農(nóng)業(yè)機械中機器視覺技術的應用

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摘要：隨著科技迅猛發(fā)展，機器視覺技術在農(nóng)業(yè)機械中的應用越來越廣泛，機器視覺技術的發(fā)展，不僅體現(xiàn)了一個國家科技能力發(fā)展的水平，同時對于提高農(nóng)業(yè)作物的產(chǎn)量和管理效率都有重要意義。機器視覺在農(nóng)業(yè)中的應用為其精細化、自動化生產(chǎn)奠定了基礎，不僅有助于解放勞動力，還有助于提高農(nóng)作物產(chǎn)品的品質(zhì)和產(chǎn)量。

關鍵詞：機器視覺技術；農(nóng)業(yè)機械；機械自動化

機器視覺系統(tǒng)是一種借助光學裝置和非接觸的傳感器獲得被檢測物體的特征圖像，并從這些獲取的圖像中收集被檢測物體的信息，進而實現(xiàn)檢測和控制的裝置。作為人工智能的關鍵技術，機器視覺將是促進社會各行業(yè)進入智能時代的最重要的技術之一，因此，它也被稱為“工業(yè)之眼”。目前，機器視覺技術已經(jīng)應用到果蔬采摘、零件檢測、藥品檢測、航天高溫風洞系統(tǒng)、天氣預測、偵查追蹤、智能交通、安防監(jiān)控等各個行業(yè)，是社會發(fā)展中一項極具突破性的技術。當然，從當前關于這項技術的諸多應用信息來看，機器視覺技術對我國農(nóng)業(yè)自動化生產(chǎn)有重要作用。從已有的應用經(jīng)驗來看，農(nóng)作物在生產(chǎn)過程中其生產(chǎn)周期的自動化管理要有更加智能化的結(jié)果，機器視覺技術必須要有所應用。此外，植物種子質(zhì)量的判別，擾亂植物正常生長的雜草的識別以及對農(nóng)作物生長各階段的監(jiān)控等，都能夠在視覺技術的幫助下獲得更大突破[1]。

1機器視覺技術在農(nóng)業(yè)機械中的發(fā)展現(xiàn)狀

機器視覺技術在農(nóng)業(yè)機械中的研究，歐美國家早在20世紀80年代就開始在農(nóng)業(yè)機械中開展機器視覺技術的研究，初期主要研究對桃子、西紅柿和黃瓜等進行質(zhì)量檢測和產(chǎn)品分級。隨著傳感器系統(tǒng)和圖像處理系統(tǒng)的進一步完善，機器視覺技術應用的范圍變得更加廣泛，包含了農(nóng)作物采摘、生長控制以及簡單農(nóng)作物收獲等方面。通過對文獻資料的收集、分析和研究，目前基于機器視覺技術的農(nóng)業(yè)機械應用的研究主要集中于農(nóng)業(yè)機器人、農(nóng)作物種子與果實分揀作業(yè)、農(nóng)作物生長狀態(tài)檢測、病蟲害與雜草檢測等方面。

1.1農(nóng)業(yè)機器人

農(nóng)業(yè)機器人是一種以農(nóng)業(yè)產(chǎn)品為具體操作對象、擁有具體的感知以及活動功能、能夠重復編程和應用的自動化或者半自動化的設備，農(nóng)業(yè)機器人的應用能夠降低人工操作強度。據(jù)統(tǒng)計，已經(jīng)應用在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的機械機器人在研究過程中分為兩個方向。一個是行走搬運，另一個是機械手采摘。前者的研究是因為農(nóng)作物所生長的環(huán)境比較復雜，在收獲這些農(nóng)作物過程中為了更好完成其聚集以及搬運，需要能夠自動行走、識別道路的機器人來提供幫助。而后者則是因為農(nóng)作物生長過程中一些細致的活做起來太過消耗時間和精力，如枸杞人工采摘需要一顆一顆從植株上取下，但因為枸杞植株本身帶刺，采摘人員只能放慢速度減少自己被刺概率，而這種情況下需要機械手機器人的幫助[2]。日本在農(nóng)業(yè)機器人方面的研究可以追溯到20世紀80年代，最早出現(xiàn)的研究成果是櫻桃番茄采摘機器人，利用彩色相機采集圖像，利用閾值化、濾波等算法圖像分割出果實和識別果實數(shù)目，通過雙目立體視覺系統(tǒng)獲得果實的三維信息[3]。2009年，我國機器人研究學者制造出了黃瓜采摘機器人，實現(xiàn)了我國在農(nóng)業(yè)機器人方面零的突破，其主要功能的實現(xiàn)借助紅外光譜對黃瓜果實與莖葉的識別，再利用雙目立體視覺技術進行目標識別，實現(xiàn)果實空間位置有效定位。目前，我國的植保機器人研究也很廣泛，以棉花作物生長為例，我國大面積種植棉花的區(qū)域在新疆，棉花在進入收獲期之前必須噴灑一定藥物將棉花植株的葉子去除，才能為棉花后期成熟集聚更多能量，如此最終獲得的棉花品質(zhì)也會更好。在過去，棉花種植戶在進行這項工作時都是開著拖拉機去棉花地里進行大面積農(nóng)藥噴灑，這會碾壓棉花造成作物損傷，這種粗放式農(nóng)藥噴灑方式會造成一部分藥物直接隨風而逝，不僅會浪費藥物，還會將有害物質(zhì)傳播到空氣中，造成環(huán)境污染。但在使用了基于視覺識別的植物保護機器人之后，藥物施加這項工作變得簡單，在空中直接進行藥物施加即可，不會給棉花植株造成傷害，機器人的障礙物識別技能還能繞開前行中的障礙物，讓施藥更加合理。

1.2農(nóng)作物種子與果實分揀

在農(nóng)作物種植過程中，所選擇的種子質(zhì)量在一定程度上幾乎是決定著該作物的最終產(chǎn)量以及質(zhì)量。所以，絕大多數(shù)進行大面積種植的農(nóng)戶在播種之前都會對作物種子進行精心挑選。傳統(tǒng)作物種子挑選工作都是由人工來完成，每一顆種子需要一粒一粒地檢查，所需時間成本極大。在使用了搭載視覺技術的機器人之后，可以直接對種子進行更精確地分辨，將干癟的、霉變的或者本身就存在缺陷的種子以最快的速度挑選出來，還能提升優(yōu)良種子挑選的精確性。農(nóng)作物在收獲之后也需要進行質(zhì)量檢測和等級分揀，為了提高效率和減少成本，這部分工作也可以利用機器視覺技術來提升效率。所收獲的農(nóng)作物好壞是可以從其形狀、顏色以及個頭等方面來分辨，而視覺機器人進行農(nóng)作物等級界定也是依據(jù)這一原理。趙小霞等在試驗中將蘋果分為4類，并根據(jù)圖像處理模塊輸出的等級結(jié)果將傳輸帶的水果分揀至對應分揀箱。經(jīng)過驗證表明，系統(tǒng)精度達到98%[4]。煙葉是煙草行業(yè)得以發(fā)展的關鍵。在煙葉的分級過程中，會有較多影響因素，因此，其質(zhì)量檢測分級復雜性也相對較高。通過相機進行采集，借助電腦界面來對拍攝到的圖像給予實時、動態(tài)顯示，結(jié)合編寫的模糊數(shù)學分類算法、圖像處理，根據(jù)煙葉的顏色特征，來有效識別煙葉等級，從而在短時間內(nèi)明確烤煙的分級。

1.3農(nóng)作物生長狀態(tài)檢測

農(nóng)作物生長過程中如果遇到其本身不喜歡的生長環(huán)境，會有一定的外在表征，這些表征是在作物種植者傳達自己的需求信息，比如有的農(nóng)作物突然之間葉片開始發(fā)黃，那可能是營養(yǎng)不夠了。作物種植者在通過作物的外在表征收到其生長需求信息后，及時采取相應的施肥、澆水或者通風等措施，作物就會重新恢復良性生長。但種植者不可能一天24小時不間斷盯著作物，所以傳統(tǒng)農(nóng)作物種植過程中難免會存在因為種植人員忽視造成的一些作物生長不良狀況。在應用機器視覺技術之后可以實時對作物生長過程進行監(jiān)測，對作物生長進行更精準把控。如張彥娥等[5]對溫室黃瓜的生長監(jiān)測研究，就是借助機器視覺技術。

1.4病蟲害與雜草檢測

很多害蟲以植物為食，再加上環(huán)境中的一些病菌影響，農(nóng)作物在生長過程中難免遭受病蟲害的影響，要對植物的病蟲害進行防治，必須做到及時識別、有效監(jiān)測、提前預警。農(nóng)作物生長過程中還會有雜草來與之爭奪土壤、水分、陽光和肥料，若不及時控制則會導致作物減產(chǎn)。國外Hayes…JC等人發(fā)現(xiàn)利用紋理分析的方式可以對植物的生長進行檢測，甚至這種檢測方式在一定條件下其結(jié)果會比顏色分析的檢測方式還要準確。Pydipati等人同時采用了顏色以及紋理兩種方式來進行柑橘葉片生長的檢測，最終發(fā)現(xiàn)能夠通過這些方式及時獲取到柑橘葉片是否染病信息。

2機器視覺技術在農(nóng)業(yè)機械應用中存在的問題

農(nóng)業(yè)機械中應用機器視覺技術對于農(nóng)業(yè)的發(fā)展起到了重要作用，但還存在一些不足，主要表現(xiàn)在以下幾個方面：1）農(nóng)業(yè)因為本身種植地區(qū)地形及環(huán)境的影響，通常不是集中種植，規(guī)模小，故而日常管理農(nóng)作物生長的難度就會比較高，這也是農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整難度高、農(nóng)業(yè)發(fā)展速度一直比較慢的原因之一。2）我國農(nóng)民整體素質(zhì)偏低。大多數(shù)農(nóng)民文化水平低，學習能力較弱，對于先進技術不會操作，學習緩慢，操作起來困難重重。在購買農(nóng)業(yè)機械時，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者僅僅購買產(chǎn)品，相關人員進行簡單的指導。最后幾乎都是通過說明書進行使用。但是，由于文化水平以及實際操作能力的不匹配，很多農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者不能正確使用農(nóng)業(yè)機械，僅僅采用探索式的操作方式，或者向別人請教經(jīng)驗。

3展望

技術革新推動了互聯(lián)網(wǎng)技術、信息技術、計算機技術、智能化生產(chǎn)技術等方面發(fā)展，也為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)及其機械化發(fā)展帶來了機遇。在全民技術創(chuàng)新，各行業(yè)都蓬勃發(fā)展的社會大背景下，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)智能化已經(jīng)成為必然的發(fā)展趨勢[2]。如同電子技術、液壓技術與計算機技術在農(nóng)業(yè)機械中的應用一樣，機器視覺技術的應用將提高農(nóng)業(yè)機械性能，是農(nóng)業(yè)機械向現(xiàn)代化和智能化發(fā)展的必然方向。

4結(jié)語

近年來，我國農(nóng)村人口一直在向著城市聚集，政府鼓勵土地流轉(zhuǎn)，形成大型規(guī)模化種植，一定程度上為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的發(fā)展提供了便利。同時，也助推了農(nóng)業(yè)機械化發(fā)展進程。國家給予農(nóng)業(yè)生產(chǎn)更大的扶持力度，國家政策促進了更多的發(fā)展建設資金流向農(nóng)村以及農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，與農(nóng)業(yè)發(fā)展相關的科技也在這一過程中不斷被突破。機器視覺技術本身在理論和實踐上都取得了重大突破，在農(nóng)業(yè)機械上的研究與應用進展很大。為促進農(nóng)業(yè)機械更好應用，可鼓勵大學生和科技人才回到家鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)，讓更專業(yè)的農(nóng)業(yè)技術人員效力于農(nóng)業(yè)發(fā)展，促進技術的革新。同時，還應開發(fā)適應性強、高效穩(wěn)定的智能算法，提高系統(tǒng)的分析處理數(shù)據(jù)，加強適應復雜地理環(huán)境和工作環(huán)境的算法的魯棒性，加強對環(huán)境的適應性。

參考文獻：

[1]張學俊，顧沈明，李斌.機器視覺技術在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的應用研究[J].農(nóng)村經(jīng)濟與科技，2019，30(23)：55-56.

[2]王飛濤，樊春春，李兆東，等.機器人在設施農(nóng)業(yè)領域應用現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢分析[J].中國農(nóng)機化學報，2020，41(3)：93-98+120.

[4]趙小霞，李志強.基于PLC和機器視覺的水果自動分級系統(tǒng)研究[J].農(nóng)機化研究，2021，43(8)：75-79.

[5]張彥娥，李民贊，張喜杰，等.基于計算機視覺技術的溫室黃瓜葉片營養(yǎng)信息檢測[J].農(nóng)業(yè)工程學報，2005，21(8)：102-105.

作者：殷悅 單位：泰州學院船舶與機電工程學院