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基于圖像識別的采摘技術
愛媛大學 生物力學部
引言
自動化技術近年在農業(yè)領域發(fā)展迅速。但是，這項技術仍然沒有達到工廠自動化的水平。在農業(yè)領域有一些難題。例如，農業(yè)運作要比工業(yè)生產更復雜。植物器官形狀的各不相同，要求圖像傳感器和辨認系統(tǒng)應能準確的獲取果實的位置。迄今為止，二維和三維的圖像傳感器，圖像識別和形狀建模功能已經研發(fā)成功。我們實驗室已經研發(fā)出了可以識別草莓位置的三維視覺傳感系統(tǒng)。這個系統(tǒng)由三部分組成。1)一個通過顏色辨認果實的電荷耦合攝像機2）一個探測果實方位并測量果實距離的測距儀3）分析這些二維三維數據的計算機。這個系統(tǒng)通過探測到的數據確定果實的三維坐標。你會發(fā)現(xiàn)，應用這個三維視覺傳感系統(tǒng)，可以成功的辨認出已選定形狀的果實。
為了支持門式系統(tǒng)的運動，建立了涵蓋果實日常生長變化參數的數據庫。這個數據庫包含成熟果實、未成熟果實、已收獲果實、果實形狀、顏色及三維坐標信息，因此能夠完成裝運預測。因此，開發(fā)這樣一個數據庫可以使我們?yōu)闄C械自動收獲果實制定計劃，從而有效地提高運作和收割效率。
圖1 起重系統(tǒng)和三維視覺傳感系統(tǒng)
簡介
在溫室生產中，計算機支持系統(tǒng)是控制自動化的環(huán)境條件的媒介。此外，為實現(xiàn)農業(yè)自動化研發(fā)了很多機器人。特地研發(fā)了采摘機器人。關于果實和花的位置的識別系統(tǒng)對于實現(xiàn)機器人自動控制是很重要的。在早先的設計中，我們設計了機器人傳感系統(tǒng)。但是，它不能識別很小的綠色或白色的果實。這次設計中，我們通過花和果實的相關數據來找出這些小果實。同時，我們也制造了花和小果實的識別系統(tǒng)。
草莓選育系統(tǒng)
圖2 草莓田里的壟和起重系統(tǒng)
圖1展示的是安有起重系統(tǒng)的三維視覺傳感系統(tǒng)。這個系統(tǒng)的組成部分有：能夠輸入顏色和二維圖像信息的電荷耦合器攝像機、能夠確定z軸坐標的測距儀和一個能夠在y軸方向移動的工作臺。龍門系統(tǒng)可以在x方向的導軌上移動。龍門系統(tǒng)中的圖像處理模塊是圖2中的一個作業(yè)階段。圖2展示的是一塊草莓田。有三壟被地膜覆蓋的田，并且其上裝有可以在導軌上運動的起重系統(tǒng)。這塊田的圖像處理工作被分成27個工作階段。這個工作流程在田間依次循環(huán)執(zhí)行。草莓如圖1所示種植。果實和花長在田間，葉則長在靠近田壟的位置。這樣，在圖像處理階段就可以通過二維圖像信息輕易的分辨出花和果實了。
采摘技術信息獲取
果 田 機 房
圖3 采摘系統(tǒng)的圖像處理系統(tǒng)和數據庫
圖3中的左側區(qū)域展示的是圖像處理系統(tǒng)。它由三部分組成。1)一個通過顏色辨認果實的電荷耦合攝像機2）一個探測果實方位并測量果實距離的測距儀3）分析這些二維三維數據、控制x-Y機器人和測距儀的計算機。這個系統(tǒng)通過探測到的數據確定果實的三維坐標。右側區(qū)域展示的是數據庫。這個系統(tǒng)儲存了日期還有果實和花的數量與位置。由于綠的未成熟的果實與莖葉的顏色相同，所以很難被區(qū)分。所以這個模塊通過花的信息，可以輕易分辨出未成熟的果實。
圖像處理方法
數據庫包含花、綠色未成熟果實、白色未成熟果實還有成熟果實四個階段的數據。這四個階段是根據基于色相飽和度與亮度構成的色彩來區(qū)分的。圖4展示的是HIS顏色空間和色立體圖的關系。
圖4 HIS顏色空間和色立體圖
1. 花的鑒定
230 ￡≤ I ≤￡ 255 (1)
0 ￡≤ S ≤￡ 0.05 (2)
如果不等式1、2同時成立則表明這個位置是花。
2. 綠色未成熟果實
H = 120o (3)
當這個位置曾經是花而不是白色未成熟果實，同時等式3成立，則表明是綠色未成熟果實。
3. 白色未成熟果實
230 ≤￡ I ￡ ≤￡ 255 (4)
15o ￡ ≤￡ H ￡ ≤￡ 50o (5)
當這個位置曾經是綠色未成熟果實時，如果不等式4、5都成立，則表明是白色未成熟果實。
4. 成熟果實
0o ￡ ≤￡ H ≤￡￡ 15o (6)
當這個位置曾經是白色未成熟果實時，如果不等式6成立則表明是成熟果實。
結果與討論
我們把探測到的花和果實的信息儲存到數據庫中。建立這個數據庫可以讓我們?yōu)椴烧麑嵶龊糜媱?，從而有效地提高運作和收割效率。
參考文獻
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