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水稻育秧!基于图像处理的水稻育秧播种质量检测方法

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王辰星,何瑞银*

摘 要: 基于数字图像处理技术,研究出一套适用于水稻播种质量检测的算法.通过投影、差分等方法处理采集到的静态图像从而得到处理目标,然后用自行设计的检测算法判断每穴水稻粒数,最终可计算得到水稻育秧播种的空格率、合格率等.详细介绍了该套算法的具体思路及实现方法,同时通过试验验证了软件检测空格率的相对误差最大为.2%,合格率最大相对误差为-15%,论证了该方案的可行性.

关键词: 水稻育秧;图像处理;播种质量;检测

中图分类号: S 51104 文献标识码: A文章编号: 1004-390X(2010)02-0153-05

(南京农业大学 工学院,江苏 南京 210031)

水稻生产在我国整个粮食生产中处于战略地位,其中高产的机插秧方式成为发展主流[1],而影响机械插秧质量的关键因素就是播种及育秧质量[2,3].精密播种机的质量检测在国内外有较多的研究,但大部分是检测直播播种质量[4~6],关于育秧播种检测的相关研究较少.URENA等用机器视觉技术和模糊数学分类的方法监测了育秧盘中种芽的育秧质量[7].王红永等对种盘种穴内的漏播情况进行判断,同时检测了黄瓜及莴苣等丸粒化种子的漏播[8].本课题专门针对水稻,研究了一种育秧播种质量检测系统,并用该系统对超级稻“两优培九”进行测试,并对结果进行分析验证,得到了满意的识别效果.

1.材料与方法

1.1超级稻质量检测装置

系统结构简图见图1,系统由摄像头、播种器、传送带和PC机组成,其中:传送带经过一对摄像头的下方,一对摄像头之间的传送带上方设有播种器,两个摄像头的输出信号与PC机的连接,PC机的程序中含有自主开发的图像处理软件.摄像头采用北京微视新纪元科技有限公司的面阵黑白摄像机(MVC1000SAM-GE30),分辨率为1280×1024.光源采用白炽光灯四盏,均匀光照,强弱适中.

1.2材料

试验稻种采用江苏省农业科学技术研究院粮食作物研究所研究培育的超级稻“两优培九”,其基本数据如表1.育秧盘为南京农机推广站研制而成超级稻专用育秧盘,秧盘为透明色,大小为58cm×28cm,秧盘取秧面积为1.638,总穴数为24×24即1008穴.检测得到育秧盘内每穴的种子粒数,然后计算出下列指标:育秧盘每穴的平均粒数、育秧播种空穴率、育秧播种均匀度合格率[9].

按照农艺要求,超级稻播种时每穴种子标准粒数为1粒,但考虑到出芽率,每穴1~2粒种子均可认为合格,试验随机安排每穴播种1到2粒,调节CCD摄像机焦距和照明装置,直到秧盘整体在采集视野范围内且图像清晰时,锁定焦距,考虑到算法要采用差分法,故排种前后摄像头高度及定位、焦距、光照条件等基本保持完全一致.按照试验设计要求进行排种,CCD摄像机采集静态照片,通过千兆网卡直接传送到计算机并以BMP格式存储,处理图片为呈散乱状撒在盘土上的水稻种子.试验共进行3次,前2次所得照片主要用来得到种子信息,即在同等高度、亮度和焦距下,分别统计随机的2016粒单粒水稻像素面积均值和1006对双粒水稻(包括重叠)像素面积均值,得其像素和范围分别为12~98和99~163,第3次进一步验证开发程序的准确度.

1.3图像处理算法

软件算法的主要路线图如图2.

1.3.1投影法

在采集的照片中,包含有大片非目标区域,如育秧盘边框等其他一系列不在育秧土之内的区域,本研究中采用方向投影的方法来定位出图像的目标区域,即投影法.投影法是根据图像灰度在指定方向上投影的分布特征来进行检测的[10],设原始图像的尺寸为W×H,单位为像素,p(i,j)为图像中点(i,j)处的灰度值,为对图像上第 列进行垂直投影后得到的投影值,即为:

由于目标区域以大片底土和水稻为主,故当在原图上提取垂直边缘将其投影到垂直轴上时,会在对应位置处出现相对平坦的低谷,如图3(A),(B)所示,从中找到两个边缘阈值17和1258,从而可定出其垂直位置,同理,可找到水平位置.如图4,原图带有透明秧盘边框,经投影法处理后只有目标区域.

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1.3.2差分法

由于整个育秧盘播种水稻数目众多,图像采集的时候视野较宽(整盘拍摄),因此图像上水稻目标较小,要想从育秧盘中将水稻目标单独提取出来非常复杂.同时由于秧盘底土颗粒粗糙,有些土粒的灰度和尺寸在图像中的表达与水稻颗粒极其相似,很难通过特征提取将目标水稻提取出来,因此采用播种后图像与播种前图像差分的方法.差分法的原理非常简单:将前后两幅图像相减,得到的差作为结果图像.若经过投影法定位后的播种前图像为fa,播种后图像为fb,差分图像可表达为:

经过差分处理后,一般只剩下图像目标和空白区域,如图5.

1.3.3预处理

由于图像的离散性及系统光源等外界干扰对图像的影响,差分后的图像不可能达到理想状态仍然会有噪声点.中值滤波对脉冲干扰噪声的消除效果比较理想[11],但是经过 模板中值滤波之后的图像会被平滑,使图像某些细节模糊,因此,在中值滤波之后,采用巴特沃斯高斯滤波对图像锐化增强[12].图像预处理之后,采用Otsu[13]算法计算出阈值为40,将图像二值化,如图6.

1.3.4检测算法

在检测播种质量时,算法思路来源于手工检测的方法,即:检测时将印有网格的透明塑料模板盖在完成育秧播种的秧盘上(网格尺寸为插秧机取秧面积),清点并记录每个网格内的种子数,再计算出各穴播种粒数、均匀度合格率、空格率及重播率等指标.

前面的工作将目标区域提取出来之后,即可近似认为图像左上角起始点即为插秧机作业的起始点.故在检测具体种穴对应位置处水稻粒数时,可将图像按照种穴分布平均分24行和42列,即,对每格对应位置处图像矩阵进行处理.

由于此时图像为二值图像,故每格对应矩阵均为只有0,1的数值矩阵,0代表背景,1代表水稻像素所在位置处值置为1.当单独对每一格进行检测时,可分两种情况考虑,一是水稻全部在种穴内,即没有压在检测线上;另外一种是压在检测线上.

如果水稻没有压在检测线上,对每方格标记连通域,将每个连通域的像素点数求和,近似为每连通域的面积,将该面积与已得的单粒水稻像素面积均值和双粒水稻像素面积均值相比较,值为12以下的认为是噪声,163以上的为3粒以上种子.最后根据每格内连通域所判断的水稻个数和来得到该穴种子个数,如图7所示.

若水稻压在检测线上,则标记连通域后,判断压线连通域压线位置,即所压线为上、下、左、右哪一根,确定压线位置后,判断压线连通域两边像素面积大小,进而判断该水稻属于线的哪一边格.如图8所示示意图,显然左边像素面积大于右边,因此认为该压线种子属于检测线左边格.最后对每连通域进行如上的判断,综合压线和未压线情况最终确定种穴粒数.检测结果以excel表格格式保存,并计算得出检测指标.

2. 结果与分析

第3次试验为验证试验,共播种3盘.如图9所示为第1盘测试软件部分输出结果,0代表空格,1代表该穴只有1粒水稻,2代表有2粒,3代表有3粒及其以上.所有3盘测试实验结果如下表2,其中,括号内为人工检测指标.

东北水稻育秧遭遇低温之后2 视频时长:04:50 东北水稻育秧遭遇低温之后2 播放:49171次 评论:6623人

由表2,漏播率、重播率本身比较小,故可直接用相对误差代替相对误差率,可得到表3.

3. 讨论

(1)本研究中试验的前提是采集到静态照片,试验中用一台摄像机两次摄像来模拟两台摄像机,在实际生产流水线上,育秧盘通过传送带传送,建议今后的研究可增加对摄像头的标定和实时监控等内容,实现实时拍摄和实时处理.

(2)为了全盘拍摄,试验中将摄像头高度锁定的较高,因此照片分辨率相应较小,今后的研究可考虑将整盘分开拍摄,得到种子图像比较大、分辨率较高的照片.

(3)软件设计中,根据种子像素面积划分范围判断每穴种子粒数,软件处理结果可见,这种方法对漏播的检测准确度比较高,但对于确定种子粒数准确度较低,尤其是重叠种子的识别率较低.从平均粒数的相对误差来看,之所以相对误差较大,就是因为重播的种子粒数检测不精确.今后可以针对种子形状及其他特征展开研究,使水稻播种质量检测技术更加科学和成熟. 4结论本研究探索了用图像处理的方法检测水稻育秧盘播种质量的新途径,通过试验可得到如下结论:

(1) 采用投影法较为精确有效地提取了目标区域,用插秧机取秧标准规格均分目标区域,解决了水稻育秧盘种穴被底土覆盖从而难以检测的难题.

(2) 对每穴内标定连通域,通过对不同水稻粒数划定不同像素面积数范围,较为精确有效的判断水稻粒数,同时还解决了秧穴线上水稻的判断问题,使检测更为科学、精确. (3) 由表2可看出软件检测的漏播率相对误差没有超出0.2%,合格率相对误差也仅为1.5%,平均粒数相对误差最大为3.47%.可见可靠度较高,达到了水稻播种质量检测的要求,可以快速、准确、无损的实现播种质量检测.

[参考文献]

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[2]周海波,马旭.水稻秧盘育秧播种技术与装备的研究现状及发展趋势[J].农业工程学报,2008,24(4):301-306.

[3]吴崇友,陈南云.超级稻机械化生产关键技术装备研究开发的技术途径[J].农业装备技术,2006,32(6):16-19.

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[5]NATARAJAN,V V R,HUNT M L.Local measurements of velocity fluctuations and diffusion coefficients for a granular material flow [J].Fluid Mechanics,1996,304: 1-25.

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[7]URENA R,RODRIGUEZ F,BERENGUEL M.A machine vision system for seeds germination quality evaluation using fuzzy logic[J].Computers and Electronics in Agriculture,2001,32:1-20.

[8]王红永,曹其新,永田雅辉,等.种盘秧苗生产中图像处理与机器人技术[J].农业机械学报,1999,30(5):57-62.

[9]GB/T6243-2003水稻插秧机试验方法[S].

[10]谭佐军,王贤峰.基于差分投影法实现仓储害虫图像的精确定位[J].农机化研究,2007,(1):91-93.

[11]马学磊,商泽利.基于噪声点检测的中值滤波方法[J].电子技术,2008,(1):150-155.

[12]陈彦.巴特沃斯高通滤波器在图像处理中的应用[J].邵阳学院学报,2007,2(4):47-50.

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