗(yàn)后得到二值掩模圖像，根據(jù)圖像處理結(jié)果，將每個(gè)掩模內(nèi)的灰度均值統(tǒng)計(jì)結(jié)果儲存在數(shù)組R中。選取3組不同的缽體秧盤圖像進(jìn)行處理，所得到的試驗(yàn)結(jié)果見圖1～3。

在第三組5行×15列的缽體秧盤圖像中有空穴的位置，數(shù)組R的統(tǒng)計(jì)結(jié)果表現(xiàn)的灰度均值均為0，將數(shù)組R中的數(shù)據(jù)存入當(dāng)前第i個(gè)缽體秧盤的穴孔數(shù)組Rimn的前5行里，根據(jù)拍攝間隔，依次完成整個(gè)缽體秧盤的空穴檢測。

3 LabVIEW在鄰接矩陣運(yùn)算中的應(yīng)用

采用機(jī)械臂式點(diǎn)位控制補(bǔ)種技術(shù)，秧盤一直在運(yùn)動(dòng)，所以第一行先出現(xiàn)，也就是運(yùn)動(dòng)軌跡是從第一行開始的，這樣可以應(yīng)用鄰接矩陣來求解最短補(bǔ)種軌跡，并且數(shù)組在Lab-VIEW下容易運(yùn)算與編程。應(yīng)用LabVIEW對空穴坐標(biāo)進(jìn)行讀取，由于是5個(gè)頂點(diǎn)的無向圖，所以鄰接矩陣為對稱矩陣，點(diǎn)與點(diǎn)之間的距離根據(jù)秧盤的結(jié)構(gòu)圖(圖4)換算出距離，而對角線上的點(diǎn)是不存在的，可以用0代替。

根據(jù)圖像區(qū)域大小，圖4中各參數(shù)取值如下(單位:mm):D=20;a=4;b=6。

生成鄰接矩陣的流程見圖5。利用捕獲到的5個(gè)空穴坐標(biāo)，將5個(gè)坐標(biāo)中兩兩坐標(biāo)間的距離生成對稱矩陣。基于LabVIEW的程序如圖6所示，前面板輸出的鄰接對稱矩陣見圖7。從圖7可以看出，輸出LabVIEW程序準(zhǔn)確地輸出了5行5列的對稱矩陣，該矩陣作為鄰接矩陣為求解最優(yōu)補(bǔ)種軌跡打下良好基礎(chǔ)。

4 結(jié)論

(1)利用CCD攝像機(jī)和圖像采集卡對缽體秧盤圖像進(jìn)行連續(xù)拍攝，經(jīng)LabVIEW圖像處理并檢驗(yàn)后得到二值掩模圖像，根據(jù)圖像處理結(jié)果，將每個(gè)掩模內(nèi)的灰度均值統(tǒng)計(jì)結(jié)果儲存在數(shù)組R中，根據(jù)拍攝間隔，可依次完成整個(gè)缽體秧盤的空穴檢測。

(2)對空穴坐標(biāo)進(jìn)行讀取后，應(yīng)用LabVIEW編程生成鄰接矩陣，應(yīng)用鄰接矩陣可以求解最優(yōu)補(bǔ)種軌跡。

［1］馬成林．精密播種理論［M］．長春:吉林科學(xué)技術(shù)出版社，1999．

［2］何文洪，陳惠哲，朱德峰．不同播種量對水稻機(jī)插秧苗素質(zhì)及產(chǎn)量的影響［J］．中國稻米，2008(3):60 －62．

［3］周海波，馬旭，王俊發(fā)，等．超級稻育秧播種的缽體盤圖像分析技術(shù)與應(yīng)用研究［C］//劉國權(quán)，王忠．第十二屆中國體視學(xué)與圖像分析學(xué)術(shù)會(huì)議，論文集．中國體視學(xué)學(xué)會(huì)，2008:465－468．

［4］張?jiān)屏粒T平法，鮑晟．LabVIEW在大數(shù)據(jù)量采集與處理軟件中的應(yīng)用［J］．自動(dòng)化儀表，2012，33(7):19 －20．

［5］周海波，馬旭，玉大略，等．2CYL－450型水稻秧盤育秧播種流水線的研制［J］．農(nóng)機(jī)化研究，2008(11):95－97．

［6］齊龍，馬旭，周海波．基于機(jī)器視覺的超級稻秧盤育秧播種空穴檢測技術(shù)研究［J］．農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2009，25(2):121 －125．