基于結(jié)構(gòu)光視覺的聯(lián)合收獲機(jī)谷粒體積流量測(cè)量方法

尹文慶 浦 浩 胡 飛 錢 燕 郭 棟 武亞楠

(南京農(nóng)業(yè)大學(xué)工學(xué)院， 南京 210031)

0 引言

精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)通過制定科學(xué)的管理決策、實(shí)施生產(chǎn)過程的定位和定量精細(xì)調(diào)控投入，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力、減少環(huán)境污染，實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展，因此推動(dòng)精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)發(fā)展具有重要意義[1]。谷物測(cè)產(chǎn)系統(tǒng)是實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)的關(guān)鍵技術(shù)之一，通過獲取作物的產(chǎn)量信息，建立小區(qū)產(chǎn)量分布圖是精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)技術(shù)體系中的重要環(huán)節(jié)之一[2]。

目前，在谷物聯(lián)合收獲機(jī)上安裝測(cè)產(chǎn)系統(tǒng)是獲取產(chǎn)量信息的有效途徑，其核心是谷粒流量測(cè)量系統(tǒng)。谷物測(cè)產(chǎn)系統(tǒng)的核心部件谷物流量傳感器可分為基于質(zhì)量流和基于體積流兩種類型。歐美主流測(cè)產(chǎn)系統(tǒng)技術(shù)成熟，并已經(jīng)商業(yè)化發(fā)展[3-5]，如美國(guó)Case IH公司的AFS系統(tǒng)、John Deere公司的Green Star系統(tǒng)、Ag Leader公司的PF advantage系統(tǒng)等。基于質(zhì)量流檢測(cè)的谷物流量傳感器有沖量式、稱重式以及γ射線等，沖量式應(yīng)用最為廣泛[6]。胡均萬等[7]基于沖量原理設(shè)計(jì)了雙板差分沖量式谷物流量傳感器，通過差分消振電路，提高了傳感器抗振動(dòng)干擾的能力,田間實(shí)際測(cè)量誤差小于5%。周俊等[8]采用平行梁沖量傳感器，通過增加敏感元件結(jié)構(gòu)阻尼、傳感器輸出信號(hào)動(dòng)態(tài)補(bǔ)償以及諧振干擾濾波等方法克服環(huán)境引起的測(cè)量誤差,田間測(cè)產(chǎn)誤差約為10%。張小超等[9]基于稱重原理研發(fā)了糧食產(chǎn)量流量測(cè)量系統(tǒng)及產(chǎn)量分部信息軟件，臺(tái)架試驗(yàn)誤差小于2%。γ射線測(cè)量精度較高，但由于其放射性以及成本高昂等因素制約了其發(fā)展。基于體積流檢測(cè)的谷物流量傳感器主要有對(duì)射式、漫反射式、結(jié)構(gòu)光等。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和圖像處理技術(shù)的發(fā)展，采用光電傳感器測(cè)產(chǎn)成為研究的熱點(diǎn)。趙湛等[10]采用對(duì)射式光電傳感器測(cè)量谷物厚度，建立光電信號(hào)與收獲機(jī)谷物產(chǎn)量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換模型，測(cè)量相對(duì)誤差小于6.5%。付興蘭等[11]采用漫反射式光電傳感器測(cè)算脈寬信號(hào),編碼器實(shí)時(shí)測(cè)量升運(yùn)器轉(zhuǎn)速,建立分段式谷物產(chǎn)量轉(zhuǎn)換模型,設(shè)計(jì)了光電漫反射谷物流量測(cè)量系統(tǒng)，田間測(cè)產(chǎn)誤差約為3.5%。楊剛等[12]基于線結(jié)構(gòu)光源和機(jī)器視覺設(shè)計(jì)了谷物測(cè)產(chǎn)系統(tǒng)，采用電感式接近開關(guān)解決了系統(tǒng)誤觸問題，建立轉(zhuǎn)速的線結(jié)構(gòu)修正模型以減小誤差，臺(tái)架實(shí)驗(yàn)誤差小于4.27%。綜上，雙板沖量式谷物流量傳感器通過差分運(yùn)算減小振動(dòng)對(duì)測(cè)量精度的影響，但不同機(jī)器的差異性難以建立準(zhǔn)確統(tǒng)一的修正模型。基于體積流的檢測(cè)大多基于升運(yùn)器，使用成本較高，且機(jī)器振動(dòng)影響較大，對(duì)試驗(yàn)結(jié)果有一定影響。

目前，物體表面輪廓檢測(cè)和重建技術(shù)已不斷成熟，結(jié)構(gòu)光三維視覺是近年發(fā)展起來的光學(xué)測(cè)量方法，適于測(cè)量不規(guī)則物體表面[13]。本研究采用滑槽輸送谷物，利用滑槽運(yùn)輸量大、結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單等特點(diǎn)，基于激光三角法原理建立結(jié)構(gòu)光三維視覺系統(tǒng)，利用編碼器獲得谷粒流速度，設(shè)計(jì)滑槽輸送谷粒體積流量測(cè)量系統(tǒng)，以實(shí)現(xiàn)滑槽輸送谷粒體積流量的測(cè)量。

1 系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)與工作過程

谷粒體積流量測(cè)量系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)見圖1，由激光器、工業(yè)相機(jī)、滑槽、測(cè)速模塊以及谷粒體積計(jì)算模塊組成。滑槽作為輸送谷物的平臺(tái)，截面寬、高分別為200、100 mm，滑槽的傾角可調(diào)節(jié)，傾角調(diào)節(jié)范圍為15°～45°，為了實(shí)現(xiàn)谷粒在滑槽中平穩(wěn)流動(dòng)，在滑槽上部裝有擋板。根據(jù)滑槽尺寸及實(shí)際安裝需求，選用FU650AB100-GD16型一字線激光器，激光波長(zhǎng)為650 nm，激光器安裝于滑槽正上方并與滑槽垂直，選用大恒MER-131-210U3M型黑白相機(jī)(分辨率為1 280像素×1 024像素，幀率為210 f/s可調(diào)，圖像格式為bmp)，通過USB 3.0接口將采集的圖像傳輸給谷粒體積計(jì)算模塊。根據(jù)視場(chǎng)范圍，選用M0814-MP2型相機(jī)鏡頭，焦距為8 mm，工業(yè)相機(jī)物距大于320 mm。系統(tǒng)拍攝視場(chǎng)為200 mm×160 mm。測(cè)速模塊由編碼器、驅(qū)動(dòng)滾輪和計(jì)數(shù)器組成，光電旋轉(zhuǎn)編碼器型號(hào)為樂全HS15H60G-1258BH-N2，圓周分辨率為1 258 p/r。

圖1 測(cè)量系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖Fig.1 Measurement system structure diagram1.激光器 2.工業(yè)相機(jī) 3.滑槽 4.測(cè)速模塊 5.谷粒體積計(jì)算模塊

系統(tǒng)開始工作時(shí)，谷粒物料順著滑槽向下運(yùn)動(dòng)至結(jié)構(gòu)光平面處，激光發(fā)射器發(fā)出的線結(jié)構(gòu)光照射在谷粒流表面，工業(yè)相機(jī)實(shí)時(shí)采集滑槽輸送的谷粒流結(jié)構(gòu)光輪廓的變化圖像。結(jié)構(gòu)光輪廓實(shí)時(shí)變化，反映了谷粒流截面積的變化，結(jié)構(gòu)光輪廓曲線與滑槽結(jié)構(gòu)光曲線圍成的截面即為谷粒流的截面積。測(cè)速模塊中的驅(qū)動(dòng)滾輪隨著谷粒流動(dòng)而轉(zhuǎn)動(dòng)，光電編碼器輸出滾輪轉(zhuǎn)速脈沖信號(hào)即可測(cè)量出實(shí)時(shí)的谷粒流速。根據(jù)獲得的谷粒流的截面積及對(duì)應(yīng)的谷粒流速，即可計(jì)算出該時(shí)刻的谷粒流體積，實(shí)時(shí)累加后獲得輸送的谷粒物料的體積。測(cè)量系統(tǒng)流程如圖2所示。

圖2 測(cè)量系統(tǒng)流程圖Fig.2 Measurement system flow chart

2 谷粒體積流量算法

2.1 參數(shù)標(biāo)定

采用試驗(yàn)參數(shù)標(biāo)定法對(duì)系統(tǒng)參數(shù)進(jìn)行標(biāo)定,標(biāo)定光路圖如圖3所示。

圖3 標(biāo)定光路圖Fig.3 Calibration light path diagram

線激光照射在物體表面，反射光線通過透鏡中心O在成像平面上成像，OO1為成像物距，OO2為成像像距，θ為入射光線與最低點(diǎn)的反射光線夾角，α為最低點(diǎn)反射光線與成像平面夾角。當(dāng)物長(zhǎng)為h2時(shí)，對(duì)應(yīng)成像平面像素偏移值為d1；當(dāng)物長(zhǎng)為h2時(shí)，對(duì)應(yīng)的成像平面像素偏移值為d2，因?yàn)橄鄼C(jī)安裝于滑槽上方固定位置，即d、b、θ、α為固定值，物長(zhǎng)與像素偏移值具有一一對(duì)應(yīng)的關(guān)系[14]。為了得到物長(zhǎng)與像素偏移值的關(guān)系，在試驗(yàn)臺(tái)上安裝一部輔助激光發(fā)射器，它與測(cè)量激光線形成十字激光，同時(shí)在測(cè)量激光平面上安裝激光測(cè)距儀，如圖4所示。

圖4 試驗(yàn)標(biāo)定設(shè)備安裝圖Fig.4 Installation drawing of test calibration equipment

在測(cè)量激光線安裝架上選取4個(gè)輔助激光器的安裝位置，每個(gè)安裝位置向滑槽填充谷粒20次，如圖4a所示，每次填充谷粒后讀取激光測(cè)距儀的數(shù)據(jù)及CCD相機(jī)拍攝的圖像對(duì)應(yīng)點(diǎn)的像素偏移值，每個(gè)測(cè)點(diǎn)重復(fù)測(cè)量10次取平均值。利用曲線擬合法對(duì)4個(gè)安裝位置采集的標(biāo)定數(shù)據(jù)進(jìn)行最小二乘法擬合，標(biāo)定關(guān)系曲線如圖5所示。平均相對(duì)誤差為0.93%。

圖5 標(biāo)定關(guān)系曲線Fig.5 Calibration relationship curve

2.2 結(jié)構(gòu)光圖像預(yù)處理

為了獲取滑槽輸送的谷粒流表面線激光輪廓的邊界點(diǎn)，提取感興趣區(qū)域(RoI)圖像，確定RoI尺寸為1 280像素×600像素，空載狀態(tài)下激光照射位置滑槽輪廓如圖6a所示，用極值法對(duì)圖像輪廓坐標(biāo)進(jìn)行提取，由于相機(jī)拍攝視場(chǎng)相對(duì)于滑槽位置不變，根據(jù)滑槽結(jié)構(gòu)光輪廓特點(diǎn)，分3段進(jìn)行最小二乘法曲線擬合[15]，如圖6b所示，滑槽輪廓的表達(dá)式為

(1)

式中z——z軸方向像素偏移值

y——y軸方向像素偏移值

圖6 滑槽輪廓Fig.6 Trough profile

圖7 谷粒流結(jié)構(gòu)光輪廓提取方法Fig.7 Grain flow structured light contour extraction method

為了消除采集過程中環(huán)境光對(duì)結(jié)構(gòu)光圖像的干擾，采用5×5模板的中值濾波算子進(jìn)行濾波處理,如圖7a所示；對(duì)結(jié)構(gòu)光圖像采用極值法進(jìn)行邊界檢測(cè)與提取[16]，如圖7b所示。圖中橫坐標(biāo)為y軸方向像素偏移值，縱坐標(biāo)為z軸方向像素偏移值。通過閾值判定法提取谷粒結(jié)構(gòu)光輪廓Zc，將提取的結(jié)構(gòu)光輪廓減去空載時(shí)滑槽輪廓，得到判定值ΔZ。

(2)

通過試驗(yàn)驗(yàn)證選取閾值Tc=5，當(dāng)ΔZ≥Tc時(shí)，判定為谷粒流輪廓點(diǎn)；當(dāng)ΔZ

2.3 谷粒流截面積計(jì)算

通過標(biāo)定結(jié)果，將谷粒流輪廓邊界坐標(biāo)轉(zhuǎn)換為對(duì)應(yīng)的谷粒流實(shí)際物理值。如圖8a所示，k為當(dāng)前時(shí)刻拍攝獲取的物料截面幀數(shù)，因相機(jī)在y方向(谷粒流截面方向)上分辨率大于1 000像素，可將相鄰兩點(diǎn)間連線近似看作線性變化[17]，則在第k幀時(shí)，第i個(gè)梯形微元面積為

ΔS(i,k)=(Zik-Z′ik+Z(i+1)k-Z′(i+1)k)Δy/2
(i=1,2,…,x；k=1,2,…)

(3)

式中x——每幀谷粒流截面邊界特征點(diǎn)數(shù)

Δy——y軸方向相鄰梯形微元的中心點(diǎn)距離，由數(shù)字圖像處理可得

則在t時(shí)刻，谷粒流瞬時(shí)截面積為

(4)

式中m——y軸方向上梯形微元總數(shù)

圖8 谷粒流體積計(jì)算模型Fig.8 Grain flow volume calculation model

2.4 谷粒流速度計(jì)算

為了獲取谷粒流的流速，在滑槽的中央裝一個(gè)半徑為40 mm的滾輪，當(dāng)谷粒經(jīng)過激光掃描區(qū)域后帶動(dòng)滾輪旋轉(zhuǎn)，采用光電旋轉(zhuǎn)編碼器測(cè)量滾輪的轉(zhuǎn)速，通過電子計(jì)數(shù)器通訊功能將數(shù)據(jù)傳輸至計(jì)算機(jī)。谷粒流速測(cè)量結(jié)構(gòu)圖如圖9所示。

圖9 谷粒流速測(cè)量結(jié)構(gòu)圖Fig.9 Grain flow measurement structure1.滾輪 2.安裝板 3.編碼器 4.電子計(jì)數(shù)器

為了在較寬速度范圍內(nèi)實(shí)現(xiàn)高精度測(cè)速，使用M/T測(cè)速法，即在預(yù)定時(shí)間內(nèi)同時(shí)對(duì)編碼器輸出脈沖與時(shí)鐘脈沖計(jì)數(shù)[18]，其測(cè)速原理如圖10所示。

圖10 M/T法測(cè)速原理圖Fig.10 Principle of M/T method for speed measurement

所測(cè)得的轉(zhuǎn)速為

(5)

式中m1——編碼器輸出脈沖數(shù)

m2——時(shí)鐘脈沖數(shù)

fs——時(shí)鐘脈沖頻率

N——編碼器旋轉(zhuǎn)一周所輸出的脈沖數(shù)

n(t)——編碼器的轉(zhuǎn)速

則谷粒流速為

v(t)=2πrn(t)

(6)

式中r——旋轉(zhuǎn)半徑

v(t)——谷粒流速度,由運(yùn)動(dòng)控制器測(cè)出

2.5 谷粒流體積計(jì)算

設(shè)谷粒流以速度v(t)沿滑槽運(yùn)動(dòng)，則S(1)、S(2)、…、S(n)為第1、2、…、n幀線激光谷粒流輪廓截面面積，如圖8b所示[19]。

設(shè)t時(shí)刻，谷粒流瞬時(shí)截面積為S(t)，則瞬時(shí)體積p(t)為

(7)

式中f——圖像采集幀率

則在t時(shí)間內(nèi)，根據(jù)公式n=tf計(jì)算得出截面積數(shù)n。那么t時(shí)間內(nèi)谷粒體積P(t)為

(8)

3 試驗(yàn)結(jié)果與分析

為了獲得不同物料體積、相機(jī)的圖像采集幀率以及滑槽傾角對(duì)測(cè)量誤差的影響，選用的試驗(yàn)體積有17.6、24.8、32.0、39.2 L共4種早燦307水稻，滑槽傾角為15°、20°、25°、30°，圖像采集幀率為40、60、80、100 f/s。每個(gè)試驗(yàn)重復(fù)4次[20]，試驗(yàn)因素水平見表1，試驗(yàn)結(jié)果見表2。采用正交試驗(yàn)法，選用L16(43)正交試驗(yàn)表安排試驗(yàn)。

表1 試驗(yàn)因素水平Tab.1 Factor levels of experimental design

由表2可知，在滑槽傾角為30°、谷粒體積為17.6 L、相機(jī)的圖像采集幀率為100 f/s時(shí)，最小測(cè)量誤差為0.74%，在滑槽傾角為20°、谷粒體積為39.2 L、相機(jī)的圖像采集幀率為40 f/s時(shí)，最大測(cè)量誤差為5.2%。通過對(duì)表2極差分析可得[21]：各因素對(duì)谷粒體積測(cè)量誤差的影響由大到小依次為RA、RC、RB，所以谷粒體積對(duì)測(cè)量誤差的影響最大。在谷粒體積一定時(shí)，相機(jī)的圖像采集幀率對(duì)測(cè)量誤差影響較大，達(dá)到顯著水平，滑槽傾角的影響相對(duì)較弱。如圖11所示，滑槽傾角對(duì)谷粒體積測(cè)量誤差的影響呈正相關(guān)，相機(jī)的圖像采集幀率對(duì)谷粒體積測(cè)量誤差的影響呈負(fù)相關(guān)。

4 結(jié)論

(1)構(gòu)建了基于結(jié)構(gòu)光三維視覺的滑槽輸送谷粒體積流量的測(cè)量系統(tǒng)。該系統(tǒng)主要由激光器和工業(yè)相機(jī)組成，可以實(shí)時(shí)獲取滑槽谷粒流表面的結(jié)構(gòu)光圖像。

(2)通過對(duì)結(jié)構(gòu)光圖像進(jìn)行預(yù)處理和采用閾值判定法可以獲得谷粒流截面的包圍輪廓，采用梯形微元法分別建立了滑槽中谷粒流的截面積計(jì)算模型和體積計(jì)算模型。

(3)進(jìn)行了正交試驗(yàn),研究滑槽傾角和圖像采集幀率對(duì)谷粒體積流量誤差的影響。在4種谷粒體積流量的測(cè)量中，當(dāng)測(cè)量體積為17.6 L、滑槽傾角為30°、結(jié)構(gòu)光圖像采集幀率為100 f/s時(shí)，測(cè)量誤差最小，為0.74%；當(dāng)測(cè)量體積為39.2 L、滑槽傾角為20°、結(jié)構(gòu)光圖像采集幀率為40 f/s時(shí)，測(cè)量誤差最大，為5.2%。系統(tǒng)測(cè)量誤差不大于5.2%，重復(fù)試驗(yàn)變異系數(shù)不大于0.021，均方根誤差不大于1.268 L。

表2 正交試驗(yàn)結(jié)果Tab.2 Results of orthogonal experiment

圖11 不同因素水平下谷粒體積測(cè)量誤差的變化曲線Fig.11 Variation of grain volume measurement error at different factor levels