一种基于智能手机的航空喷雾质量检测系统研发及应用

罗伍周 朱小波 严实 赵富强 舒炎昕

摘要 为改进和优化航空喷雾作业质量检测技术，进一步提高检测准确性与效率，本文通过对比分析国内外雾滴采集与检测技术，提出了基于智能手机拍照方式获取雾滴沉积图像，并利用数字图像处理技术，测算雾滴体积直径的新方法。设计开发了基于智能手机的航空喷雾质量检测系统（J-02），该系统主要包括便携式检测仪、专业检测软件、数据管理平台三部分。最后，通过与雾滴沉积分析系统（IDAS PRO）和显微镜（Leica M80）等传统检测手段对比测试验证表明，基于智能手机的航空喷雾质量检测系统适用于航空喷雾质量现场检测，且检测结果准确可靠。

关键词 航空喷雾; 智能手机; 检测

中图分类号： S 49

文献标识码： B

DOI： 10.16688/j.zwbh.2021662

Abstract In order to improve and optimize the quality inspection methods of aviation spray operations， and improve the accuracy and efficiency of inspections， this paper compares and analyzes the collection and detection technology of fog droplets at home and abroad， and proposes a new method for obtaining fog droplet deposition images based on smartphone photography， and uses digital image processing technology to measure the volume diameter of fog droplets. A smart phone-based aviation spray quality inspection system was designed and developed， which mainly consists of three parts， including portable detector， professional inspection software， and data management platform. Finally， the comparison and verification with traditional detection methods such as the droplet deposition analysis system （IDAS PRO） and microscope （Leica M80） were carried out， it show that the smartphone-based aviation spray quality inspection system （J-02） is suitable for on-site aviation spray quality inspection， and the detection results are accurate and reliable.

Key words aviation spray; smartphone; inspection

航空喷洒是以有人或无人驾驶航空器作为搭载工具，使用专业设备将液体物料按特定技术要求从空中向地面目标喷雾的飞行活动。由于具有快速、高效、灵活和通用性强等优点而广泛应用于农林业生产中，在航空植保、航空施肥和卫生防疫等领域显示了不可替代的作用。

据统计，2020年我国有近100家通用航空企业开展了农业航空作业，约占实际运行企业总数的17%［1］;与此同时，我国植保无人机产业发展迅速，2020年全国植保无人机保有量已达到11万架，全年作业面积突破6 000余万hm2次［2］，为我国农作物稳产增产和农业现代化做出了重要贡献。然而，航空喷雾容易造成药液雾滴的飘移，这不仅会降低防治效果，增加成本，还会危及非靶标区的敏感动植物、人类健康及生态环境，从而对作业安全造成影响。

喷雾检测是评价喷雾作业质量与喷雾飘移状况的重要技术手段，理想的测量方法应具备测量速度快、图像分辨率高、测量方便及经济性好等特点。目前国内常用的雾滴收集器一类是线形采样器，如聚乙烯塑料线、聚四氟乙烯塑料线、棉线、羊毛线等，这类采样器具有采樣效率高、可用于采集空中雾滴等特点，但不能用于分析雾滴粒径及雾滴谱分布;此外，一些片状收集器也使用较广，如氧化镁玻片、水敏纸、卡罗米特纸卡、皮氏培养皿等，这类采样器使用离散介质为载体，能用于分析雾滴粒径及分布模式，但采样效率较低，检测结果的重复性差，且人为误差较大。国外已开发了大量测量地面喷雾雾滴粒径的方法，如Tayali等介绍了一系列可用来测量多相流体中的粒子、雾滴或气泡直径的光学方法［3］;Sidahmed等利用PMS-FSSP探头测量农药喷雾喷头的雾滴粒径分布［4］; Dodge应用6类17种雾滴粒径测量仪器（包括PMS、MALVERN激光粒谱仪、AEROMETRIESP/ DPA、BETE雾滴分析仪、KLD等）对两类喷头进行了对比测试［5］。

在检测技术应用方面，北京农业智能装备技术研究中心开发了IDAS PRO 雾滴沉积分析系统，其雾滴采集装置为手持式扫描装置（V700N），该装置不受环境光线影响，但数据采集和处理不方便，检测效率低，图像分辨率较低，在检测小雾滴方面具有较大难度。大疆创新科技公司开发了雾滴分析仪，该检测仪配合手机获取雾滴沉积图像，然后利用分析软件进行数据处理，得到雾滴覆盖密度和雾滴分布均匀度，但该装置检测指标不全（仅有雾滴变异系数、覆盖率、雾滴数量、雾滴粒径4个检测指标），无法及时出具检测报告。澳大利亚农业部开发了雾滴覆盖率分析软件，该软件配合手机获取的雾滴沉积图像，可直接读取雾滴的覆盖率，但该软件缺乏配套的硬件检测装置，检测结果误差较大，检测指标单一，功能不全面，仅支持IOS系统，不利于应用推广。此外，传统的显微镜观测法对雾滴进行检测分析，虽然检测结果的准确性较高，但存在检测结果人为误差较大、检测效率低、批量处理难等问题。

针对目前我国航空喷雾现场检测技术存在的问题，设计开发基于智能手机的航空喷雾质量检测系统，能够为解决样本采集效率低、小粒径高密度雾滴观测分析误差大、数据存储与野外测试设备携带不方便等技术问题，以及改变目前检测手段落后状况、提高检测工作技术水平提供新途径；有利于行业监管部门开展作业质量及安全监管，提高航空喷雾作业质量，确保航空喷雾作业的整体经济效益，保护生态环境及人员健康，从而促进农业航空事业的持续快速发展。本文依据行业标准，提出了基于智能手机拍照方式获取雾滴沉积图像，并利用数字图像处理技术测算雾滴体积、直径的新方法。设计开发了基于智能手机的航空喷雾质量检测系统，并探究该系统用于航空喷雾质量现场检测的可靠性和实用性。

1 材料与方法

1.1 总体设计

基于智能手机的航空喷雾质量检测系统（J-02）摒弃传统的以显微镜或扫描仪为主的雾滴图像获取方式，改用常用的智能手机作为图像采集工具，充分利用智能手机普及率高、无需额外购置，并且分辨率高、使用方便、具备网络通信功能等优点;运用微距摄影原理集成环形LED，避免了在采集雾滴图像时周围环境对成像质量的影响，并结合雾滴图像处理软件，实现对手机拍摄的雾滴图像进行实时分析处理、数据传输及数字化存储等功能。

1.2 检测指标确定

根据民航行业标准《农业航空作业质量技术指标 第1部分：喷洒作业》（MH/T 1002.1-1995）［6］和《航空喷施设备的喷施率和分布模式测定》（MH/T 1040-2011）［7］，并结合生产过程中的实际需求，明确航空喷雾质量检测技术指标，主要包括雾滴体积中值直径与数量中值直径、雾滴谱宽度、雾滴数量、雾滴覆盖密度、样片检测面积、喷洒沉积量、沉积率、沉积面积及覆盖率等。

1.3 检测流程

根据检测过程中的实际需求设计航空喷雾质量检测流程。主要包括：在航空喷雾质量检测前，采用水敏纸收集雾滴样本;样本采集完成后，采用便携式航空喷雾质量检测仪和智能移动终端获取雾滴图像，同时利用航空喷雾质量检测软件建立任务信息、对样本图像参数进行分析处理，最后自动出具检测报告，以实现航空喷雾质量快速评估的目的。

1.4 设备与材料

施药机具：大疆T16型植保无人机，喷头型号：XR11001VS;喷洒介质：清水。

检测设备：航空喷雾质量检测系统（J-02）、雾滴沉积分析系统（IDAS PRO）、显微镜（Leica M80）、农业环境监测仪。

采样材料：水敏纸（Syngenta， 76×26）。

辅助材料：工具包、皮尺、标识旗、封装袋、干燥剂、记号笔、手套等。

1.5 雾滴直径计算

利用图像处理软件对雾滴沉积图像进行分析，首先通过刻度尺进行图像标定，计算出比例尺（本研究中确定比例尺为5.77 μm/pix）;接着对目标区域进行差分高斯滤波，同时进行过滤部分噪声、阈值处理，得到掩模图像，通过连通域分析得到单个雾滴沉积面积和直径，如图1所示，最后利用样片雾滴扩散系数［8］换算单个雾滴体积直径。

1.6 现场测试

试验施药机具为大疆T16，以清水为喷洒介质，采用大田模式，飞行速度3.5 m/s，喷幅宽度4.5 m，喷液量1.5 L/667 m2，2次测试飞行高度分别为1.5 m和2.5 m。

如图2所示，设置1个长60 m，宽20 m的植保无人机喷洒试验区。

在每个试验区的中间设置3条平行的采样线，采样杆顶部距地面1 m，采样线的长度为10 m，相邻采样线间隔10 m。采用间隔采样方式，每隔0.5 m左右设置一个采样点，每个采样点距地面高度0.8 m处的正面和反面分别放置一张采样片（图3）。

采样片回收及分析处理：在植保无人机喷洒作业结束后，对水敏纸进行拍照和回收扫描，利用航空喷雾质量检测系统（J-02）、雾滴沉积分析系统（IDAS PRO）和显微镜（Leica M80）对样片数据进行分析处理，记录雾滴覆盖密度、标准偏差和变异系数，并计算平均值，用变异系数来表示雾滴分布均匀度;记录体积中值直径、数量中值直徑和雾滴谱宽度，并计算平均值;记录喷雾沉积量、标准偏差和变异系数，并计算平均值。

2 结果与分析

2.1 雾滴采集图像比较

目前获取雾滴图像的方式主要有扫描和拍照，为确定最优雾滴图像采集方式，开展了专用扫描仪与手机拍照成像质量对比试验。分别用显微镜（LeicaM80）、荣耀6手机（Honor 6）、华为P9手机（Huawei P9）、手持式扫描装置（V700N）4种设备对同一张水敏纸、同一目标区域的雾滴进行扫描和拍照，并将获取的图片导入图像处理软件，如图4所示。经放大观察后发现，V700N的成像质量明显差于手机的成像质量，华为P9手机的成像质量几乎与显微镜相当，如图5所示。从图4、图5比较和综合分析来看，智能手机采集雾滴沉积图像的方式适用于航空喷雾作业质量现场检测。

2.2 雾滴观测分析

按照以上分析方法，对不同设备得到的雾滴沉积图像进行分析，并结合显微镜肉眼读取得到同一雾滴的观测直径，结果如表1所示。手持式扫描装置（V700N）图像采集质量较差，结果对于分析过程中的参数设置非常敏感，需要一种鲁棒性、自适应性非常强的图像处理方法才能进行有效分析，在此未做比较。

通过测试发现，肉眼读数与显微镜图像分析结果吻合，但由于肉眼读数具有偶然性，并且对于非圆形区域难以得到有效等效直径，因此显微镜图像分析结果是相对权威的结果。经过对大小不同的10个雾滴的分析统计后得到如下结果：荣耀6平均偏差11.4 μm，华为P9平均偏差12.6 μm。

2.3 便携式检测仪

便携式检测仪（图6）运用放大镜原理，集成超高清微距镜头，以及锂电池充电芯片、电源开关、环形LED灯、电位器及USB接口等电子器件，具有功能完善、体积小、重量轻、方便携带等优点，避免了在采集雾滴沉积图像时周围环境对成像质量的影响，以及常用雾滴采集装置辅件多、质量大、不适宜作业现场检测等问题。该检测仪的充放电电压为5 V，体积直径66 mm、高48 mm;支持10倍光学变焦，分辨率可達5 μm/pix， 发光强度大于1 200 cd，待机时长为8 h。

2.4 专业检测软件

专业检测软件（图7）结合航空喷雾质量检测流程，利用数字图像处理技术对获取的雾滴沉积图像进行处理和分析，得到雾滴直径、雾滴数量、样片面积、雾滴密度、沉积量及覆盖率等雾滴沉积特征参数指标，以及航空喷雾质量检测报告。该软件支持快速检测和专业检测两种模式，快速检测用于检测任务前的设备调试，以及单个采样的数据统计。专业检测可设置检测任务信息，每个检测任务下可设置多条采样线，并且每条采样线可设置的采样点数可达近百个。

2.5 数据管理平台

数据管理平台（图8）基于专业检测软件回传数据可对用户信息、检测数据进行实时存储、分类管理，主要包括首页、基础信息、快速检测、专业检测、检测报告及系统管理等功能模块。其中首页主要介绍检测流程和检测方法，基础信息用于检测任务管理，快速检测用于管理某检测任务下的单张采样片检测数据，专业检测用于管理某检测任务下采样线及采样线样片的检测数据，检测报告用于查看历史数据并打印检测报告，系统管理主要用于系统用户的添加与删除，以及系统日查看和系统通知的发布。

2.6 测试结果与分析

2020年4月11日上午，项目组在四川什邡结合无人机喷雾防治烟叶蚜虫试验，开展了航空喷雾质量检测系统（J-02）、雾滴沉积分析系统（IDAS PRO）和显微镜（Leica M80）对喷雾采集样片的比对检测。喷雾试验设置3个重复，测试结果见表2。表中设置的检测指标项参考了民航行业标准《农业航空作业质量技术指标 第1部分：喷洒作业》（MH/T 1002.1-2016）;检测结果为3个重复烟草植株冠层顶部检测数据的平均值。

从表2可以看出，航空喷雾质量检测系统（J-02）、雾滴沉积分析系统（IDAS PRO）和显微镜（Leica M80）3款不同检测设备，对同一植保无人机喷洒作业质量检测结果显示：雾滴覆盖密度、雾滴分布均匀度、雾滴粒径、雾滴谱宽度、喷雾沉积量及沉积量分布均匀度指标，J-02与Leica M80的检测结果更接近。以显微镜（Leica M80）测定结果为参考值，J-02测定的各项检测指标误差均低于IDAS PRO，J-02与IDAS PRO两种设备检测的各项指标中雾滴覆盖密度误差最大，J-02测算的雾滴覆盖密度绝对误差和相对误差分别为6.20和34.07%，而IDAS PRO测算的雾滴覆盖密度绝对与相对误差分别为10.40和57.14%，从上述分析表明J-02的检测结果更可靠准确。

3 结论与建议

基于智能手机的航空喷雾质量检测系统（J-02）测量得到的雾滴粒径优于传统检测方法测量得到的结果，与显微镜测量结果非常接近，且体积小、质量轻，易于操作、携带，适用于航空喷雾质量现场检测。

该系统的开发和应用，有利于提高航空喷雾作业质量检测技术水平，促进航空喷雾作业设备及作业质量鉴定工作的顺利开展，为行业主管部门开展现场监管提供了技术支持。

建议该系统（J-02）增加在固定翼飞机、直升机喷雾作业场景中应用测试与验证，为改进系统性能和科研生产上的应用提供借鉴。

参考文献

［1］ 朱小波.通用航空生产情况统计分析［DB/OL］. http：∥ga.caac.gov.cn/gacaac/manager/index.jsp#， 2021-10-10.

［2］ 南农. 2020年度植保无人机行业发展报告［J］. 南方农机， 2021（8）： 6-7.

［3］ TAYALI N E， BATES C J. Particle sizing techniques in multiphase flows： A review ［J］. Flow Measurement Instruments，1990，1（1）： 77-105.

［4］ SIDAHMED M M， YATES W E. Measuring spray droplets with PMS-FSSP probes ［J］. Trans of ASAE， 1997， 40（5）：1237-1242.

［5］ DODGE L G. Comparison of performance of droplet sizing instruments ［J］. Applied Optics， 1987， 26（7）： 1328-1341.

［6］ 中国民用航空局. 农业航空作业质量技术指标 第1部分：喷洒作业：MH/T 1002.1－2016 ［S］. 北京： 中国民航出版社， 2016.

［7］ 中国民用航空局. 航空喷施设备的喷施率和分布模式测定：MH/T 1040－2011 ［S］. 北京： 中国民航出版社， 2016.

［8］ MAY K R. The measurement of airborne droplets by the magnesium oxide method ［J］， Journal of Scientific Instruments， 1950， 27（5），128-130.

（责任编辑：田 喆）