基于机器视觉判别瓜类嫁接苗成活的试验研究

苏颖欣,张跃峰,辜 松

(1.华南农业大学 工程学院/南方农业机械与装备关键技术省部共建教育部重点实验室,广州 510642;2.农业农村部规划设计研究院,北京 100125)

0 引言

随着农业现代化的不断推进,机器视觉技术逐渐被应用到农业生产领域中,有效地提高了农作物生产的效率。人们的生活水平不断提高,蔬菜的需求量越来越大,传统的蔬菜生产模式已无法满足市场需求,因此蔬菜生产正朝着规模化、自动化和产业化方向发展。其中,瓜类作物中需求量比较大的黄瓜、西瓜等由于土传病害的影响无法连作,导致产量和品质下降,通过嫁接技术可以解决土传病害问题,提高产量,改善品质。嫁接苗的生产一般包括播种、育苗、嫁接、愈合和炼苗等过程,愈合过程一般为7天[1-2]。对于嫁接苗规模化生产,如果缩短愈合期的时间,可以大幅地提高嫁接苗愈合装置利用率和嫁接苗的生产率。以往判别嫁接苗的成活依靠的是人工观察接穗真叶的出芽情况[3],这种判别方法会延迟判别嫁接苗实际成活的时间点,影响愈合装置的使用效率,降低嫁接苗规模化生产效率。嫁接苗的生产量大,在规模化生产的过程中需要愈合装置的高效周转才能实现蔬菜嫁接苗的高效生产。为此,提出基于机器视觉技术,在瓜类嫁接苗愈合期实时观测嫁接苗生长状态的方法,通过比对愈合初期嫁接苗的形态判断嫁接苗的愈合情况,提前判别出嫁接苗的成活状态,从而改善愈合装置的使用效率,进一步提高嫁接苗规模化生产的效率。

1 嫁接苗成活判别方法

嫁接苗的成活特征是接穗的生长,因此本试验判别嫁接苗成活的方法是利用Cognex In-Sight Explorer视觉系统对接穗的形态特征进行提取[4],训练出开始愈合时接穗形态的模板,随后在愈合期间连续获取接穗图像与训练模板进行比对。当接穗生长时愈合接穗形态与原来模板必然会出现差异,以此判断嫁接苗的成活。

本文提出的基于Cognex In-Sight Explorer视觉系统的接穗生长特征提取方法,技术路线如图1所示,具体效果如图2所示。

图1 嫁接苗成活判别技术路线Fig.1 Grafting seedling survival judgment technology route

图2 图像处理流程Fig.2 Flow chart of image processing

2 机器视觉测试装置搭建

2.1 嫁接苗愈合装置

嫁接苗的愈合需要无光、高湿的环境[5],而高湿的环境会使镜头表面形成白雾而阻碍正常图像的采集。为了防止高湿对图像采集的影响,本试验将CCD相机放置在正对愈合装置的外侧。愈合装置内部搭建了双层载物旋转台,每层可放16株嫁接苗,由PLC控制伺服电机驱动双层载物旋转台旋转[6]。为便于二值化处理,防止嫁接苗之间的干扰,图像背景选为白色,每株嫁接苗之间利用白色PP板隔开。愈合装置设计原理图如图3所示。

图3 愈合装置结构原理图Fig.3 Schematic diagram of the healing device structure

闭环系统偏差定义为:参考输入信号r(t)与测量反馈信号b(t)之间的差[7],即e(t)=r(t)-b(t)。

嫁接苗愈合装置的温度保持22～25℃,相对湿度保持90%以上有利于嫁接愈合[3-5]。本试验基于闭环系统的设计原理[6-7],利用51单片机预设愈合装置参考温湿度为Ti、RHi,温湿度采集传感器(ASAIR-AM2105)检测室内实时的温湿度TO、RHO,反馈给控制器,控制器计算出偏差值,输出电信号控制制冷器和加湿器的启停。愈合装置控制原理图如图4所示。

图4 愈合装置控制原理图Fig.4 Schematic diagram of the healing room control

2.2 机器视觉系统

机器视觉系统主要是由相机(Cognex In-Sight 1100)、计算机2(双核CPU,7.89GB,显卡Intel(R)HD Graphics 4000)及光源(JZD无频闪灯带220V,2000W)等3个模块组成,系统结构如图5所示。

1.相机时性 2.计算机 3.条形光源图5 机器视觉系统结构示意图Fig.5 Schematic diagram of the machine vision system

本试验研究主要基于Cognex公司的In-Sight Explorer视觉系统,具有卓越的元件检测、识别、引导功能和众多图像处理工具,包括PatMax、PatMax Redline等特有的算法[4],可以对嫁接苗的接穗子叶特征进行提取并训练。EasyBuilder用户界面具有强大的灵活性,可以实现快速、简便地判别嫁接苗的成活,使用界面如图6所示。

图6 EasyBuilder使用界面Fig.6 EasyBuilder interface

3 试验材料与方法

试验研究的对象为黄瓜嫁接苗,选用黄瓜做接穗,南瓜做砧木。种子是中国农科院蔬菜花卉研究所研制的粤秀3号青瓜和蜜本3号南瓜。选用饱满的种子,用100倍福尔马林溶液浸泡20min,用清水洗干净,再用清水浸泡2h后至于30°C恒温箱内进行催芽,1天即可出芽播种。砧木(南瓜)比接穗(黄瓜)早播4天,待接穗幼苗子叶展开,砧木幼苗第1片真叶至10mm高时开始嫁接操作。本试验采用插接法嫁接,去除砧木的真叶,取粗0.2～0.3mm的竹签,将竹签的尖端紧贴砧木一子叶基部的内侧,向另一子叶的下方斜插,插入深度为0.5mm左右,不穿破砧木表皮。用刀片从黄瓜子叶下约0.5mm处入刀,在相对的两侧面切一刀,切面长0.5～0.7mm,刀口要保持平滑。接穗削好后,即将竹签从砧木中拔出,并插入接穗,插入的深度以削口与砧木插孔平为度[8-9]。一般的嫁接方法如图7所示。本文为了便于观察和提取嫁接苗的生长信息,采用砧木子叶与接穗子叶平行嫁接的方法。

图7 嫁接方法Fig.7 Grafting method

将嫁接完的嫁接苗逐株放置在愈合装置内的旋转台上,并把愈合装置的门封闭,调整好相机高度和焦距后,打开电源;运行并记录愈合装置内部温湿度,愈合装置内部的温度维持在21～23℃之间,相对湿度维持在88%～93%之间;利用PLC的实时时钟指令控制伺服电机驱动旋转台每隔3h开始旋转,转16个位置,每个位置停留30s,相机的I/O通讯模块接收到触发信号采集一幅图像,然后旋转台开始旋转到下一个位置,直至转完360°为止;从嫁接苗开始愈合时训练接穗的形态,对嫁接苗的接穗子叶生长形态相似度进行比对和分析。

4 结果与讨论

4.1 试验结果

基于上述试验方法对嫁接苗进行连续7天的观测,嫁接苗在愈合期的生长变化情况如图8所示。本试验利用Cognex In-Sight Explorer 视觉系统提取嫁接苗接穗子叶特征,训练模板并比对接穗子叶的相似度,计算得分。选出具有代表性的成活与未成活嫁接苗各2株,绘制出接穗子叶相似度变化曲线图,如图9所示。

图9 接穗子叶相似度得分变化曲线图Fig.9 Similarity curves of scion cotyledon

4.2 结果讨论

结合图7和图8可以看出:由于嫁接导致的组织损伤和愈合环境的改变,成活与未成活的嫁接苗接穗子叶生长形态在第1天有较大的变化,相似度不断下降;第2～3天为嫁接苗的愈合期,砧木和接穗在伤口接合出会产生愈合组织,砧木和接穗间细胞开始渗透交流水分和养分[1-3]。因此,在这一阶段可以明显地看出成活与未成活的嫁接苗曲线图走势的差异:未成活的嫁接苗接穗萎蔫情况严重,已完全死亡,接穗子叶的相似度急剧下降至0%;成活嫁接苗在整个愈合期接穗子叶相似度在30%～40%之间波动。由于愈合装置内部相对湿度为88%～93%,不是一个恒定值,因此不同采集图像的时间点湿度也不一样,在利用机器视觉判别嫁接苗相似度时会有波动。这说明,愈合装置内部的湿度变化会对相似度的判断有影响。

5 结论

1)利用Cognex In-Sight Explorer视觉系统持续性地监测嫁接苗接穗子叶的相似度变化情况,结果表明:在第3天,未成活嫁接苗相似度急剧下降至0%,而成活嫁接苗相似度仍能维持在30%～40%之间且没出现急剧下降的情况,由此可判别出成活的嫁接苗。

2)愈合装置的湿度变化对嫁接苗接穗子叶相似度的判断有影响。

3)该方法与传统的接穗真叶观察法相比,可提前1～2天确定嫁接苗的成活状态,加快嫁接苗的愈合周期,提高了嫁接愈合装置的利用率,可为嫁接苗愈合后续补光、通风及炼苗提前提供参考。