基于机器视觉的水稻秧盘育秧智能补种装置设计与试验

2018-08-10王桂莲刘伟超柏凯凯周海波

农业工程学报 2018年13期

王桂莲，刘伟超，王安，柏凯凯，周海波,3

王桂莲1，刘伟超1，王安2，柏凯凯1，周海波1,3※

（1. 天津市先进机电系统设计与智能控制重点实验室，机电工程国家级实验教学示范中心（天津理工大学），天津 300384；2. 佳木斯大学信息电子技术学院，佳木斯 154007； 3. 佳木斯大学机械工程学院，佳木斯 154007）

对于工厂化育秧作业的水稻、蔬菜、花卉等，尤其是超级杂交稻，其机械化秧盘育秧播种的理想目标为2～3粒/穴，且普遍存在空穴和单粒穴的情况，为了保证秧盘育秧成秧率，提高精密播种合格率就显得非常重要。该文基于机器视觉技术，提出了一种智能补种方法，设计并研制了智能补种装置，主要用于超级杂交稻钵体秧盘育秧播种质量检测与补种过程。首先利用CCD摄像头采集秧盘图像，对图像处理与分析后得到空穴和1粒穴位置坐标，再利用定位机构和补种机构实现从种槽取种和对秧盘指定位置动态补种等功能。应用LabVIEW图形化编程软件，针对空穴和单粒穴的补种方案，开发出秧盘播种质量在线检测与补种运动控制系统，实现了智能补种任务。由试验结果统计可知，当补种率小于2%时，双补种器能够满足450盘/h的生产需求。

农作物；设计；机器视觉；水稻；精密播种；智能补种；智能补种装置；质量检测

0 引言

为延长生长期、提高产量，水稻、蔬菜、花卉等作物经常采用育秧移栽种植方式，增加了工厂化育秧环节。为了保证秧盘育秧成秧率，如何提高精密播种合格率就显得非常重要。水稻是重要的粮食作物[1-2]，尤其是超级杂交稻是一种品质优良、产量高的水稻品种，在其机械化育秧播种过程中，要求播种精度高、空穴率低。现有的排种器播种性能可以达1～4 粒/穴，但存在空穴（1%～5%左右）和单粒率偏高（20%以上）的情况[3-8]，受发芽率（80%～90%）、成苗率（76%～81%）、成毯特性（单粒和空穴使效果变差）以及外加插秧的伤秧率（10%左右）等影响[9-13]，造成“穴株数”严重不足，结果达不到1～2株/穴的种植要求，因此根据中国水稻研究所朱德峰、徐一成等人提出的“低播量壮秧成毯”的育秧要求[9-10]，由此总结出理想的播种目标是2～3粒/穴，且单粒率少、无空穴。于是需要对播种后的秧盘进行播种质量检测，然后对空穴和对单粒穴进行补种，达到消除空穴并减少单粒穴的效果。精密播种作为一种先进的种植技术，在国外已有60多年的发展进程，初期主要研究机械式精密排种器，从20世纪50年代末开始研究气力式精密排种器，如气吸、气吹和气压式，其中气吸式精密排种器因具有对种子形状和尺寸适应性强，伤种率低等特点，尽管它的结构复杂、造价高，但多年来国外学者如Singh等[14-22]一直进行玉米、大豆、甜菜、棉花、芹菜等作物的气吸式精密播种部件的理论与试验研究。目前发达国家的精密播种机少数采用机械式（如指夹式精播玉米），主体是气力式[23]。目前针对精密播种机的播种质量监测和漏播后补种设备的研究正在逐步展开，夏俊芳等[24]设计一种大豆水平型孔拉杆式补种机构，进行了种子运动轨迹动态模拟和最优化参数仿真；张晓辉等[25]设计了一种小麦播种机自动补播式监控系统，解决“断条性”漏播问题；金衡模等[26]针对玉米免耕播种机的播种质量低的问题，设计了玉米精播机漏播补偿系统，补种成功率可达90%以上；王关平等[27]针对现有的链勺式排种器马铃薯播种机作业过程中普遍存在的漏播现象，提出了一种测补偿方案，该系统漏播检测的准确率>99.8%，补种成功率>75%；Mganilwa等[28]日本研究学者应用机器视觉技术对黄瓜、生菜、绿辣椒等蔬菜大钵体秧盘育秧播种质量进行了动态检测，检测准确率达到99.93%以上，同时采取了补种策略，补种准确率达99%，播种速度为1.67穴/s。由此可见，大多数研究对单粒精密播种机实时监控和补种比较有效，而对不规则种子形状的水稻条播或者钵体穴播实现在线检测相对比较困难[29-30]。

为了降低超级稻播种时的空穴和单粒率，本文基于机器视觉技术，提出一种智能补种方法，设计并研制了智能补种装置，以期实现超级杂交稻钵体秧盘育秧播种质量检测与补种任务。

1 水稻秧盘育秧智能补种装置总体设计

智能补种装置主要由秧盘图像采集与检测系统、补种器（定位机构和补种机构）及运动控制系统等部分组成，如图1所示，其工作原理为：利用图像采集系统对秧盘图像进行实时采集，由检测系统进行图像处理与分析，获得并提取秧盘中空穴和1粒穴坐标位置，然后由运动控制系统控制补种器的定位机构和补种机构完成定位、取种和补种过程。该智能补种器还可以安装在水稻秧盘育秧播种流水线的播种工序之后，覆表土工序之前，不仅可以用于播种质量检测，同时还能进行补种作业，可以进一步提高超级稻、蔬菜等秧盘育秧精密播种质量。

图1 水稻秧盘育秧智能补种装置结构示意图

秧盘图像采集与检测系统主要由CCD摄像头、光箱、光电式传感器、光源、数据采集卡、计算机等部件组成（如图2）。当秧盘进入检测区域指定位置，由图像（光电）传感器产生高电平信号，并通过数据采集卡传送到计算机，控制CCD摄像头进行秧盘图像采集，采集的数据经千兆以太网（GigE）输入计算机，检测系统软件对采集到的图像进行处理与分析，识别到秧盘各个穴位的播种数量，然后根据补种要求对图像中的空穴和1粒穴的坐标位置进行提取，为后续补种作业提供定位信息。

图2 图像采集与检测系统

定位机构主要由步进电机、同步带及同步带轮、滑块、导轨和复位接近开关以及补种（光电）传感器等组成。设秧盘前进方向与轴导轨相同，与轴导轨垂直，而且在轴导轨的滑块下部固定有轴导轨，在轴导轨的滑块下方安装有补种机构，补种传感器安装在机架上（如图1）。两导轨上的滑块分别由同步带带动并在、轴导轨上运动，其中轴导轨长度为400 mm，可满足宽度小于400 mm秧盘的补种需要。两轴分别由步进电机驱动，其运动控制通过美国NI公司的NI PCI-7334运动控制卡来实现，设计选用的电机为日本信浓SST58D4830两相混合步进电机，固有步距角为1.8°、电压2.4 V、电流3.0 A、静力矩10.8 N·m及转动惯量330 g/cm2，驱动器型号为Q2BYG403MD，细分数设置为4。

补种器由3个气缸和吸针组成（如图3），气缸1为日本SMC生产的13-MXQ8-75A型双活塞杆气缸，引导活塞进行直线往复运动；气缸2与气缸3均为小型气动滑台，分别为日本SMC生产的MXH6-60型和CDQMB12-10型直线导轨，具有优良的线性度，工作连贯，稳定性好。在补种机构连续作业中，吸针从取种到投种是一个循环的过程，即气缸1垂直收缩，气缸2水平伸出，气缸3垂直伸出，吸针到种盒取种；然后气缸3垂直收缩，气缸2水平收缩，气缸1垂直伸出，吸针到秧盘投种。吸针采用天弘点胶15G-6.5双孔针头[31]，内径1.45 mm，孔间距2.5 mm，可以实现单次吸取1～2粒种子的作用。智能补种装置主要工作参数见表1。

图3 补种器三维模型

表1 智能补种装置主要工作参数

2 图像采集与检测系统

2.1 图像采集与检测

秧盘图像采集和穴粒数检测是智能补种技术的基础，为后面补种工序提供穴位信息。该部分主要采用LabVIEW的视觉模块进行开发，秧盘图像采集、处理与穴位检测的具体处理过程为：1）图像传感器控制图像采集系统实时采集秧盘图像（vision acquisition），对采集到的彩色RGB图像（图4a）分别提取R、G、B 3个色盘图像（IMAQ extract single color plane），利用加权公式得到灰度化图像，并采用Otsu分割阈值算法进行二值化处理（IMAQ autobthreshold），利用形态学方式（IMAQ particle filter 2）和面积剔除法去除图像中的细小颗粒噪声；2）按照钵体秧盘上穴位实际大小和间距转换成像素尺寸，在秧盘图像上建立6×12个（单次检测的穴位数）感兴趣区域（roidescriptor），并转换成为掩膜（IMAQ roito mask），如图4b所示；3）利用掩膜定位技术提取秧盘中每个穴位内的种子图像并进行连通域检测，测量单个连通域的面积、周长、最小外接多边形面积等参数，计算出改进后的形状因子，结合单连通域面积大小，完成单个连通域种子0粒（含杂质）、1粒、2粒、3粒、4粒及以上情况的检测，并通过累加实现穴粒数的检测，由文献[28]知，图像平均处理时间约为0.518 s，识别准确率达95%以上；4）将检测结果存储进数组，并保存在穴盘数据库中。

图4 图像采集与检测

2.2 穴盘数据库的建立

穴盘数据信息采用三维数组进行存取。穴粒数存储时，首先按掩膜个数和每个掩膜在图像中的位置建立二维数组，将每个掩膜内种子粒数的检测结果保存到相对应的数组元素中（图4c），再按检测顺序对秧盘进行编号，该编号作为第三维。补种时首先提取秧盘编号，再提取穴位为空穴和1粒穴的坐标，提供给后续定位机构。三维存取数组模型如式（1）所示。

式中为检测秧盘编号；为穴位在秧盘图像中的行数；为穴位在秧盘图像中的列数；为穴盘信息存储三维矩阵；r为第个秧盘第行第列的种子粒数。

3 控制系统

补种器运动控制系统采用实时控制方式进行定位和补种运动控制，即当秧盘被传送到指定位置时触发补种传感器（高电平1），补种器开始按秧盘穴盘数据库中的信息依次按行进行补种，完成后系统复位，等待下一个秧盘。该补种器的运动控制系统软件设计是应用LabVIEW中的运动控制助手和数据采集助手相结合来实现的。

3.1 主控制流程

在得到穴盘数据库中的秧盘穴粒数组后，通过算法找出0粒穴和1粒穴，并计算0粒穴和1粒穴的坐标，依据时效性对0粒穴和1粒穴进行整合排序（当时间或生产效率受限时会对1粒穴进行合理的舍弃）成一个新数组，按行索引当前行（共23行）的待补穴（新数组）的坐标，进而计算每个步进电机所需的脉冲数，并对当前行的各个穴位进行路径规划，然后利用运动控制助手中的Initialize Controller flx 对运动控制卡进行初始化设置，然后利用Configure Vector Space flx对2个步进电机进行速度设置和、轴电机选择，分别将2个电机转动所需脉冲数送入驱动器，启动电机为当前行补种，之后进行下一行的补种，直至完成每行各个穴位播补种任务时，会检测到补种传感器信号（低电平0），补种器复位，控制流程如图5所示。

图5 运动控制系统流程图

3.2 定位计算

1）基准点确定

为减少运动累计误差对定位精度的影响，补种器需要设定基准点，当整个秧盘补种任务完成后，补种器必须复位。为此，在定位机构中设计了、轴滑块复位开关（图3），当定位机构的滑块和补种机构的气动元件均复位到初始位置（见图1），此时吸针头部位置为基准点，即L坐标系的原点处，如图6所示。

图6 基准点坐标系

2）穴位定位

对穴盘数据库中0粒和1粒穴信息进行筛选、排序，并按行索引。当补种传感器被秧盘触发时，系统根据秧盘规格可以在L坐标系中计算出每个穴位位置，其公式为

式中为到达（,）穴位中心点位置沿轴方向滑块移动的距离；为到达（,）穴位中心点位置沿轴方向滑块移动的距离；0为基准点距离秧盘（0,0）穴位中心点沿轴方向的距离；0为基准点距离秧盘（0,0）穴位中心点沿轴方向的距离（表1）；为轴方向相邻穴位之间的距离；为轴方向相邻穴位之间的距离。

根据补种传感器被触发时的穴位坐标位置，可以得到步进电机的脉冲数，其公式为

式中为滑块运动距离；为脉冲数；为同步带轮半径；为细分数；为步距角。

由式（3）可得出每个补种穴位在触发补种传感器时的脉冲坐标位置。

3.3 补种时间以及动态坐标位置计算

假设秧盘（0,0）穴位坐标为（0,0），则任意已完成穴位坐标为（1,1），当前下一待补穴位坐标为（2,2），如图7所示，则穴位坐标（1,1）和（2,2）的位置为（L1,L1），（L2,L2）；、轴滑块最大速度max，、轴滑块最大加速度为，输送机构输送秧盘的速度为0；取种时间为1，携种气缸动作时间为2，补种时间为3，延迟时间为0（初值为0），补种（2,2）穴位之前所用的累计时间为T，则完成单次补种总时间的计算公式如下。