譚穗妍 馬 旭 董文浩 鹿芳媛 李倍旭

(1.華南農(nóng)業(yè)大學(xué)電子工程學(xué)院， 廣州 510642； 2.華南農(nóng)業(yè)大學(xué)工程學(xué)院， 廣州 510642)

基于嵌入式機(jī)器視覺的水稻秧盤育秧圖像無線傳輸系統(tǒng)

譚穗妍1馬 旭2董文浩2鹿芳媛2李倍旭1

(1.華南農(nóng)業(yè)大學(xué)電子工程學(xué)院， 廣州 510642； 2.華南農(nóng)業(yè)大學(xué)工程學(xué)院， 廣州 510642)

雜交稻機(jī)械化秧盤精密播種育秧過程中需要人工實(shí)時(shí)監(jiān)測，以保證秧盤播種性能，為解決傳統(tǒng)人工長時(shí)間戶外、低效的監(jiān)測方式，設(shè)計(jì)了基于嵌入式機(jī)器視覺的水稻秧盤育秧圖像無線傳輸系統(tǒng)。系統(tǒng)由嵌入式開發(fā)平臺、無線WiFi網(wǎng)關(guān)、高清網(wǎng)絡(luò)攝像頭、紅外傳感模塊、遠(yuǎn)程服務(wù)器等組成。嵌入式開發(fā)平臺采用Tiny4412開發(fā)板，并在其上移植Linux系統(tǒng)、攝像頭驅(qū)動(dòng)、GPIO口驅(qū)動(dòng)；采用Qt開發(fā)工具，完成圖像采集、實(shí)時(shí)顯示，并設(shè)計(jì)出友好的人機(jī)交互界面；利用Jpeglib靜態(tài)庫對圖像進(jìn)行數(shù)據(jù)壓縮；利用無線WiFi局域網(wǎng)、嵌入式系統(tǒng)和遠(yuǎn)程服務(wù)器按照規(guī)定的協(xié)議通過Socket通信進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸。遠(yuǎn)程服務(wù)器基于Netty框架對采集到的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行校驗(yàn)、實(shí)時(shí)顯示和保存。試驗(yàn)結(jié)果表明，不同分辨率圖像的無線傳輸速率均滿足育秧流水線實(shí)時(shí)作業(yè)要求，JPEG格式的圖像經(jīng)過數(shù)據(jù)壓縮，其傳輸速率大大提高；嵌入式采集終端能夠穩(wěn)定采集播種秧盤圖像，并成功地上傳到服務(wù)器，網(wǎng)絡(luò)平均丟包率為0.23%，誤碼率為0.23%。

水稻秧盤育秧； 嵌入式機(jī)器視覺； 圖像； 無線傳輸； 系統(tǒng)設(shè)計(jì)

引言

雜交稻要求低播量精密播種，須保證2～3粒/穴[1-4],以達(dá)到1～2株/穴的精準(zhǔn)栽插，實(shí)現(xiàn)機(jī)械化種植的優(yōu)質(zhì)高產(chǎn)。試驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，播種裝置的結(jié)構(gòu)影響其播種性能[5-6]，而且播種器播種性能與水稻種子的物理特性密切相關(guān)[7]。水稻種子通常是在浸種催芽后播種，播種期間種子物理特性如含水量和種芽長度的變化，或是更換不同品種種子時(shí)，都會影響播種器的播種性能。因此，在秧盤育秧播種現(xiàn)場需安排勞動(dòng)人員監(jiān)視秧盤播種性能變化情況，當(dāng)發(fā)現(xiàn)播種性能異常時(shí)，需中斷播種過程，通過人工調(diào)節(jié)播種器的工作參數(shù)來保持播種量恒定，人工監(jiān)測和調(diào)節(jié)播種量成為制約水稻育秧流水線播種效率提高的重要因素；同時(shí)，育秧播種環(huán)境惡劣，例如在南方雙季稻區(qū)，早稻期間，氣候潮濕寒冷，晚稻期間，氣候高溫炎熱；人工監(jiān)測由于疲勞而準(zhǔn)確性下降，影響播種性能。隨著現(xiàn)代化技術(shù)及信息化水平的不斷提高，智能監(jiān)控越來越多地取代人工低效率的傳統(tǒng)監(jiān)測，在自動(dòng)化與機(jī)械化的水稻育插秧作業(yè)中將發(fā)揮重要作用。

目前嵌入式機(jī)器視覺系統(tǒng)和圖像無線傳輸技術(shù)在水稻育秧流水線作業(yè)中的應(yīng)用剛剛起步，國內(nèi)外已有學(xué)者應(yīng)用上述技術(shù)實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)的作業(yè)監(jiān)控[8]。陳海濤等[9]開發(fā)嵌入式Linux圖像采集系統(tǒng)和3G無線傳輸?shù)墓鄥^(qū)灌溉設(shè)施及農(nóng)作物圖像采集器。文獻(xiàn)[10-14]基于ARM技術(shù)和GPRS技術(shù)實(shí)現(xiàn)畜禽類如雞舍、豬舍等環(huán)境的無線監(jiān)控系統(tǒng)。王健等[15]以Tiny210嵌入式開發(fā)板為核心，通過網(wǎng)絡(luò)攝像頭和WiFi網(wǎng)關(guān)實(shí)現(xiàn)無人機(jī)視頻采集與傳輸。本文設(shè)計(jì)以嵌入式開發(fā)平臺Tiny4412、紅外傳感模塊、網(wǎng)絡(luò)高清攝像頭、遠(yuǎn)程服務(wù)器組建的水稻育秧流水線播種秧盤圖像無線傳輸系統(tǒng)，利用WiFi網(wǎng)關(guān)，嵌入式系統(tǒng)和遠(yuǎn)程服務(wù)器按照規(guī)定的協(xié)議通過Socket通信進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸，以實(shí)現(xiàn)秧盤圖像無線傳輸，并存儲在遠(yuǎn)程服務(wù)器進(jìn)行水稻秧盤播種量分析[16]。

1 系統(tǒng)總體方案設(shè)計(jì)

系統(tǒng)硬件結(jié)構(gòu)框圖如圖1所示，基于嵌入式機(jī)器視覺水稻秧盤圖像無線傳輸系統(tǒng)由Tiny210嵌入式開發(fā)平臺、紅外傳感模塊、無線WiFi網(wǎng)關(guān)、高清網(wǎng)絡(luò)攝像頭和遠(yuǎn)程服務(wù)器等組成。

圖1 系統(tǒng)硬件結(jié)構(gòu)框圖Fig.1 Block diagram of nursery plug tray images wireless transmission system

基于嵌入式機(jī)器視覺水稻秧盤圖像無線傳輸系統(tǒng)安裝在華南農(nóng)業(yè)大學(xué)工程學(xué)院研制的2SJB-500型精密育秧播種流水線上[17]，系統(tǒng)如圖2所示。系統(tǒng)設(shè)置在秧盤播種器與覆土裝置之間。首先將紅外傳感模塊安裝在攝像頭前端，用于檢測是否有秧盤到達(dá)拍攝區(qū)域；當(dāng)檢測秧盤到達(dá)拍攝區(qū)域后，嵌入式開發(fā)系統(tǒng)通過GPIO口接收紅外傳感模塊信號，系統(tǒng)根據(jù)設(shè)定參數(shù)采集并保存一定數(shù)量的秧盤圖像，同時(shí)嵌入式系統(tǒng)實(shí)時(shí)顯示育秧流水線的播種秧盤圖像；通過無線WiFi網(wǎng)關(guān)，嵌入式系統(tǒng)和遠(yuǎn)程服務(wù)器利用Socket通信按照規(guī)定協(xié)議進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸。遠(yuǎn)程服務(wù)器基于Netty框架對采集到的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行校驗(yàn)、實(shí)時(shí)顯示和保存。為獲取高對比度的清晰圖像，在拍攝區(qū)域上安裝光箱，光箱中安裝4塊高亮度的LED面光源。

圖2 嵌入式機(jī)器視覺育秧秧盤圖像無線傳輸系統(tǒng)示意圖Fig.2 Schematic of nursery plug tray images wireless transmission system based on embedded machine vision1.播種器 2.LED照明 3.光箱 4.攝像頭 5.覆土裝置 6.嵌入式開發(fā)系統(tǒng) 7.紅外傳感模塊 8.秧盤 9.遠(yuǎn)程服務(wù)器

2 系統(tǒng)功能模塊設(shè)計(jì)

2.1 系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)

(1)Tiny4412嵌入式開發(fā)平臺

基于嵌入式機(jī)器視覺水稻秧盤圖像無線傳輸系統(tǒng)采用廣東友善之臂計(jì)算機(jī)科技有限公司的Tiny4412型嵌入式開發(fā)板作為核心板。Tiny4412是一款高性能的四核Cortex-A9 核心板，采用三星Exynos 4412 Quad-core作為主處理器，運(yùn)行主頻1.5 GHz，內(nèi)置ARM Mali-400雙核GPU；支持1080p硬件解碼視頻播放，支持視頻格式MPEG4、H.263、H.264；配備1 G的DDR3內(nèi)存，4 G Flash大容量存儲，7寸高清電容觸摸屏。

(2)高清網(wǎng)絡(luò)攝像頭

高清網(wǎng)絡(luò)攝像頭采用羅技C270，具有自動(dòng)對焦功能的卡爾蔡司鏡頭，最高幀速可達(dá)30幀/s，可支持640像素×480像素、960像素×544像素、1 280像素×720像素等多種分辨率圖像；支持多種圖像輸出格式，如YUYV、RGB等。

(3)紅外傳感模塊

紅外傳感模塊由發(fā)射器和接收器組成，其工作原理是：發(fā)射器發(fā)出的紅外光線直接進(jìn)入接收器，當(dāng)傳送帶上運(yùn)動(dòng)的秧盤經(jīng)過發(fā)射器和接收器之間并阻斷光線時(shí)，光電模塊的輸出電平會發(fā)生變化。紅外傳感模塊與嵌入式系統(tǒng)的GPIO口連接，嵌入式系統(tǒng)通過掃描GPIO口的變化電平信號，觸發(fā)圖像采集。

(4)無線網(wǎng)絡(luò)

系統(tǒng)利用WiFi網(wǎng)關(guān)和局域網(wǎng)實(shí)現(xiàn)無線通信，無線網(wǎng)卡采用TP-LINK WN322G+，使用USB接口連接，具有熱插拔和即插即用的特性，無線網(wǎng)卡基于802.11ag協(xié)議，兼容 802.11b標(biāo)準(zhǔn)，傳輸速率達(dá)54 Mb/s，滿足高速率的圖像傳輸要求。

2.2 系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)

2.2.1 嵌入式系統(tǒng)軟件總體設(shè)計(jì)

嵌入式機(jī)器視覺軟件系統(tǒng)以嵌入式Linux系統(tǒng)和Qt圖形用戶界面庫為基礎(chǔ)。嵌入式Linux系統(tǒng)的移植包括Bootloader移植、內(nèi)核制作與移植、根文件系統(tǒng)制作與移植和攝像頭與GPIO口驅(qū)動(dòng)移植[18]。在Linux系統(tǒng)移植基礎(chǔ)上，基于Qtopia 2.2.0開發(fā)應(yīng)用軟件包括紅外傳感模塊信號的GPIO口掃描、攝像頭圖像采集、圖像壓縮和顯示、友好的用戶交互界面和圖像無線傳輸，Qtopia 2.2.0是基于Qt開發(fā)的一個(gè)軟件平臺[19]。軟件總體工作流程如圖3所示，系統(tǒng)啟動(dòng)后手動(dòng)設(shè)置圖像采集和傳輸參數(shù)，點(diǎn)擊啟動(dòng)按鈕，程序初始化攝像頭、初始化GPIO口、連接服務(wù)器，然后啟用3個(gè)線程。線程1負(fù)責(zé)讀取攝像頭的圖像，然后把讀取的圖像進(jìn)行圖像壓縮，存入隊(duì)列1。線程2從隊(duì)列1中讀取圖像，然后把圖像在嵌入式開發(fā)板屏幕中實(shí)時(shí)顯示出來。接著讀取GPIO口信號，如果檢測到信號則把當(dāng)前圖像存入隊(duì)列2，交給線程3。線程3從隊(duì)列2中讀取圖像，然后按照無線傳輸協(xié)議把圖像封裝成數(shù)據(jù)包發(fā)送到遠(yuǎn)程服務(wù)器。

圖3 嵌入式機(jī)器視覺育秧秧盤圖像無線傳輸系統(tǒng)流程圖Fig.3 Flow chart of nursery plug tray images wireless transmission system based on embedded machine vision

2.2.2 圖像采集和圖像壓縮

V4L2(Video for Linux 2)是Linux系統(tǒng)操作視頻設(shè)備的標(biāo)準(zhǔn)，是視頻采集的應(yīng)用程序編程接口(API)，為視頻設(shè)備驅(qū)動(dòng)程序提供統(tǒng)一接口[20-21]。系統(tǒng)通過調(diào)用內(nèi)核視頻采集驅(qū)動(dòng)V4L2的函數(shù)接口，進(jìn)行圖像幀采集。V4L2可實(shí)現(xiàn)對視頻設(shè)備的基本操作，包括開、讀、寫、關(guān)。內(nèi)存映射和中斷實(shí)現(xiàn)函數(shù)ioctl都被封裝在結(jié)構(gòu)體中，當(dāng)對視頻圖像設(shè)備進(jìn)行讀寫等操作時(shí)，內(nèi)核通過訪問結(jié)構(gòu)，調(diào)用相應(yīng)操作所需函數(shù)即可。

由于嵌入式系統(tǒng)采集得到的圖像數(shù)據(jù)格式是YUYV，圖像顯示前必須進(jìn)行圖像格式轉(zhuǎn)換，將YUYV格式轉(zhuǎn)換為QPixmap支持的BMP格式[22]。但BMP圖像格式數(shù)據(jù)比較大，為提高網(wǎng)絡(luò)傳輸速度，可以在無線傳輸前將圖像壓縮，減小數(shù)據(jù)量。本文采用算法復(fù)雜度相對較低的JPEG壓縮方式，利用基于離散余弦變換的圖像壓縮算法，首先把二維圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行離散余弦變換，并進(jìn)行量化，然后進(jìn)行“Z”字型編碼、行程編碼和熵編碼，結(jié)合編碼后的數(shù)據(jù)和JPEG標(biāo)志信息，生成JPEG數(shù)據(jù)。Jpeglib壓縮庫是一個(gè)開源代碼庫，調(diào)用其接口函數(shù)可以實(shí)現(xiàn)基于JPEG算法的圖像壓縮。在進(jìn)行圖像壓縮前設(shè)置如下參數(shù)：①申請和初始化JPEG壓縮對象，初始化錯(cuò)誤處理器。②設(shè)置壓縮圖像輸出的內(nèi)存地址。③設(shè)置圖像的長和寬。④設(shè)置彩色位圖和空間。⑤設(shè)置圖像的壓縮質(zhì)量。完成設(shè)置后對每一行的圖像進(jìn)行掃描壓縮，并返回圖像地址與圖像大小。

2.2.3 GPIO子系統(tǒng)

Linux系統(tǒng)通過統(tǒng)一的接口來操作GPIO口，編寫相應(yīng)的GPIO口內(nèi)核驅(qū)動(dòng)，可實(shí)現(xiàn)對GPIO口操作，驅(qū)動(dòng)程序中包括GPIO口申請、輸入輸出方向控制、中斷申請、中斷邊沿觸發(fā)方式設(shè)置、導(dǎo)出GPIO口和釋放GPIO口資源等函數(shù)。把GPIO內(nèi)核驅(qū)動(dòng)編譯成模塊，加載到Linux內(nèi)核中，通過向/sys/class/gpio/export中寫入GPIO編號，GPIO口將被導(dǎo)出到用戶空間，并生成/sys/class/gpio/gpioN文件夾。通過讀寫/sys/class/gpio/gpioN文件中的direction、value和edge文件可以設(shè)置或讀取GPIO的輸入輸出方向、電平值和中斷觸發(fā)方式。

2.2.4 基于Qtopia秧盤圖像采集軟件界面

圖4 育秧秧盤圖像采集軟件界面Fig.4 Software interface of capturing nursery plug tray images

秧盤播種圖像采集程序功能包括參數(shù)設(shè)置，圖像采集以及圖像顯示。利用Qt提供的可視化界面設(shè)計(jì)工具Qtopia來開發(fā)應(yīng)用程序的界面組建。首先添加4個(gè)Line Edit控件，用于接收用戶設(shè)置的參數(shù)，包括圖像采集分辨率(Pixel)、連接服務(wù)器端IP地址和端口(IP)、采集每幅圖像的間隔時(shí)間(Interval)和每次采集圖像的數(shù)量(Amount)。然后添加5個(gè)Text Label 控件用于顯示標(biāo)簽，添加1個(gè)QPainter類用來執(zhí)行屏幕繪制的操作，實(shí)現(xiàn)屏幕中圖像顯示和刷新。最后添加2個(gè)Push Button按鈕控件，用來啟動(dòng)圖像采集和關(guān)閉程序。圖4為育秧秧盤圖像采集軟件界面。

2.2.5 無線傳輸協(xié)議設(shè)計(jì)

使用TCP/IP協(xié)議建立嵌入式圖像采集終端與遠(yuǎn)程服務(wù)器之間圖像信息的連接通信，并根據(jù)實(shí)際應(yīng)用中具體的需求定制了網(wǎng)絡(luò)傳輸協(xié)議。嵌入式秧盤圖像采集終端和遠(yuǎn)程服務(wù)器間傳輸?shù)男畔⒅饕獮椴シN秧盤圖像信息和控制命令信息，傳輸信息遵循圖5的報(bào)文格式。

圖5 無線傳輸信息的報(bào)文格式

Fig.5 Wireless transmission message format

其中圖像大小為32位無符號整型，表示圖像數(shù)據(jù)的字節(jié)長度。圖像序號為32位無符號整型，由客戶端負(fù)責(zé)從0開始遞增，每幅圖片具有唯一的序號。CRC校驗(yàn)位為循環(huán)冗余校驗(yàn)碼，具有傳輸數(shù)據(jù)校驗(yàn)功能。循環(huán)冗余校驗(yàn)是常用差錯(cuò)控制法中的一種，其校驗(yàn)工作方式為：運(yùn)用生成的多項(xiàng)式g(x)去除要發(fā)送的m位二進(jìn)制數(shù)據(jù)f(x)，并將相除結(jié)果的n位余數(shù)作為CRC校驗(yàn)碼附在數(shù)據(jù)f(x)后，構(gòu)成一個(gè)新的m+n位二進(jìn)制碼發(fā)送出去；接收時(shí)，先用同一個(gè)多項(xiàng)式g(x)去除傳送過來的新二進(jìn)制數(shù)據(jù)，若余數(shù)為0，說明數(shù)據(jù)正確，若余數(shù)不為0，說明傳輸過程中數(shù)據(jù)出現(xiàn)錯(cuò)誤，要求發(fā)送方重新發(fā)送。數(shù)據(jù)位為4個(gè)字節(jié)長度，固定為0x0A、0x0B、0x0C、0x0D，用于在傳輸過程中對數(shù)據(jù)包進(jìn)行分割。

系統(tǒng)的通信方式采用Socket同步阻塞通信[22]，建立1個(gè)連接需要經(jīng)過3次握手。第1步嵌入式系統(tǒng)采集終端發(fā)起連接，第2步遠(yuǎn)程服務(wù)器回復(fù)確認(rèn)信息，第3步采集終端再次發(fā)送確認(rèn)信息，然后連接建立，采集終端的Socket通信利用QT中的QSocket實(shí)現(xiàn)。

2.2.6 基于Netty框架的遠(yuǎn)程服務(wù)器監(jiān)控軟件設(shè)計(jì)

遠(yuǎn)程服務(wù)器基于JBOSS的JAVA開源框架Netty實(shí)現(xiàn)Socket通信[23]。Netty可以實(shí)現(xiàn)異步通信，事件驅(qū)動(dòng)的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用程序框架，滿足網(wǎng)絡(luò)通信中高并發(fā)的要求。利用Netty框架搭建服務(wù)端，設(shè)置0x0A、0x0B、0x0C、0x0D為數(shù)據(jù)分割標(biāo)志、監(jiān)聽端口，等待采集終端的連接。采集終端發(fā)起并建立連接后，開始發(fā)送數(shù)據(jù)。服務(wù)器接收數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)包的前3個(gè)字段內(nèi)容做CRC校驗(yàn)，如果校驗(yàn)通過，立即給采集端回復(fù)確認(rèn)信息，回復(fù)信息的格式為：圖像序號+數(shù)據(jù)位。接著對數(shù)據(jù)包進(jìn)行解析，服務(wù)器對解析出來的圖像數(shù)據(jù)調(diào)用JAVA基礎(chǔ)類Image顯示圖像，然后使用文件輸出流將二進(jìn)制圖像數(shù)據(jù)以JPEG的格式保存在本地存儲中，圖6為服務(wù)器監(jiān)控流程圖。

圖6 服務(wù)器監(jiān)控流程圖Fig.6 Flow chart of sever monitor

3 系統(tǒng)測試和結(jié)果分析

3.1 水稻育秧秧盤圖像無線傳輸系統(tǒng)的測試方案

精密育秧播種流水線對水稻秧盤進(jìn)行精密播種作業(yè)，育秧秧盤采用規(guī)格為29穴/列×14穴/行，尺寸為580 mm×280 mm×30 mm。調(diào)整攝像頭高度，可調(diào)節(jié)拍攝秧盤的視窗范圍。流水線工作速度設(shè)置為500盤/h，當(dāng)紅外傳感模塊檢測秧盤到達(dá)拍攝區(qū)域后，嵌入式系統(tǒng)控制攝像頭每2 s拍攝1幅圖像，每個(gè)秧盤采集3幅圖像，采集的圖像序列如圖7所示。遠(yuǎn)程服務(wù)器通過WiFi網(wǎng)關(guān)接收嵌入式系統(tǒng)的圖像文件。系統(tǒng)利用BWMeter寬帶測速器對傳輸圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，得出系統(tǒng)運(yùn)行的測試結(jié)果。

圖7 播種秧盤圖像實(shí)時(shí)顯示及采集Fig.7 Display and acquisition of nursery plug tray images

3.2 播種秧盤圖像無線傳輸速度試驗(yàn)及結(jié)果

流水線上采集播種秧盤圖像，每個(gè)秧盤采集3幅圖像，連續(xù)采集30個(gè)秧盤，并通過WiFi網(wǎng)關(guān)傳輸?shù)竭h(yuǎn)程服務(wù)器，設(shè)置幀速率為25幀/s，在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境暢通條件下，分別傳輸未經(jīng)過壓縮的BMP圖像和經(jīng)過數(shù)據(jù)壓縮的JPEG圖像，并設(shè)置傳輸不同分辨率的秧盤圖像，其傳輸速度試驗(yàn)結(jié)果如表1、表2所示。

表1 BMP圖像傳輸速度測量

表2 JPEG圖像傳輸速度測量

3.3 網(wǎng)絡(luò)丟包率和誤碼率試驗(yàn)及結(jié)果

嵌入式系統(tǒng)控制攝像頭采集秧盤播種圖像，遠(yuǎn)程服務(wù)器監(jiān)測接收并解析圖像數(shù)據(jù)。嵌入式系統(tǒng)對每個(gè)分組打包的數(shù)據(jù)包進(jìn)行計(jì)數(shù)，通過WiFi網(wǎng)關(guān)把數(shù)據(jù)包傳送到遠(yuǎn)程服務(wù)器，遠(yuǎn)程服務(wù)器對接收的數(shù)據(jù)包進(jìn)行計(jì)數(shù)，并對傳輸?shù)臄?shù)據(jù)進(jìn)行CRC校驗(yàn)，如果校驗(yàn)不通過，即計(jì)數(shù)產(chǎn)生誤碼。分別設(shè)置采集和傳輸不同分辨率的秧盤圖像，每2 s采集1次圖像，連續(xù)工作監(jiān)測60 min，測試網(wǎng)絡(luò)丟包率和數(shù)據(jù)誤碼率，其試驗(yàn)結(jié)果如表3所示。

表3 網(wǎng)絡(luò)丟包率和誤碼率測量結(jié)果

3.4 測試結(jié)果分析

(1)在搭建的WiFi網(wǎng)絡(luò)測試環(huán)境中，傳輸不同數(shù)據(jù)格式的播種秧盤圖像，分別為未經(jīng)過數(shù)據(jù)壓縮的BMP圖像和經(jīng)過數(shù)據(jù)壓縮的JPEG圖像，傳輸分辨率為640像素×480像素、960像素×544像素、1 280像素×720像素圖像時(shí)，平均每幅BMP圖像傳輸時(shí)間分別為0.45、0.72、1.2 s，傳輸速率最高達(dá)到2.7 Mb/s；平均每幅JPEG圖像傳輸時(shí)間分別為30、100、280 ms，傳輸最高速率為55 kb/s；因?yàn)閿?shù)據(jù)傳輸速率為單位時(shí)間內(nèi)傳送數(shù)據(jù)碼元的個(gè)數(shù)，因此數(shù)據(jù)傳輸速率與傳輸?shù)膱D像大小有關(guān)。兩種圖像格式的傳輸速率都滿足育秧流水線實(shí)時(shí)作業(yè)要求，JPEG圖像格式經(jīng)過數(shù)據(jù)壓縮，其傳輸耗時(shí)大大降低，且圖像質(zhì)量滿足后續(xù)播種量檢測要求。

(2)試驗(yàn)結(jié)果表明，系統(tǒng)中嵌入式采集終端能夠穩(wěn)定采集播種秧盤圖像，并成功地上傳到服務(wù)器，網(wǎng)絡(luò)平均丟包率為0.23%，誤碼率為0.23%。

4 結(jié)論

(1)設(shè)計(jì)開發(fā)了以嵌入式開發(fā)平臺Tiny4412、網(wǎng)絡(luò)高清攝像頭、紅外傳感模塊、遠(yuǎn)程計(jì)算機(jī)組建的水稻育秧流水線播種秧盤圖像無線傳輸系統(tǒng)；試驗(yàn)結(jié)果表明，系統(tǒng)傳輸兩種圖像格式的秧盤圖像，分別為未經(jīng)過壓縮的BMP圖像和經(jīng)過壓縮的JPEG圖像，傳輸速率都滿足育秧流水線實(shí)時(shí)作業(yè)要求；嵌入式采集終端能夠穩(wěn)定采集播種秧盤圖像，并成功地上傳到服務(wù)器。

(2)開發(fā)的嵌入式機(jī)器視覺系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了將通用機(jī)器視覺處理程序移植到嵌入式系統(tǒng)中，完成了圖像采集和顯示功能，開發(fā)了友好的人機(jī)交互界面，并在遠(yuǎn)程計(jì)算機(jī)上監(jiān)測處理結(jié)果，網(wǎng)絡(luò)平均丟包率為0.23%，誤碼率為0.23%。此外，通過遠(yuǎn)程服務(wù)器端的秧盤圖像接收可實(shí)現(xiàn)播種性能的遠(yuǎn)程檢測，為實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程調(diào)控水稻育秧流水線播種量，減少戶外惡劣環(huán)境下勞動(dòng)強(qiáng)度和提高勞動(dòng)效率奠定了基礎(chǔ)。

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Design of Rice Nursery Tray Images Wireless Transmission System Based on Embedded Machine Vision

TAN Suiyan1MA Xu2DONG Wenhao2LU Fangyuan2LI Beixu1

(1.CollegeofElectronicsEngineering,SouthChinaAgriculturalUniversity,Guangzhou510642,China2.CollegeofEngineering,SouthChinaAgriculturalUniversity,Guangzhou510642,China)

Because the sowing performance of precision rice seeders is influenced not only by the operational parameters but also by the physical properties of seeds, during the rice seedling nursery process, sowing quantity in plug tray varies from time to time. Therefore, monitoring of sowing quantity by workers is needed. In order to solve the problem that human labor spends much time on working in outdoor environment and its low efficiency, a rice nursery tray images wireless transmission system based on embedded machine vision was designed. The embedded machine vision system was composed of embedded development platform Tiny4412, WiFi gateway, network camera, infrared sensor module and remote computer. The embedded Linux operating system, camera driver, GPIO port driver and network file system configuration were installed in embedded development platform. Applications for the device were programmed with Qt development tool. The applications included image acquisition, real-time images displaying on screen and friendly interactive interface. Jpeglib static library was used to compress the images. Through the WiFi network, embedded system and remote server achieved socket communication in accordance with the provision of protocol data transmission. The remote server achieved collecting, validating, displaying and saving the images based on the Netty framework. The test results showed that the transmission of BMP and the compressed JPEG images could meet the operational requirements of automated rice sowing test line. The transmission rate of JPEG images was greatly improved. The embedded data acquisition terminal could collect stable seeding tray images, and successfully upload to the server. The network average packet loss rate was 0.23% and the error rate was 0.23%. The design of the system laid the experimental platform for the achievement of remote control to the rice sowing quantity of rice sowing test line and the development of embedded-machine-vision-based system for rice nursery trays sowing quantity detection.

rice tray nursery; embedded machine vision; image; wireless transmission; system design

10.6041/j.issn.1000-1298.2017.04.002

2016-07-26

2016-12-11

國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51505156、51275209)、廣東省科技計(jì)劃項(xiàng)目(2014B020207002)和現(xiàn)代農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)技術(shù)體系建設(shè)專項(xiàng)資金項(xiàng)目(CARS-01-33)

譚穗妍(1981—)，女，博士生，主要從事精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)和智能農(nóng)業(yè)研究，E-mail： tansuiyan@scau.edu.cn

馬旭(1959—)，男，教授，博士生導(dǎo)師，主要從事現(xiàn)代農(nóng)業(yè)技術(shù)裝備研究，E-mail： maxu1959@scau.edu.cn

S223.1+3; TP391.41

A

1000-1298(2017)04-0022-07