數(shù)字圖像處理技術(shù)應(yīng)用——除草機(jī)器人

1、 數(shù)字圖像處理結(jié)業(yè)論文數(shù)字圖像處理技術(shù)應(yīng)用除草機(jī)器人Application of Digital Signal Processing Technology - Weeding Robot 2015年6月30日摘要 圖像是一種客觀存在的事物，是光學(xué)信息在二位空間并列的表示，是一種信息的載體 鐘玉琢.機(jī)器人視覺技術(shù)M.北京：國防工業(yè)出版社，1994。數(shù)字圖像處理（Digital Image Processing）就是對已獲得的圖像信號轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號并利用計算機(jī)對其進(jìn)行處理的過程，從而滿足人們的視覺或者應(yīng)用需求。數(shù)字圖像處理最早作為一門學(xué)科在20世紀(jì)60年代初，從70年代末開始進(jìn)入一個活躍的研究階段

2、。一開始主要應(yīng)用于航天，醫(yī)學(xué)的應(yīng)用，并取得了巨大成就。隨著數(shù)字圖像處理技術(shù)的深入發(fā)展，逐漸應(yīng)用到各個研究領(lǐng)域。在農(nóng)業(yè)方面的研究雖然起步較晚，卻是有著巨大的發(fā)展空間。在農(nóng)作物養(yǎng)殖過程中，令人頭疼的勞作之一就是雜草的去除。雜草的去除對農(nóng)作物無疑是有益的，目前我國在防治去除雜草，主要是采用大面積噴灑除草劑，這樣不僅對農(nóng)作物造成傷害，殘留農(nóng)藥對人的身體健康造成傷害，而且對環(huán)境造成了一定的污染。利用數(shù)字圖像處理的圖像灰度化，去噪，圖像分割，邊緣檢測，形態(tài)學(xué)等技術(shù)將雜草與農(nóng)作物區(qū)分開，將信息傳給機(jī)器人，在機(jī)器人眼中，農(nóng)作物是一個顏色，之外的雜草是另外一個顏色，機(jī)器人便可自己將雜草除去 ，而且還可以控制行走

3、時避開障礙物等。農(nóng)業(yè)設(shè)備的自動化是21世紀(jì)的發(fā)展趨勢，國家倡導(dǎo)發(fā)展現(xiàn)代農(nóng)業(yè)，建設(shè)新農(nóng)村，加大農(nóng)業(yè)科研的投入。 關(guān)鍵詞：數(shù)字圖像處理；精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)；除草機(jī)器人 ；計算機(jī)視覺Abstract Image is an objective existence of things, optical information in the two space, information carrier 1. Digital Image Processing converts signals into digital signals which is handled by the computer , so as

4、to meet the people's vision or application requirements. Digital Image Processing was first used as a subject in the early 60's in twentieth century entered an active research stage. The first major application is in the aerospace, then in the medical applications, and has made great achieve

5、ments. With the development of Digital Image Processing , the application of Digital Image Processing technology is gradually applied to various fields. Although the research on agriculture started late, it has a huge development space. In the process of crop breeding, one of the troublesome work is

6、 the removal of weeds. Weed removal of crops is undoubtedly beneficial, at present ,the way of our country in preventing and controlling weed, mainly is using herbicides in large area, This will not only cause damage to crops, pesticide residues in the health of people, but also caused a certain env

7、ironmental pollution.Using digital image processing technology to separate the weed and crop, transmitting the information to the robot, , the crop is a color, outside of the weed is another color in the eyes of the robot. The robot can handle weeds on its own, we can control the robot avoid obstacl

8、es. The automation of agricultural equipment is the development trend in 21 century, our country advocates the development of modern agriculture, the construction of new countryside, and increases investment in agricultural research.Key Words:Digital Image Processing; Precision agriculture; Weeding

9、robot; Computer vision目錄摘要1目錄3第一章 緒論41.1 引言41.1.1農(nóng)田雜草的危害41.1.2農(nóng)藥的危害41.2研究背景41.2.1.農(nóng)業(yè)自動化的趨勢41.3研究目標(biāo)和技術(shù)51.3.1圖像特征研究51.3.2除草機(jī)器人識別5第二章 數(shù)字圖像處理52.1 圖像采集52.2 圖像處理62.2.1圖像預(yù)處理62.2.2.圖像數(shù)字化62.2.3.圖像增強(qiáng)62.2.4.圖像分割62.2.5.圖像分析與描述72.2.6.圖像數(shù)據(jù)壓縮72.2.7圖像識別7第三章 機(jī)器人的雜草識別7第四章 總結(jié)8致謝9參考文獻(xiàn)10第一章 緒論1.1 引言1.1.1農(nóng)田雜草的危害 雜草的種類繁多，

10、根據(jù)聯(lián)合國糧農(nóng)組織報道，全世界共有雜草50000多種，其中約8000多種對農(nóng)作物造成不同程度的傷害。由于雜草的適應(yīng)性以及生存能力強(qiáng)，而且肥沃的農(nóng)田為它們提供了良好的繁殖條件，它們會與農(nóng)作物爭養(yǎng)分，陽光，水以及生長空間等，妨礙農(nóng)作物生長，直接導(dǎo)致減產(chǎn)?？梢姙榱司S護(hù)農(nóng)民的經(jīng)濟(jì)效益，去除雜草是十分必要的。由于雜草分布不均勻且隨機(jī)所以目前去除雜草的方法一般都是大面積粗放式噴灑農(nóng)藥。1.1.2農(nóng)藥的危害 我國是一個農(nóng)業(yè)大國，因此農(nóng)藥的用量會比較大，由于使用中操作者失控或者違規(guī)，會使水，土壤，大氣等都受到不同程度的污染。據(jù)報道我國江蘇、江西以及河北等地的地下水中已經(jīng)發(fā)現(xiàn)有六六六、阿特拉津、乙草胺、殺蟲雙等

11、農(nóng)藥的殘留 賴穗春,王富華,鄧義才等.國內(nèi)外農(nóng)藥殘留分析技術(shù)研究現(xiàn)狀與發(fā)展【J.廣東農(nóng)業(yè)科學(xué),2006年第1期。隨著人們生活水平的不斷提高，人們會越來越多的關(guān)注食品的安全問題。食品上殘留的農(nóng)藥會通過食物鏈的遷移和累積會對人類乃至整個生態(tài)系統(tǒng)產(chǎn)生影響，其中致癌，致畸，致突變等危害引起人們高度注意。所以本次課題主要圍繞新提出的“精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)”概念對雜草進(jìn)行定點(diǎn)清除。1.2研究背景1.2.1.農(nóng)業(yè)自動化的趨勢 中央推出的1號文件明確表示科技進(jìn)步是突破資源和市場對我國農(nóng)業(yè)雙重制約的根本出路。必須著眼增強(qiáng)農(nóng)業(yè)科技自主創(chuàng)新能力，加快農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化應(yīng)用，提高科技對農(nóng)業(yè)增長的貢獻(xiàn)率，促進(jìn)農(nóng)業(yè)集約生產(chǎn)、清潔生產(chǎn)、

12、安全生產(chǎn)和可持續(xù)發(fā)展。加強(qiáng)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新體系建設(shè)。大幅度增加農(nóng)業(yè)科研投入，加強(qiáng)國家基地、區(qū)域性農(nóng)業(yè)科研中心創(chuàng)新能力建設(shè) 中共中央 國務(wù)院關(guān)于積極發(fā)展現(xiàn)代農(nóng)業(yè)扎實(shí)推進(jìn)社會主義新農(nóng)村建設(shè)的若干意見。在國家的大力倡導(dǎo)下，農(nóng)業(yè)自動化科技性是必然的趨勢。1.2.2.農(nóng)業(yè)機(jī)器人的發(fā)展在提倡農(nóng)業(yè)機(jī)械化自動化的背景下，農(nóng)業(yè)機(jī)器人誕生了。日本的N Kondo等人研制了番茄收獲機(jī)器人，該機(jī)器人由機(jī)械手，末端執(zhí)行器，移動機(jī)構(gòu)和控制部分組成 趙勻，武傳宇，胡東旭等.農(nóng)業(yè)機(jī)器人的研究進(jìn)展及存在的問題J.農(nóng)業(yè)工程學(xué)報，2003，19（1）。在我國，東北林業(yè)大學(xué)研制了林木球果采集機(jī)器人 陸懷民.林木球采集機(jī)器人設(shè)計與實(shí)驗(yàn)J.

13、農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報.2001,32(6)。中國農(nóng)業(yè)大學(xué)在我國開展了蔬菜自動嫁接機(jī)器人技術(shù)。 美國伊利諾依大學(xué) Benson,E R,J F Reid,and Q Zhang.Machine vision-based guidance system for agricultural small-grain harvester.Trans. of the ASAE,2003,46(4)，肯塔基大學(xué) Timothy S.,S.A. Shearer.DGPS-Based guidance of high-speed application equipment.2001 ASAE annual interna

14、tional meeting.Sacramento,Califormina,USA. ，喬治亞大學(xué) Samuel G M,Rex L Clark,DGPS-Based automatic guidance-implementation and economical analysis.2001 ASAE annual international meeting.。等在農(nóng)業(yè)機(jī)器人的自動導(dǎo)航方面作了很多研究。日本的Noboru Noguchi和美國的Jeff Will等人研究了農(nóng)業(yè)田間管理很重要的主、從機(jī)器人系統(tǒng) Noboru Noguchi,Jeff Will,Kazunobu Ishii and

15、 John Reid.Development of Master-slave Robot System-Obstacle avoidance algorithm.2002.ASAE Internaltional Conference.Chicago,Illinois,USA.。而除草機(jī)器人的研究還不夠深入。1.3研究目標(biāo)和技術(shù)1.3.1圖像特征研究 研究圖像特征包括幾何特征，無量綱參數(shù)，區(qū)域矩狀特征。雜草識別通過形狀特征識別，紋理特征識別，顏色特征識別等。對雜草以及農(nóng)作物進(jìn)行特征處理以及對比，通過統(tǒng)計分析，農(nóng)作物的幾何特征明顯大于其他雜草。一次實(shí)驗(yàn)思路就是講農(nóng)作物作為第一識別特征，然后將其他植

16、被幾何特征與農(nóng)作物作比較，不相似度超過95%則作為雜草處理。雜草識別的對象不同，則對應(yīng)的方法也不同，現(xiàn)階段因受環(huán)境的影響，對雜草識的別度還不夠高，比如一種雜草在稻田和麥田就可以呈現(xiàn)完全不同的顏色以及葉片大小。因此要針對實(shí)際情況研究貼合實(shí)際的計算機(jī)識別方法，為除草機(jī)器人智能除草提供技術(shù)和理論支撐。1.3.2除草機(jī)器人識別 機(jī)器視覺就是用各種成像系統(tǒng)代替人體器官作為輸入的敏感手段，由計算機(jī)代替大腦完成一切處理和解釋。實(shí)質(zhì)上，機(jī)器視覺實(shí)際上是通過光學(xué)以及傳感器等對收集到的圖像進(jìn)行處理再傳達(dá)給機(jī)器人執(zhí)行下步命令。其中運(yùn)用最多的便是數(shù)字圖像處理技術(shù)。除草機(jī)器人的核心系統(tǒng)主要由圖像采集區(qū)，圖像處理區(qū)，信號

17、輸出區(qū)構(gòu)成。機(jī)器人利用掃描儀或者數(shù)碼攝像機(jī)等采集到圖片信息之后，將模擬信號轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號，圖像信息在計算機(jī)中經(jīng)過分割，識別，描述，判斷，決策等一系列處理后再以符號信息的形式輸出，快速識別是農(nóng)作物還是雜草，最后將雜草除去。真正實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)的精準(zhǔn)化以及自動化。第二章 數(shù)字圖像處理2.1 圖像采集 在自然的形式下，計算機(jī)不能直接去識別分析物理圖像。因?yàn)橛嬎銠C(jī)只能處理數(shù)字，所以圖像必須先轉(zhuǎn)化為數(shù)字形式才能用計算機(jī)識別處理。圖像轉(zhuǎn)化為數(shù)字圖像形式的方法是將物理圖像經(jīng)過采樣后劃分為小區(qū)域，這種小區(qū)域被稱為像素。最常見的劃分方法是方形采樣網(wǎng)格劃分，圖像被分割成許多水平線，這些水平線是相鄰的像素。經(jīng)過采樣后的圖像

18、還不能算數(shù)字圖像，因?yàn)檫@些像素上的灰度值仍然是一個連續(xù)值，必須對其進(jìn)行量化。所謂量化就是用一個整數(shù)來表示每個像素的亮暗程，即像素的灰度離散化。完成上述轉(zhuǎn)化后，圖像由一個整數(shù)矩陣來表示。每個像素都具有兩個屬性：位置和灰度。在采樣與量化處理后，一幅圖像就完成了數(shù)字化，便可以運(yùn)用電腦上的圖像處理軟件對圖像進(jìn)行各種處理。 2.2 圖像處理2.2.1圖像預(yù)處理 圖像預(yù)處理是相對于圖像識別、圖像理解而言的一種前期處理。通常輸入的圖像一般不能令人滿意，比如：檢測對象形狀不精確，圖像的邊緣過于模糊；而農(nóng)產(chǎn)品的質(zhì)量檢驗(yàn)員，則常常希望圖像中物體的正常組織與質(zhì)變組織之間有最大的區(qū)分力；在圖像總體很清晰的情況下，而有

19、時需要重點(diǎn)識別的部分卻并不是很突出；在一幅圖像上發(fā)現(xiàn)了一些未知的黑點(diǎn)點(diǎn)或白點(diǎn)點(diǎn)；圖像的失真、變形等等問題?？傊?，圖像在視覺效果和辨別性等方面可能存在著諸多問題，這類問題可以被統(tǒng)稱為“質(zhì)量”問題。由于人們的目的、觀點(diǎn)以及愛好等的不同，圖像質(zhì)量很難確定一個精確的度。2.2.2.圖像數(shù)字化 通過量化將圖像數(shù)字化，在圖像采集部分講過。2.2.3.圖像增強(qiáng) 圖像增強(qiáng)處理是指按需要去突出一些有利的信息，去除或者削弱無用或者有害的信息，比如改變圖像的對比度，去除噪聲或強(qiáng)調(diào)邊緣等處理。圖像增強(qiáng)的目的是改善圖片的質(zhì)量，從而帶給人們更好的視覺效果，或有利于人或計算機(jī)分析、理解圖像內(nèi)容。主要操作方式包括對增強(qiáng)對比度

20、、修正直方圖、平滑、銳化等。 2.2.4.圖像分割 圖像分割是指根據(jù)所選定的圖像劃分成若干個有意義的小部分，從而使原圖像的表達(dá)更為簡單明了，為后續(xù)的圖像分析和圖像理解打下基礎(chǔ)。圖像中的區(qū)域是指相互連結(jié)并且具有相似特性的一組像素。由于區(qū)域可能是對應(yīng)場景中的某個物體，因此，區(qū)域檢測對于圖像分析十分重要。一幅圖像可能包含若干個物體，而每一個物體又可能包含著對應(yīng)物體的不同部位的若干個區(qū)域。為了精確分析一幅圖像，首先要把一幅圖像劃分成對應(yīng)于不同物體不同部位的區(qū)域。 圖像分割是圖像分析和機(jī)器視覺處理中最基本同時也是最重要的研究內(nèi)容，是是否可以成功地進(jìn)行下一步圖像分析的關(guān)鍵技術(shù)，因此圖像分割的結(jié)果質(zhì)量將直接

21、影響以后進(jìn)行的圖像分析的質(zhì)量。對灰度圖像的分割經(jīng)常基于圖像灰度值的不連續(xù)性和相似性兩個性質(zhì)。圖像分割有三種不同的方法，一是將不同像素劃分到相應(yīng)物體或區(qū)域，即區(qū)域法，其二是通過直接確定相連區(qū)域間的邊界來實(shí)現(xiàn)分割的邊界方法，即邊界法；其三是首先檢測邊緣像素，再將邊緣像素連接起來構(gòu)成邊界從而形成分割。 2.2.5.圖像分析與描述 對已分割的或正在分割的圖像中各部分屬性，特點(diǎn)及各部分之間的關(guān)系的分析與描述。 2.2.6.圖像數(shù)據(jù)壓縮 由于圖像通常在空間、時間或內(nèi)容上的存在復(fù)雜冗余的缺點(diǎn)，為了有利于傳輸和存儲，就必須減少圖像的數(shù)據(jù)量，將一個大的數(shù)據(jù)文件轉(zhuǎn)換成較小的同性質(zhì)的數(shù)據(jù)文件。它主要包括輪廓編碼的壓

22、縮，預(yù)測誤差編碼的壓縮，行程編碼的壓縮，自適應(yīng)編碼的壓縮，混合編碼的壓縮，子帶編碼等技術(shù)，基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)以及分形幾何理論的壓縮方法，運(yùn)用小波技術(shù)將數(shù)據(jù)壓縮。 2.2.7圖像識別圖像識別的方法主要可分為統(tǒng)計學(xué)方法和語言學(xué)方法兩大類。本課題主要研究前一種方法，它是建立在研究對象的統(tǒng)計分析知識上，即對圖像進(jìn)行大量地統(tǒng)計分析，從中提取出圖像最本質(zhì)的特征從而進(jìn)行識別。這也是一種數(shù)學(xué)方法，它是受數(shù)學(xué)學(xué)科中的決策理論的影響而產(chǎn)生的識別方法。在這種方法中很大的工作量用在提取圖像特征方面，也就是把圖像大量的原始信息減縮為少數(shù)的特征信息，然后再提取這些特征信息，把它作為圖像的識別依據(jù)。第3章 機(jī)器人的雜草識

23、別 當(dāng)前的除草的主法有：人工除草法（純手工拔草、鋤草等）、機(jī)械除草法（比較倡導(dǎo)的方法）、生物除草法和化學(xué)除草法（ 如果控制不好都會對環(huán)境造成影響）。 機(jī)器人是人類在 20 世紀(jì)最偉大的發(fā)明之一。作為一種新興的生產(chǎn)以及勞作工具，非常有利于減輕人們勞動的強(qiáng)度，提高工作效率，避免把人置于危險、惡劣的環(huán)境，展現(xiàn)了其極大的優(yōu)越性。 除草機(jī)器人可以代替人類進(jìn)行除草活動，從而減輕農(nóng)民的勞作強(qiáng)度，同樣也可以減少從事農(nóng)業(yè)的人口數(shù)量，將農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的自動化以及智能化提升到一個新高度。在外國已經(jīng)比較早的開展了對除草機(jī)器人的研究；而在國內(nèi)，陳教授 陳勇 ,侯學(xué)貴 ,郭偉斌等 .除草機(jī)器人關(guān)鍵技術(shù)研究 .科學(xué)技術(shù)成果鑒定

24、.蘇教鑒字2006第 029號 .11An agricultural mobile robot with vision-based perception for mechanical weed control Autonomous Robots, 13 (2002).Computers and Electronics in Agriculture Volume 65, Issue 2, March 200912.孟瑞華,宋曉晉.關(guān)于彩色圖像分割算法的研究.礦業(yè)快報,13.潘穎.基于計算機(jī)視覺的茄科類作物與雜草識別的識別研究.【碩士學(xué)位論文.江蘇大學(xué),200514.除草機(jī)器人雜草識別與視覺導(dǎo)航技

25、術(shù)。【研究生碩士學(xué)位論文】.南京林業(yè)大學(xué).200715陳勇 ,田磊 ,鄭加強(qiáng) .基于直接施藥方法的除草機(jī)器人 .農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報 J.2005,36(10): 91-93.16林開顏 ,吳軍輝 ,徐立鴻 .彩色圖像分割方法綜述 J. 中國圖象圖形學(xué)報 .2005,10(1): 110 17張健欽 .計算機(jī)視覺技術(shù)在雜草識別中的應(yīng)用研究 :D.河北 :河北農(nóng)業(yè)大學(xué)， 2003 等人率先提出了可以直接施藥的除草機(jī)器人概念，進(jìn)而研究了除草機(jī)器人識別雜草、及其視覺導(dǎo)航和機(jī)械臂的控制等核心技術(shù)。該系統(tǒng)由兩個基本模塊構(gòu)成：分別為農(nóng)作物識別和雜草控制模塊。農(nóng)作物識別模塊包括計算機(jī)、 CCD 攝像頭、及圖像處理等

26、組件；雜草控制模塊則包括一個由控制器控制的及其精確的噴霧系統(tǒng)和距離傳感器等。其中，噴霧系統(tǒng)則有 8 個噴頭，而每個噴頭分別用電磁閥控制。 阿斯特朗德等人研究開發(fā)的除草機(jī)器人已經(jīng)能夠沿農(nóng)作物自行行走并且去除行內(nèi)雜草。除草機(jī)器人的前側(cè)裝有灰度攝像頭來完成農(nóng)作物識別并引導(dǎo)除草機(jī)器人沿農(nóng)作物行行走；除草機(jī)器人的中間配置彩色攝色頭，不僅能夠識別農(nóng)作物行中間的單株農(nóng)作物，還可以當(dāng)檢測到單株農(nóng)作的時候，抬起除草機(jī)械手避免傷害到農(nóng)作物。 除草機(jī)器人由主體、機(jī)械臂、小車輪以及攝像頭組成。其機(jī)器視覺檢測出雜草以后，使用機(jī)械臂進(jìn)行“直接定點(diǎn)施藥方法”來除草，利用“機(jī)械”和“化學(xué)”兩種方法相結(jié)合除草，大大減少了化學(xué)除草劑的用量，從而有效的減少對環(huán)境以及水的污染。本課題主要研究除草機(jī)器人雜草識別。除草機(jī)器人能夠自行沿農(nóng)作物行在田間間歇性地行走