沈躍，夏偉，劉慧，李寧

（江蘇大學(xué)電氣信息工程學(xué)院，江蘇 鎮(zhèn)江 212013）

激光傳感器在噴霧靶標(biāo)檢測中的研究應(yīng)用

沈躍，夏偉，劉慧，李寧

（江蘇大學(xué)電氣信息工程學(xué)院，江蘇 鎮(zhèn)江 212013）

樹木尺寸、形狀等特征信息的獲取，是現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)中重要的環(huán)節(jié)，為農(nóng)林管理中的變量精密噴霧提供依據(jù)。為了實(shí)現(xiàn)對樹木靶標(biāo)信息的精確測量，搭建了基于UTM-30LX型激光傳感器的室內(nèi)滑臺(tái)靶標(biāo)檢測系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)對規(guī)則物體、仿真樹的掃描檢測，通過編寫的C++程序，實(shí)時(shí)讀取數(shù)據(jù)信息并存儲(chǔ)于控制計(jì)算機(jī)中。利用MATLAB軟件對存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行后期的離線分析，重構(gòu)物體三維圖像，通過最大相對誤差、輪廓相似度兩個(gè)參數(shù)，分析激光傳感器檢測得到靶標(biāo)目標(biāo)尺寸、重構(gòu)目標(biāo)三維圖像的精確度。以長方體柜子、圓柱體泡沫、2棵仿真樹為試驗(yàn)對象，按照選取的3個(gè)檢測距離和4個(gè)檢測速度分別對4個(gè)試驗(yàn)對象進(jìn)行檢測與數(shù)據(jù)分析。試驗(yàn)結(jié)果顯示，多次試驗(yàn)下，與人工測量尺寸比較而言，激光傳感器測得的長方體柜子長度、寬度和高度尺寸最大相對誤差分別為6.76%、6.86%和3.92%，圓柱體泡沫的高度、直徑尺寸最大相對誤差分別為4.25%和7.33%，仿真樹1高度、寬度尺寸最大相對誤差分別為4.06%和5.91%，仿真樹2高度、寬度尺寸最大相對誤差分別為3.24%和4.00%；仿真樹1、2的激光掃描重構(gòu)圖像與對應(yīng)實(shí)物輪廓相似度最小值分別為0.928 8和0.932 6。研究表明，UTM-30LX型激光傳感器在各種試驗(yàn)條件下對多種試驗(yàn)靶標(biāo)特征檢測均具有較好的精確性和準(zhǔn)確性，可以擔(dān)負(fù)變量噴霧檢測的任務(wù)，具有應(yīng)用到農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的前景。

現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)；變量精密施藥；激光傳感器；靶標(biāo)檢測系統(tǒng)；三維圖像

苗圃、果園里成行種植的樹木，形態(tài)、位置及葉子的密度各不相同。傳統(tǒng)的噴霧機(jī)不能根據(jù)樹冠特征的變化改變噴灑速率[1-3]，不僅造成農(nóng)藥的大量浪費(fèi)，還導(dǎo)致了環(huán)境污染問題。基于實(shí)時(shí)傳感器的變量噴霧技術(shù)則根據(jù)目標(biāo)有無、形態(tài)、葉子密度等具體特征信息，調(diào)整噴嘴的噴灑速率，精確控制農(nóng)藥的用量，減少了農(nóng)藥的使用量，減輕了環(huán)境的污染[4-6]。而在此過程中，對于噴霧靶標(biāo)的檢測顯得尤為重要，它是后期噴霧動(dòng)作執(zhí)行的依據(jù)和前提。

對于目標(biāo)植株輪廓及特征信息的檢測，目前應(yīng)用較為廣泛的是基于紅外傳感器、超聲波傳感器、三維激光掃描儀等技術(shù)的檢測手段?；诩t外傳感器的靶標(biāo)檢測裝置，在一定程度上能實(shí)現(xiàn)對目標(biāo)位置的準(zhǔn)確檢測，但由于受到傳感器自身?xiàng)l件的限制，該技術(shù)無法檢測出目標(biāo)具體大小、尺寸等特征信息[7-9]?；诔暡▊鞲衅鞯臉淠竟趯拥臋z測裝置，能彌補(bǔ)紅外檢測裝置的不足，不僅能檢測到植株目標(biāo)的有無，還能實(shí)現(xiàn)對其體積的粗略檢測，但檢測過程中存在有回波干擾、采樣頻率不高的問題[10-13]。也有學(xué)者采用三維激光掃描儀來檢測樹木，通過獲取三維的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，再結(jié)合分段體積求和、體云模擬法、分形算法等方法，實(shí)現(xiàn)對樹木冠層的測量[14-18]，注意到，此種方法存在如下的問題：三維激光掃描儀的價(jià)格昂貴，高達(dá)100萬元左右；儀器不易操作；采集的冠層點(diǎn)云數(shù)據(jù)量大，導(dǎo)致后續(xù)的數(shù)據(jù)處理過程繁瑣耗時(shí)。要實(shí)現(xiàn)高效精密地檢測噴霧靶標(biāo)的特征信息，同時(shí)又要經(jīng)濟(jì)實(shí)用，這對實(shí)時(shí)傳感器的選取提出了更高的要求。

本文主要針對現(xiàn)有研究中的紅外傳感器、超聲波傳感器和三維激光掃描儀自身功能的特點(diǎn)以及實(shí)際應(yīng)用的局限性，提出將一種型號(hào)為UTM-30LX型的二維激光掃描傳感器應(yīng)用在植株冠層的檢測作業(yè)中，旨在提高噴霧靶標(biāo)檢測的精確性，為基于樹木特征的精密變量噴霧技術(shù)提供試驗(yàn)依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 激光傳感器

本研究采用日本北陽（Hokuyo）公司生產(chǎn)的UTM-30LX型二維激光傳感器。二維激光掃描儀價(jià)格比起三維激光掃描儀便宜很多，傳感器檢測的是一個(gè)面，通過滑臺(tái)帶動(dòng)其直線運(yùn)動(dòng)，結(jié)合運(yùn)動(dòng)方向數(shù)據(jù)獲得三維數(shù)據(jù)，噴霧時(shí)跟隨噴霧機(jī)車的行走自然獲得三維數(shù)據(jù)，進(jìn)而獲得靶標(biāo)的特征信息，經(jīng)濟(jì)實(shí)用。通過驗(yàn)證其檢測樹冠的精確性能，為精密變量噴霧應(yīng)用領(lǐng)域提供一定的數(shù)據(jù)參考。傳感器的掃描角度范圍為270°，角度分辨率為0.25°，有效檢測距離為0.1 m到30 m，掃描周期為25 ms，檢測精度10 m以內(nèi)為±30 mm，10-30 m為±50 mm，重量約為210 g，具備一個(gè)通用的USB接口，所需供電電源為12 V的直流電源。基于TOF（time of fight）原理實(shí)現(xiàn)與物體表面輪廓的距離測量，工作時(shí)，發(fā)射出波長為870 nm的激光，通過內(nèi)置步進(jìn)電機(jī)的精確旋轉(zhuǎn)控制，實(shí)現(xiàn)每隔0.25°的旋轉(zhuǎn)動(dòng)作，即每個(gè)工作周期內(nèi)產(chǎn)生1 080（270°/0.25°=1080）個(gè)距離數(shù)據(jù)信息，利用微處理器向傳感器寫入算法程序，濾除其中存在的地面、天空無關(guān)數(shù)據(jù)點(diǎn)信息。

傳感器存在一個(gè)90°掃描盲區(qū)，若選擇盲區(qū)朝上安裝方式可以檢測傳感器下方以及兩側(cè)的目標(biāo)，激光傳感器正上方90°為盲區(qū)，實(shí)際噴霧檢測過程中，傳感器安裝在噴霧機(jī)車中間部位，其下方掃描到的都是噴霧機(jī)車車體部位，為無用數(shù)據(jù)，有用的為兩側(cè)數(shù)據(jù)。而盲區(qū)朝下安裝方式傳感器正下方90°為盲區(qū)，容易看出激光傳感器可以檢測距離傳感器垂直距離大于傳感器安裝高度的目標(biāo)，這里滑臺(tái)上安裝高度為1.67 m，所以距離激光傳感器垂直距離1.67 m以外的目標(biāo)均可檢測到，一般果樹間距4-5 m，所以目標(biāo)中心到激光傳感器中心垂直距離一般2.0-2.5 m，所以盲區(qū)朝下安裝方式也是能滿足要求。本文選擇將激光傳感器盲區(qū)朝地設(shè)置，可實(shí)現(xiàn)以豎直向上方向?yàn)閰⒖蓟鶞?zhǔn)的左右各540點(diǎn)的兩側(cè)目標(biāo)的掃描檢測。當(dāng)傳感器處于靜止?fàn)顟B(tài)時(shí)，檢測得到物體與傳感器之間的二維網(wǎng)格距離信息，當(dāng)其處于運(yùn)動(dòng)狀態(tài)時(shí)，便可給出三維的矩陣距離信息。一個(gè)掃描周期內(nèi)，每相鄰兩掃描點(diǎn)之間的角度大小為0.25°，由于傳感器高度是固定的，激光光波成散射的掃描方式，導(dǎo)致豎直方向檢測點(diǎn)之間的間距是不同的，通過插值算法進(jìn)行糾正，使豎直方向檢測點(diǎn)連續(xù)規(guī)整并同時(shí)補(bǔ)償由于水平方向的運(yùn)動(dòng)速度而帶來的水平間隔。

1.2 滑臺(tái)驅(qū)動(dòng)電機(jī)及控制器

選用日本安川（Yaskawa Electric）公司生產(chǎn)的SGMSH-20A2A61型伺服電機(jī)，作為系統(tǒng)動(dòng)態(tài)檢測的驅(qū)動(dòng)裝置。其額定功率為2 000 W，額定轉(zhuǎn)速3 000 r/min，利用發(fā)送脈沖實(shí)現(xiàn)對電機(jī)運(yùn)動(dòng)的控制，由于其自帶的全閉環(huán)功能，便于實(shí)現(xiàn)高精度控制。電機(jī)驅(qū)動(dòng)器采用配套的伺服電機(jī)驅(qū)動(dòng)器，型號(hào)SGDM-20ADA。利用STM32F103VET6單片機(jī)編程實(shí)現(xiàn)對伺服電機(jī)運(yùn)動(dòng)的控制，進(jìn)而精確控制滑臺(tái)上滑塊的往返運(yùn)動(dòng)，滑塊的速度與位置均能得到精確控制。激光傳感器通過連接機(jī)構(gòu)安裝在滑塊上，滑塊的往返運(yùn)動(dòng)帶動(dòng)激光傳感器的來回運(yùn)動(dòng)，通過控制電機(jī)的轉(zhuǎn)速，實(shí)現(xiàn)激光傳感器在不同速度下對待檢測目標(biāo)的動(dòng)態(tài)掃描檢測。

1.3 試驗(yàn)平臺(tái)搭建

在一個(gè)定制的80系列同步帶滑臺(tái)上，其中滑臺(tái)尺寸為長6.4 m、寬8 cm，搭建由激光傳感器、伺服電機(jī)、集成化的控制柜構(gòu)成的基于激光傳感器的靶標(biāo)檢測試驗(yàn)系統(tǒng)（圖1）。其中集成化控制柜包括伺服電機(jī)驅(qū)動(dòng)器、三相調(diào)壓器、控制電路板、開關(guān)電源、觸摸屏等部件。通過降壓電源模塊，實(shí)現(xiàn)鋰電池輸出電壓14.8 V到12 V的轉(zhuǎn)換，為激光傳感器、觸摸式微處理器供電。以STM32F103VET6單片機(jī)為核心的電機(jī)控制單元，通過RS485實(shí)現(xiàn)與控制柜的觸摸屏單元的通信，通過觸摸屏參數(shù)的設(shè)定，實(shí)現(xiàn)對電機(jī)速度、運(yùn)行位置的控制。利用無線鍵盤實(shí)現(xiàn)觸摸式微處理器上數(shù)據(jù)采集軟件的打開與關(guān)閉，激光掃描數(shù)據(jù)通過USB串行總線傳輸?shù)接|摸式微處理器中，數(shù)據(jù)幀按照掃描的時(shí)間順序排列，以TXT文檔的方式保存在存儲(chǔ)器中?；_(tái)系統(tǒng)距地面的高度為1.67 m，為保證伺服電機(jī)運(yùn)行的安全性，在滑臺(tái)系統(tǒng)兩端均設(shè)置限位開關(guān)，型號(hào)為滬工集團(tuán)生產(chǎn)的 LJ18A3-8-Z/BX型限位開關(guān)。

本文主要通過滑臺(tái)進(jìn)行室內(nèi)檢測試驗(yàn)，目的驗(yàn)證二維激光傳感器的檢測性能以及三維重構(gòu)效果，滑臺(tái)很平穩(wěn)，不至于受到地面顛簸的影響，從而排除外界測試條件對激光數(shù)據(jù)的影響，達(dá)到客觀驗(yàn)證UTM-30LX激光傳感器測量精度的目的。室外真實(shí)場景條件較為復(fù)雜，除了地面不平整度對激光傳感器測量姿態(tài)角的影響外，還存在行進(jìn)過程中偏航角的影響；考慮到諸多復(fù)雜條件的影響，驗(yàn)證激光傳感器精確度的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)將變得十分困難。綜上所述，本文采用室內(nèi)滑臺(tái)作為試驗(yàn)條件驗(yàn)證此激光傳感器檢測精度可以排除各種外界條件的干擾，為農(nóng)業(yè)檢測技術(shù)提供較好的試驗(yàn)參考依據(jù)。

圖1 滑臺(tái)靶標(biāo)檢測試驗(yàn)系統(tǒng)Fig. 1 Targets test system based on the sliding table

1.4 試驗(yàn)方法

1.4.1 試驗(yàn)設(shè)計(jì) 室內(nèi)實(shí)驗(yàn)對象為長方體柜子、圓柱體泡沫及2棵仿真樹，實(shí)物圖及其尺寸大小分別見圖2和表1。長方體柜子的三維尺寸、圓柱體泡沫的高度和直徑、2棵仿真樹的高度和寬度的真實(shí)測量值記錄在了表中，用來作為激光傳感器檢測的目標(biāo)物體尺寸的對照。

表1 各試驗(yàn)物體尺寸大?。╩）Table 1 Sizes of the targets for detection

試驗(yàn)時(shí)，待檢測物體中心位于與滑臺(tái)系統(tǒng)中心平行的直線上，且它們之間的垂直間距分別為2.0 m、2.4 m和2.8 m，也即激光傳感器到目標(biāo)物體中心垂直間距分別為2.0 m、2.4 m和2.8 m。調(diào)節(jié)電機(jī)轉(zhuǎn)速，使得傳感器的移動(dòng)速度分別為0.3 m/s、0.5 m/s、0.7 m/s和0.9 m/s。目標(biāo)物體與同步帶滑臺(tái)的3種垂直間距和激光傳感器的4種移動(dòng)速度，進(jìn)行組合試驗(yàn)。按照不同檢測間距以及檢測速度的組合分別對4種目標(biāo)進(jìn)行檢測試驗(yàn)，將每一次的激光傳感器的檢測目標(biāo)物體的試驗(yàn)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在控制計(jì)算機(jī)中，便于后期數(shù)據(jù)處理。為減小誤差，同一種條件下的試驗(yàn)重復(fù)進(jìn)行5次，取其平均值作為檢測結(jié)果。

圖2 試驗(yàn)檢測物體實(shí)物圖Fig. 2 The physical diagram of the targets

1.4.2 數(shù)據(jù)分析方法 激光傳感器實(shí)時(shí)檢測植株目標(biāo)，獲取切面輪廓的極坐標(biāo)數(shù)據(jù)信息，利用自主編寫的C++程序，實(shí)時(shí)讀取該信息并存儲(chǔ)于控制計(jì)算機(jī)中。利用MATLAB軟件對存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行后期的離線分析，其程序流程見圖3。

圖3 數(shù)據(jù)處理流程圖Fig. 3 Flow chart of data processing

首先，將采集到的距離矩陣信息由極坐標(biāo)數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)化為直角坐標(biāo)數(shù)據(jù)格式，進(jìn)而進(jìn)行濾波處理，濾除目標(biāo)以外無用的天空、地面數(shù)據(jù)。考慮到激光傳感器的動(dòng)態(tài)檢測，需對有效的距離信息矩陣進(jìn)行縮放變換，通過MATLAB中的maketform（）函數(shù)定義變換矩陣，進(jìn)而調(diào)用imtransform（）函數(shù)，實(shí)現(xiàn)仿射變換。在此基礎(chǔ)上，利用interp2（）函數(shù)對離散數(shù)據(jù)進(jìn)行插值計(jì)算，重構(gòu)輪廓曲面。應(yīng)用colormap（）函數(shù)，獲取當(dāng)前圖像色圖，即將圖像中不同的距離信息表示為對應(yīng)的色彩顏色，獲取偽彩色圖像，重構(gòu)物體三維結(jié)構(gòu)圖，進(jìn)而對上述4個(gè)試驗(yàn)物體的各個(gè)尺寸進(jìn)行誤差分析。

在定量比較傳感器檢測得到的目標(biāo)對象尺寸與實(shí)際測量尺寸后，為了定量分析激光傳感器掃描重構(gòu)后的物體三維圖像與物體實(shí)際圖像的相關(guān)性，考慮到樹木形狀不規(guī)則問題，引入一種基于邊界距離場的相似性評(píng)估方法[19-22]，用來比對相同試驗(yàn)條件下激光傳感器掃描重構(gòu)的樹木圖像以及照相機(jī)拍攝到的樹木圖像的輪廓相似性。具體試驗(yàn)步驟如下：

1）同步帶滑臺(tái)上的激光傳感器以一定的檢測速度和檢測距離先對目標(biāo)檢測掃描，保存檢測數(shù)據(jù)。

2）保持目標(biāo)的相對位置不發(fā)生變化，選取與激光檢測距離相同的拍攝距離，相機(jī)高度與傳感器等高，且相機(jī)位于目標(biāo)寬度范圍中心線上，拍攝時(shí)相機(jī)的中心焦點(diǎn)位于目標(biāo)的幾何中心位置，然后拍攝目標(biāo)照片。

3）將照相機(jī)拍攝到的樹木圖像與重構(gòu)的物體三維圖像，通過形態(tài)學(xué)處理和邊緣檢測的方法，分離得出物體圖像的輪廓。

4）通過邊緣的相似性得分（Edge Similarity Score，簡稱ESS）參數(shù)值定量分析。

圖像的輪廓處理部分，歸一化為二進(jìn)制信息，并設(shè)定圖像的邊緣點(diǎn)用1表示，其它空白的點(diǎn)用0表示。距離場被定義為一種包含多個(gè)點(diǎn)到輪廓幾何表面的標(biāo)量距離空間場信息。在邊界距離場中，每個(gè)單元表示其到圖像輪廓的最小距離。假設(shè)一個(gè)集合P={p1，p2，…，pm}代表圖像的輪廓，標(biāo)量距離函數(shù)D(q，pi)代表圖像中的一點(diǎn)q與圖像邊緣點(diǎn)pi之間的最短距離點(diǎn)。q點(diǎn)到集合P={p1，p2，...，pm}的最小距離定義為D(q，P)=Min(dist(q，pi))。對于一個(gè)二維區(qū)域M，邊界距離場DM(P)，是由區(qū)域M內(nèi)部所有點(diǎn)與邊緣輪廓的最小距離Min(dist(q，pi))構(gòu)成的一個(gè)標(biāo)量場。兩張圖片的相似度最終由邊緣的相似性得分（ESS）這個(gè)參數(shù)值來定量給出。ESS值是通過計(jì)算激光傳感器掃描重構(gòu)以及照相機(jī)拍攝得到的圖像各自的邊界距離場的絕對相關(guān)系數(shù)得到，具體計(jì)算公式為：

式中：X為激光傳感器掃描重構(gòu)的圖像邊緣輪廓的轉(zhuǎn)化向量，Y為照相機(jī)拍攝到的圖像邊緣輪廓的轉(zhuǎn)化向量，Xi、Yi分別為兩幅圖像邊緣輪廓點(diǎn)的像素值，、為像素平均值。

EES的取值范圍值是從0到1，其中0表示比對的兩幅圖像的輪廓沒有任何相似之處，而1則表示比對的兩幅圖像輪廓完全一致。因此，EES值越接近1，則表示比對的兩幅圖像的相似性越高。

2 結(jié)果與分析

2.1 物體的三維圖像重構(gòu)

對獲取的激光檢測數(shù)據(jù)分析處理，重構(gòu)出長方體柜子、圓柱體泡沫和2棵仿真樹對應(yīng)的激光三維重構(gòu)效果圖（圖4），此時(shí)的檢測距離為2.0 m，傳感器移動(dòng)速度為0.3 m/s，因篇幅限制，在此就不一一列舉其他組合條件下的多次試驗(yàn)得到的目標(biāo)樹木的三維重構(gòu)效果圖。從圖中可以看出，激光傳感器重構(gòu)的目標(biāo)物體形態(tài)良好，重構(gòu)算法效果較好，選用的二維激光掃描傳感器對目標(biāo)物體三維重構(gòu)具有優(yōu)良的性能。

圖4 激光傳感器檢測物體對應(yīng)的目標(biāo)重構(gòu)圖Fig. 4 Reconstruction images of objects detected by laser sensor

2.2 室內(nèi)、室外樹木尺寸測量分析

從視覺直觀層面來看，激光傳感器所檢測植株實(shí)物圖與其對應(yīng)的目標(biāo)三維重構(gòu)圖，兩者間具有較好的一致性。在此基礎(chǔ)上，為實(shí)現(xiàn)對靶標(biāo)物體特征信息的定量分析，即將檢測到的目標(biāo)尺寸與實(shí)際測量值進(jìn)行對比分析，提取激光掃描目標(biāo)數(shù)據(jù)特征量（長度、寬度、高度、直徑）與手動(dòng)測量特征值相比較。

與人工測量值相比，激光傳感器測得的長方體柜子的長度、寬度和高度的尺寸最大相對誤差分別為6.76%、6.86%和3.92%（表2）；激光傳感器測得的圓柱體泡沫的高度、直徑的尺寸最大相對誤差分別為4.25%和7.33%；激光傳感器測得的仿真樹1高度、寬度的尺寸最大相對誤差分別為4.06%和5.91%；激光傳感器測得的仿真樹2高度、寬度的尺寸最大相對誤差分別為3.24%和4.00%。可見，在不同檢測距離不同檢測速度的組合下，各種物體的檢測值相對誤差均小于10%，且目標(biāo)物體尺寸值越大，檢測效果越好，相對誤差值越小；再者，根據(jù)激光傳感器參數(shù)可知，檢測精度10 m以內(nèi)為±30 mm，表中數(shù)據(jù)的絕對誤差值大部分都在30 mm以內(nèi)，只有極少數(shù)超過這個(gè)數(shù)值，同樣說明了此款激光傳感器的精度較高；最后，觀察表中數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，對同一個(gè)物體檢測，速度越快，檢測精度越低，相對誤差越大，這種趨勢在目標(biāo)尺寸較大時(shí)較明顯，而對于柜子與圓柱體趨勢則不明顯，整體而言，由于選取的檢測速度都不是很大，所以不同檢測速度下檢測結(jié)果應(yīng)該差別不大，檢測數(shù)據(jù)是波動(dòng)的，但是受到系統(tǒng)誤差，處理數(shù)據(jù)誤差等影響，存在厘米級(jí)別的差距都是正常的。

綜上可知，激光傳感器探測數(shù)據(jù)基本能夠高精度重構(gòu)原始目標(biāo)三維形狀并且能夠精確檢測各類目標(biāo)特征（高度、寬度），對不同的掃描距離和行進(jìn)速度均無顯著性差異。

2.3 圖像邊緣輪廓相似度評(píng)估

激光傳感器在不同的檢測距離以及檢測速度下，獲取實(shí)際樹木植株圖像和激光傳感器檢測得到的目標(biāo)重構(gòu)圖像的輪廓（圖5）并計(jì)算其相似度，其中相似度計(jì)算值為同一條件下多次實(shí)驗(yàn)結(jié)果的平均值。分析數(shù)據(jù)可知，2棵仿真樹1、2的輪廓相似度最大值分別為0.969 2和0.958 4，輪廓相似度最小值分別為0.928 8和0.932 6（表3）?？紤]到試驗(yàn)中ESS值受以下因素的影響：1）激光傳感器在運(yùn)動(dòng)過程中存在振動(dòng)；2）激光傳感器安裝角度不佳；3）利用算法實(shí)現(xiàn)目標(biāo)物體三維重構(gòu)時(shí)存在一定的誤差，以及植株照片拍攝角度等其它因素。

盡管如此，計(jì)算得到的ESS值均大于0.92，出現(xiàn)如此高的相似度有以下三個(gè)原因：1）圖片拍攝面與傳感器檢測面為同一個(gè)面，拍攝角度與傳感器檢測角度高度統(tǒng)一，減少人為誤差；2）輪廓提取算法相同，避免因?yàn)樗惴▎栴}影響相似度，最后求取相似度的算法也做到統(tǒng)一，且編程手法也相同；3）所選作用的二維激光傳感器精度很高，性能優(yōu)越。

分析結(jié)果表明，UTM-30LX型激光傳感器在一定程度上，能對枝葉不規(guī)則的樹形結(jié)構(gòu)進(jìn)行精確的測量，完全可以滿足農(nóng)業(yè)變量噴霧檢測的精度要求。

3 結(jié)論

1）搭建了基于UTM-30LX型激光傳感器的室內(nèi)滑臺(tái)靶標(biāo)檢測系統(tǒng)，實(shí)時(shí)掃描檢測規(guī)則物體、仿真樹，讀取、存儲(chǔ)其輪廓特征數(shù)據(jù)信息，利用

MATLAB軟件進(jìn)行后期的離線分析處理，驗(yàn)證該激光傳感器的檢測性能。

表2 激光傳感器檢測四種試驗(yàn)對象的尺寸誤差分析Table 2 Experiment results and error analysis of four kinds of objects detected by laser sensor

圖5 目標(biāo)三維重構(gòu)與拍攝兩種情況下的輪廓提取對比Fig. 5 Contrast of the outlines extracted by reconstruction images detected by laser sensor and photos of objects

表3 仿真樹照片與重構(gòu)圖像兩者邊緣輪廓的相似度（ESS）Table 3 Edge similarity score of reconstruction images detected by laser sensor and photos of artificial trees

2）多次試驗(yàn)條件下，與人工測量尺寸比較而言，激光傳感器測得的長方體柜子、圓柱體泡沫、仿真樹1和仿真樹2的各項(xiàng)尺寸最大相對誤差均在10%以內(nèi)；仿真樹1、2的激光掃描重構(gòu)圖像與對應(yīng)實(shí)物輪廓相似度均在0.92以上。研究表明在不同試驗(yàn)條件下，激光傳感器均能準(zhǔn)確地識(shí)別目標(biāo)大小、形狀等特征信息，且均無顯著性差異。

3）本文在滑臺(tái)系統(tǒng)驗(yàn)證了所選用的二維激光傳感器的優(yōu)越性能，完全能滿足農(nóng)業(yè)變量噴霧的檢測精度要求，關(guān)于室外復(fù)雜地形條件對于二維激光傳感器檢測噴霧靶標(biāo)的影響以及矯正研究也在進(jìn)行中，通過室內(nèi)的性能測試試驗(yàn)結(jié)合室外對于復(fù)雜地形條件的適應(yīng)性矯正試驗(yàn)等研究，二維激光傳感器完全可以在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域精確地測量目標(biāo)的特征信息，然后據(jù)此特征信息實(shí)現(xiàn)精密變量噴霧，具有良好的應(yīng)用前景。

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（責(zé)任編輯：童成立）

Application of laser scanning sensor for spray targets detection

SHEN Yue, XIA Wei, LIU Hui, LI Ning
（School of Electrical and Information Engineering, Jiangsu University, Zhenjiang, Jiangsu 212013, China）

It is a critical step to achieve characteristics of trees in various sizes and shapes for modernizing agriculture applications. Target detection could provide technical data for variable-rate precision spraying of agriculture and forestry management. In order to measure the spray targets accurately, an indoor target detection sliding table platform with UTM-30LX laser sensor was built to detect regular-shape objects and artifcial trees. A C++ language-based algorithm was developed to scan and save laser object data in real time, and an image reconstruction algorithm designed with MATLAB software was used to reconstruct laser object data slices to 3-D canopy images and measure tree sizes. The measurement accuracy of the 3-dimentioal reconstruction images of the spray targets were analyzed by the maximum relative error and edge similarity score. The system accuracy was tested with scanning objects of one rectangular cabinet, one foam cylinder and two artifcial trees under indoor laboratory conditions for scanning distances of 2.0 to 2.8 m and sensor travel speeds of 0.3 to 0.9 m/s. Results show that the maximum relative errors about length, width and height of the rectangular cabinet are 6.76%, 6.86% and 3.92% compared with manual measurements in multiple measurements, the maximum relative errors about height and diameter of the foam cylinder are 4.25% and 7.33%, the maximum relative errors about height and width of two artifcial trees are 4.06%, 5.91% and 3.24%, 4.00% respectively; The minimum edge similarity scores of the two artificial trees are 0.928 8 and 0.932 6 respectively by several experiments. Results verify the accuracy and precision of UTM-30LX laser sensor on several environments and prove that UTM-30LX laser sensor can be applied in the area of variable-rate precision spraying for the detection of targets..

modernizing agriculture; variable-rate precision spraying; laser scanning sensor; spray targets detection system; 3-D reconstruction image

SHEN Yue, E-mail: shen@ujs.edu.cn.

S491

A

1000-0275（2017）02-0335-08

10.13872/j.1000-0275.2016.0124

沈躍, 夏偉, 劉慧, 李寧. 激光傳感器在噴霧靶標(biāo)檢測中的研究應(yīng)用[J]. 農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化研究, 2017, 38(2): 335-342.

Shen Y, Xia W, Liu H, Li N. Application of laser scanning sensor for spray targets detection[J]. Research of Agricultural Modernization, 2017, 38(2): 335-342.

國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目（51505195）；江蘇省自然科學(xué)基金項(xiàng)目（BK20130501）；江蘇省高校自然科學(xué)基金（13KJB210002）。作者簡介：沈躍（1978-），男，江蘇宿遷人，博士，副教授，博士生導(dǎo)師，主要從事農(nóng)業(yè)電氣化與自動(dòng)化、嵌入式系統(tǒng)與控制等研究，E-mail: shen@ujs.edu.cn。

2016-07-18，接受日期：2016-10-22

Foundation item: National Natural Science Foundation of China (51505195); Natural Science Foundation of Jiangsu Province (BK20130501); Natural Science Foundation for Colleges and Universities of Jiangsu Province (13KJB210002).

Received 18 July, 2016; Accepted 22 October, 2016