基于图像处理与计算机辅助的物理机械播种装置研究

郭亚静

(洛阳职业技术学院，河南 洛阳 471003)

0 引言

传统种植业中，小粒径种子播种环节都是依靠人力进行人工点播，该种植方式农作强度大，效率低，种子浪费严重。机械化穴盘精密播种装置的出现，提高了基地生产效率，解决了人工点播存在的劳动力投入大、生产成本高及种子浪费严重等问题，但仍存在一定程度的漏播、重播问题。为了解决精密播种装置漏播和重播问题，基于图像处理技术，设计了一种机械播种装置性能参数检测方法。

1 基于计算机辅助的物理机械播种装置

本文采用计算机辅助中的虚拟技术，设计了物理机械播种装置，其过程如图1所示。

图1 虚拟设计过程示意图

机械播种装置主要由机架、牵引或悬挂装置、种子箱、排种器、传动装置、输种管、开沟器、划行器、行走轮和覆土镇压装置等组成，如图2所示。本文设计的机械播种装置模型以作物种子为播种对象，本身没有动力源，与四轮拖拉机配套使用。工作时，在拖拉机的带动下，一边前进，一边起垄；当拖拉机带动播种装置向前行进时，位于后面的驱动轮随之向前滚动。种箱位于播种装置的的最上方，下方有排种轴，排种轴的一侧安有链轮；链轮通过方扣链条与驱动轴上的链轮连接连动，驱动器转动，带动链条；链条带动播种轴转动，种子箱里的种子随之下落，落到圆盘开沟器中，从圆盘间隙中落入土壤，最后由覆土装置覆土，完成整个播种作业过程。

图2 物理机械播种装置

2 物理机械播种装置的图像处理

2.1 播种图像的采集

图像处理技术主要是利用计算机、工业相机、光源、传感器及其他电子设备对需要处理的目标进行图像采集、存储、判断和决策，结合对图像的增强与分割，通过对目标物体特征值的提取和检测，实现图像数据库的建立、模型的建立和匹配等复杂过程。

本文采用带信号触发的CCD高清摄像机拍摄种子播种图像，整个过程比较完成，不会发生图像重叠现象；然后将前后幅采集的图像进行末端和前端进行拼接(见图3)，得到第1幅到最后1幅图像的堆叠式拼接。

图3 播种图像的采集与拼接

2.2 图像分析与处理

采集到播种过程的图像后，接着就是对图像进行处理。需要处理的图像在计算机内部通常被看作为一个矩阵处理，假设采集f(x,y)图像，需要获得M×N个实际数据，那么可以将这些数据以位置顺序组成一个数阵，进一步进行阵元量化后，可以得到一个最终的矩阵替代f(x,y)，说明采样图像的信息可以用一个矩阵表示。该过程可以表示为

(1)

其中，fl(i,j)为图像量化过的像素值。

为了方便对图像的分析和处理，可以将图像矩阵中元素表示为行或列向量，即

(2)

图像转换为矩阵的整个过程如图4所示。

图4 图像转换为矩阵的整个过程图

在图像处理过程中，数字图像信号是二维的，其通常被看成在平面上随机作变量的函数。例如，黑白图像中浓淡变化的灰度值通常用f(x,y)表示，用来表示数字图像中行和列两个方向上的光照强度变化。图像f(x,y)在进行采样时，一般是对f(x,y)进行均值采样，获得每个像素点的亮度值，形成离散的函数f(i,j)。采样过程如图5所示。

图5 图像采样过程示意图

若为彩色图像，则应以RGB明亮变化度作为二维矢量函数表示，即

(3)

相应的离散值为

(4)

经过上述方法后，数字图像可以被离散为像素点，然后进行灰度的量化，便可得到二值图像，从而方便对图像的处理。

2.3 提取种子图像区域

经过前面对图像进行初步的分析与处理后，便可以提取种子图像和计算种子区域面积。本文采用大津法计算提取种子区域图像，对图像f(x,y)而言，设定T为背景和感兴趣区域分割阈值。对于M×N的图像f(x,y)，假设分别有N0个大于和N1个小于灰度T的像素，则

ω0=N0/M×N

(5)

ω1=N1/M×N

(6)

N0+N1=M×N

(7)

μ=ω0×μ0+ω1×μ1

(8)

g=ω0(μ0-μ)2+ω1(μ1-μ)2

(9)

联合式(5)～式(9)，可得

g=ω0ω1(μ0-μ1)2

(10)

其中，u为整幅图像灰度平均值；ω0和μ0分别为感兴趣区域像素总和和灰度平均值；ω1和μ1分别为背景区域像素总和和灰度平均值；g为类间方差值。

提取种子图像的具体流程如下：

Step1：分别设置最大和最小阈值tmax和tmin，然后将阈值变量K和T的初始值都设置为tmin；

Step2：将测量图像分为Q1和Q2两类，若像素值大于K，则像素属于Q1类；反之，像素属于Q2类；

Step3：在2.2小节的基础上对图像进行二值化处理，即

(11)

2.4 计算种子图像区域面积

本文采用中值法计算单子种子图像区域面积Sv，主要计算参数包括目标区域(白色区域)的数目N、种子中心坐标、目标区域和投影坐标等。将目标区域面积值输入到数组元素S[i](0≤i≤N)，则可以得到目标区域面积的单一种子面积Sv=S[N/2]。

3 物理机械播种装置性能参数检测方法

3.1 计算种子数量

物理机械播种装置性能参数最基本的参数是种子数量，区域i中种子数量ni计算公式为

(12)

其中，S[i]为保存种子的数组；int()为取整函数。

种子总数量nr计算公式为

(13)

3.2 测定播种装置条播参数

测定播种装置条播参数主要是测定每个统计区间的种子数量和每个非种子区间的长度。条播参数测定示意图如图6所示。

假设取统计长度为d，统计区域数为M，统计间隔i的纵坐标为[tyi，tyi+1]。其中，i为统计区间的序号；y1=0；1≤i≤M；tyi+1=tyi+d。

设定每个统计区间获得种子阵列的位置信息，而tymax和tymin分别表示目标区域的最大和最小纵坐标。由于目标区域往往包括多个统计区间，因此在计算过程中常常会出现两种情形：

情形1：若tyi≤tymin

情形2：若tyi≤tymindb，则区域被分到统计区间i内；反之，则被分到区间i+1内。

图6 条播参数测定示意图

3.3 测定播种装置穴播参数

测定播种装置穴播参数的关键点在于如何根据每个种子的分布将每个种子分成相关穴。在y轴方向，每个种子阵列中的种子区间和非种子区间基本可以确定，相同种子阵列中的种子分配如下：

1)将相同种子区间[yi-1，yi]中的种子划分为相同穴，同时根据种子区间长度平均值(SD1)求出标准差(σ1)。

2)用SDi表示种子区间i和i+1间的非种子间隔的长度。若SDi

3)计算种子穴的位置坐标，即

(14)

4)在得到以上数据的基础上，计算出播种率、补种率和漏播率等播种装置穴播参数值。

3.4 测定播种装置精密播种参数

播种装置精密播种可以看成是穴播的一种特殊情况，即每个穴中只有唯一一粒种子。首先，所有种子应该分配到全部穴中，然后计算Y轴方向上的种子数量和穴间距离。若穴中的种子数量大于1，则表明发生了重播，记重播次数为m-1(m为穴中所有种植的种子数量)。

4 试验结果与分析

为了验证整个系统的可行性和精确性，在某小麦种植基地进行了实际播种试验，分别按条播、穴播和精密播种3种方式进行。物理机械播种装置测量图像截取的片段图像如图7所示(图像已播种按顺序准确拼接)。

图7 小麦种植播种图像

由图7可以看出：白色区域是主要目标区域，种子已从背景中完美分割出来，验证了本文研究的图像处理算法的可行性和精确性。

物理机械播种装置计算结果如图8所示。图8中，垂线表示种子区间的边界线或中心线。

图8 物理机械播种装置计算结果

由图8(a)可以看出：当前统计区间被分为了6个完成时间段，横线旁边的数字为播种装置计算该区间内的种子数量。这表明，该算法能够准确地将每个目标区域划分为相关的统计区间，并能准确地计算区间内种子的数量。

由图8(b)可以看出：该算法可以准确地将每个目标区域划分为相应的穴，并能够精确计算每个穴中的种子数量，能够方便计算装置的播种量、重播量和播种率。

由图8(c)可以看出：在图8(b)的基础上，该方法可以判断装置整个播种状况。若穴中的种子数量大于1，则表明发生了重播，记重播次数为m-1。另外，在比较y轴方向上相邻穴间距离与标准间距差后，可以实现对装置的播种量、重播量和播种率的准确计算。

5 结论

1)采用计算机辅助中的虚拟设计技术，设计了播种装置，包括机架、牵引或悬挂装置、种子箱、排种器、传动装置、输种管、开沟器、划行器、行走轮和覆土镇压装置等部分。

2)基于图像处理技术，设计了一种检测物理机械播种装置性能参数检测方法，能够在条播、穴播和精密播种3种方式下实现对播种装置的播种量、重播量和播种率的准确计算。实际应用表明：该方法具有较高的可行性和精确性。