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          利用機(jī)器視覺防治草莓苗期雜草的研究

          作者: 時(shí)間:2009-09-02 來源:網(wǎng)絡(luò) 收藏

          草莓富含多種營養(yǎng)元素,是一種重要的水果。隨著我國種植結(jié)構(gòu)的調(diào)整,草莓種植面積逐年擴(kuò)大。由于草莓基肥施用量大、需水多,雜草生長茂盛。另外草莓植株低矮,種植密度大,除草困難。據(jù)研究,雜草危害可使草莓減產(chǎn)15%~20%,因此草害成為草莓生產(chǎn)中的主要工作。草莓田間除草可通過人工除草,覆膜壓草,輪作換茬等綜合措施進(jìn)行。James等2002年指出通過輪作、混作可以減少草莓雜草[1]。Haar等 2003年研究了在草莓移栽前使用熏蒸劑三氯硝基甲烷的雜草效果[2]。這些措施都減少了雜草的危害,但是現(xiàn)階段草莓苗期雜草的還是離不開化學(xué)防治。除草劑對(duì)草莓的質(zhì)量和產(chǎn)量都會(huì)產(chǎn)生極大的影響,特別是無公害草莓生產(chǎn)要求的提出,使得對(duì)通過除草劑防治的要求進(jìn)一步提高。而人工除草工作量大,由于我國人口老齡化、農(nóng)村人口城鎮(zhèn)化,這一方法也面臨挑戰(zhàn)。近年來,利用,通過分析田間圖像、自動(dòng)控制噴頭、智能噴灑除草劑已成為現(xiàn)代農(nóng)業(yè)中雜草防治的主要方向。因此使用防治草莓雜草是降低農(nóng)藥污染、增加產(chǎn)量、減少人工的重要途徑。

          本文引用地址:http://www.ex-cimer.com/article/188683.htm

            1 草莓苗期雜草的防治策略

            現(xiàn)有利用識(shí)別雜草的算法中,主要是以形狀特征為識(shí)別特征。Onyango等2003年通過形狀特征識(shí)別作物和雜草,實(shí)驗(yàn)中識(shí)別率分別達(dá)到82%~92%和68%~92%[3]。Aitkenhead等2003年使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)形狀特征進(jìn)行研究,對(duì)胡蘿卜幼苗與黑麥草和藜的識(shí)別率超過 75%[4]。S?gaard2005年利用形狀模板進(jìn)行雜草識(shí)別達(dá)到65%~90%以上的識(shí)別率[5]。得到識(shí)別結(jié)果后,現(xiàn)有相關(guān)研究一般是將一幅圖像分成若干子區(qū)域,根據(jù)子區(qū)域中雜草的情況噴灑除草劑。2002年田磊開發(fā)除草劑精確噴灑系統(tǒng)時(shí)使用多個(gè)噴頭排成一列,行進(jìn)中每個(gè)噴頭負(fù)責(zé)一個(gè)子區(qū)域 [6]。2003年Gillis等開發(fā)自動(dòng)除草設(shè)備時(shí),將目標(biāo)區(qū)域分為15cm×15cm的子區(qū)域,每個(gè)區(qū)域中心設(shè)置一個(gè)噴頭[7]。通過這樣的操作,實(shí)現(xiàn)盡量把除草劑噴在雜草上,在作物、土壤上少噴甚至不噴除草劑。

            草莓雜草防治中,由于除草劑對(duì)草莓的生長影響很大,首先要求除草劑盡量不噴灑到草莓上。但是在苗期,雜草剛剛出現(xiàn)的時(shí)候,雜草植株小不易識(shí)別; 另一方面,使用現(xiàn)有的識(shí)別方法識(shí)別率無法達(dá)到100%,存在將草莓識(shí)別為雜草的情況。所以使用傳統(tǒng)的識(shí)別策略噴灑除草劑容易傷害草莓植株。如果將草莓識(shí)別出來,在不是草莓的區(qū)域噴灑除草劑,就可以保護(hù)草莓并防治雜草。雖然這一方法未明顯改善土壤中農(nóng)藥殘留的問題,但是對(duì)于保護(hù)草莓,特別在無公害草莓的生產(chǎn)中效果明顯。另外,這樣噴灑除草劑也一定程度上減少了除草劑的使用量。因此,利用機(jī)器視覺識(shí)別出草莓后將除草劑噴灑在不是草莓的區(qū)域是針對(duì)草莓苗期雜草防治的有效策略。

            2 圖像處理算法和除草劑的噴灑方法

            從田間獲取的原始圖像包括草莓、雜草和背景,首先需要通過分割操作將背景去除。通過硬件設(shè)備得到的彩色數(shù)字圖像初始狀態(tài)均為RGB圖像,如圖1 (a)所示。在RGB圖像中,每一個(gè)RGB彩色像素由R、G、B三個(gè)值表示,三個(gè)分量的取值范圍由存儲(chǔ)方式?jīng)Q定。目前使用的全彩色圖像,每個(gè)像素24個(gè)字節(jié),每個(gè)分量8個(gè)字節(jié),所以每個(gè)分量都分為256(28)個(gè)灰度級(jí)。由于閾值分割是雜草圖像分割中的主要算法,分割操作主要是確定分割時(shí)使用的特征。 Woebbecke等1995年提出超綠特征(2g-r-b)用于雜草圖像的分割,并分析了r-b、g-b、(g-b)/(r-g)和H等其它顏色特征,結(jié)果認(rèn)為(2g-r-b)最為可取[8]。在現(xiàn)有的雜草圖像分割研究中,這一結(jié)果被廣泛接受,超綠特征為代表的顏色特征成為最主要的雜草分割特征。但是分割誤差的問題依然沒有解決,2006年毛罕平等分析了影響分割誤差的因素[9]。作者通過大量實(shí)驗(yàn),利用遺傳算法優(yōu)化分割特征,得到優(yōu)化后的特征為:-149R+ 218G-73B,減少了這些因素的影響。本文采用優(yōu)化后的特征進(jìn)行雜草圖像的分割。若分割處理后的像素點(diǎn)為g,則:

            其中標(biāo)記為1的像素為草莓和雜草,而標(biāo)記為0的像素為背景。T表示分割閾值。


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