劉 輝，魏 莉

(安徽廣播電視大學(xué) 信息與建筑工程學(xué)院，合肥 230022)

各類植物病害在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中不可避免，導(dǎo)致農(nóng)業(yè)減產(chǎn)和農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量下降，這對農(nóng)民收入造成很大影響。面對植物病害，一些有經(jīng)驗的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者及農(nóng)業(yè)技術(shù)人員也要花費大量的工作和時間來處理，如檢測、分析和噴灑農(nóng)藥等。而噴灑農(nóng)藥對人身體會產(chǎn)生一定的傷害，因此需要研究新的噴灑農(nóng)藥的方法。另外，目前大量的農(nóng)村勞動力進城務(wù)工，這就使得農(nóng)業(yè)勞動力人口大量減少，人力資源的可用性越來越少[1]，尋找替代人工噴灑農(nóng)藥的方法顯得尤為迫切，本文研究的噴藥機器人技術(shù)是替代人工方法之一。

本文研究的噴藥機器人結(jié)構(gòu)主要是由伺服電機、潛水泵、噴霧器、噴嘴和浮動傳感器等組成。噴藥機器人采用無線傳輸?shù)姆绞竭B接到工作人員的電腦和智能手機上，它的主要功能是：接收有關(guān)任務(wù)的指令和將實時視頻流傳輸?shù)焦ぷ魅藛T的電腦上。本研究中，我們對噴藥機器人采集到的圖像利用MATLAB軟件進行處理，具體做法是利用安裝在噴藥機器人上的USB網(wǎng)絡(luò)攝像頭，將拍攝到的視頻無線傳輸?shù)诫娔X上，在電腦上捕獲圖像并使用MATLAB軟件對其進行處理，以檢測作物疾病。

一、國內(nèi)外研究情況

關(guān)于植物病蟲害圖像處理的技術(shù)，王帥帥采用閾值分割方法對高光譜圖像進行處理，利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對鮮桃進行病害檢測[2]，來自高光譜數(shù)據(jù)的植被指數(shù)已顯示用于間接監(jiān)測植物病害，但是他們無法區(qū)分作物上的不同疾病。為了找到疾病作物對應(yīng)的波長，黃林生等人使用RELIEF-F算法，分析小麥染病早期最敏感波段和波段差，得出白粉病病害指數(shù)[3]。而在圖像處理過程中，由于原始圖像是RGB格式，其灰度范圍為0至255，因此很難處理，需要將其轉(zhuǎn)換為灰色圖像作為增強圖像，從而獲取更高的質(zhì)量和清晰度。為了增強圖像灰度，楊森等人使用高密度采樣法和K-均值聚類算法對圖像進行了分割識別[4]。對于甘藍(lán)遭受蟲害的狀況，高雄等人使用數(shù)碼相機捕獲葉片圖像，并使用MATLAB軟件處理圖像，識別蟲害的種類，確?；瘜W(xué)藥品使用的準(zhǔn)確性[5]。為了精準(zhǔn)檢測植物中的病害，SANKARAN S等人將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于檢測植物的疾病[6]，BARBEDO J G A使用模式識別技術(shù)來識別水稻疾病[7]。

本文考慮了四種不同的情況(鏈格孢菌、炭疽病菌、細(xì)菌枯萎病和尾孢屬真菌葉斑病)對作物的傷害，采用MATLAB圖像處理技術(shù)，建立HIS模型對圖像進行分割，然后進行邊界和點檢測，以識別作物的感染部分，最后通過遠(yuǎn)程操控噴藥機器人對病害作物進行精準(zhǔn)農(nóng)藥噴灑，達(dá)到植物保護的目的。

二、噴藥機器人結(jié)構(gòu)框架

噴藥機器人的研究與后期的使用不僅能夠減少農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者的工作強度，還會提高噴灑農(nóng)藥的效率和準(zhǔn)確性。本文研究與開發(fā)的噴藥機器人采用Raspberry Pi和Arduino UNO用作微處理器單元[8]，結(jié)構(gòu)框架如圖1所示。

噴藥機器人采用HC-05藍(lán)牙模塊連接到Arduino UNO，后者又連接到工作人員的智能手機。工作人員可以通過智能手機控制噴藥機器人執(zhí)行前進、后退或轉(zhuǎn)向運動以及農(nóng)藥噴灑的動作。USB攝像頭采集到的視頻信息，經(jīng)過藍(lán)牙傳輸?shù)诫娔X端[9]，工作人員使用MATLAB軟件在電腦上對圖像進行處理，通過分析得到作物蟲害疾病的情況，過程如圖2所示。

圖2 圖像采集過程

三、噴藥機器人功能

本文設(shè)計的噴藥機器人主要有三個功能，分別是噴藥機器人行進、視頻采集和農(nóng)藥噴灑。工作人員通過Android應(yīng)用程序操作噴藥機器人實現(xiàn)機器人的運動和農(nóng)藥噴灑的動作[10]。植物病害檢測是在電腦端實現(xiàn)的，先將USB網(wǎng)絡(luò)攝像頭連接到Raspberry Pi，然后把Raspberry Pi放置在噴藥機器人上，實現(xiàn)實時采集的視頻流傳輸?shù)焦ぷ魅藛T的電腦上，利用MATLAB軟件在電腦端運行疾病檢測算法[11]，獲得植物病害信息。

(一)噴藥機器人行進

噴藥機器人行進，采用直流電機進行驅(qū)動。直流電機選擇ZGB37RG型號，其轉(zhuǎn)矩為55 Nm，轉(zhuǎn)速300 r/min，這種配置能夠保證噴藥機器人合適的運行速度。另外，直流電機由Arduino UNO在L293D(電機驅(qū)動裝置)協(xié)助下進行控制的。HC-05藍(lán)牙模塊接收輸入信號，并將其發(fā)送到處理器，處理器通過接收信號發(fā)出指令，啟用特定引腳來打開和關(guān)閉直流電動機，控制電機運轉(zhuǎn)或停止。

(二)視頻采集

借助USB網(wǎng)絡(luò)攝像頭和Raspberry Pi，將視頻流傳輸?shù)焦ぷ魅藛T電腦端。視頻流傳輸可以通過多種方式來進行，可以通過安裝GSTREAMER軟件來實現(xiàn)，或是在發(fā)送器端和接收器端都安裝VLC播放器。通過比較，我們選擇使用VLC播放器的形式傳輸視頻，這種方式既簡單又方便，工作人員可以從視頻流中獲取快照，以便對作物病害進行檢測。

(三)農(nóng)藥噴灑

藍(lán)牙模塊通過接口連接到Arduino UNO的數(shù)字引腳，該數(shù)字引腳與遠(yuǎn)程工作人員的智能手機相連，并從安裝在智能手機上的Android應(yīng)用程序接收信號。噴藥機器人的噴藥機構(gòu)是由浮動傳感器、潛水泵、噴嘴和軟管組成。浮動傳感器和潛水泵保持在農(nóng)藥箱內(nèi)。軟管的小直徑一端連接到潛水泵，另一端連接到噴霧器噴嘴。工作人員在電腦上運行MATLAB程序算法，如果算法結(jié)果顯示植物受到某種疾病的侵害，則可以利用Android應(yīng)用程序啟動噴藥機器人噴灑特定的農(nóng)藥。

四、疾病檢測算法

疾病檢測程序算法分為兩個階段，第一個階段是將健康作物與受病害影響的作物的分離，第二個階段是專注于在植物葉片上病害程度的分析。 我們使用MATLAB軟件開發(fā)了一種高效且快速的響應(yīng)程序算法，具體使用圖像處理進行分類的基本步驟如下:

(一)圖像采集

任何視覺系統(tǒng)的第一階段都是圖像采集階段，計算機獲得圖像后，可以將各種處理方法應(yīng)用于圖像，以執(zhí)行所需的不同視覺任務(wù)[12]。如果未獲取令人滿意的圖像，則可能無法完成預(yù)期的任務(wù)，即使借助某種形式的圖像增強技術(shù)也難以實現(xiàn)。本次研究捕獲的圖像采用RGB形式(紅色、綠色和藍(lán)色)，為了研究方便，我們將圖像從一種顏色空間轉(zhuǎn)換為另一種顏色空間。MATLAB包含了圖像處理所需的所有工具，這些工具涵蓋了所有色彩空間的轉(zhuǎn)換。圖3顯示了圖像加載到MATLAB軟件中呈現(xiàn)的樣式。

圖3 圖像采集

(二)圖像預(yù)處理

圖像預(yù)處理是考慮由于圖像采集可能不理想而需要增強圖像視覺質(zhì)量的處理過程。在這個過程中，運用圖像邊緣增強、噪聲過濾、銳化等技術(shù)，使得圖像增強結(jié)果比原始圖像更適合特定的應(yīng)用[13]。用于圖像處理的輸入顏色是原色，即紅色、綠色和藍(lán)色，由于它們的灰度范圍是0到255，而輸入的灰度圖像只包含一個顏色通道信息，無法使用RGB來實現(xiàn)應(yīng)用程序的加載。因此，使用以下顏色轉(zhuǎn)換公式將RGB圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像。

F(X)=0.2989*R+0.5870*G+0.1140*B

其中，F(xiàn)(X)表示圖像灰度值，0.2989，0.5870，0.1140分別表示像素點R分量、G分量、B分量對應(yīng)的權(quán)值。

本研究考慮采用以累積分布函數(shù)變換法為基礎(chǔ)的直方圖修正法來消除諸如裁剪之類的噪聲，并進行圖像平滑和增強處理以增加圖像對比度，如圖4所示。

圖4 圖像預(yù)處理

(三)圖像分割

圖像分割與其組成要素(處理對象)有關(guān)，可以分為需要處理的部分與不需要處理的部分[14]。本研究使用MATLAB算法進行圖像分割及特征區(qū)域提取，包括：邊緣檢測、閾值化、邊界提取、區(qū)域增長、分割和合并，結(jié)果如圖5所示。

圖5 圖像分割

(四)特征提取與數(shù)值計算

在經(jīng)過圖像分割得到我們感興趣的區(qū)域之后，進行圖像特征提取，通過降維，用較為緊湊的特征向量來表示分割圖像部分的顏色、紋理、熵、均值偏差等。將參數(shù)輸入到MATLAB程序中，生成相關(guān)數(shù)據(jù)如圖6所示。

特征提取完成后，將獲得的值與健康葉子的預(yù)加載值進行比較，通過比較獲得的值的差異，進行疾病分類。

圖6 特征提取與數(shù)值計算

五、實驗結(jié)果

表1中列出植物蟲害的類型和處理方法，是基于文中提出的分析與處理方法得出的最終工作模型。從流視頻中獲取的圖像被加載到MATLAB算法中，以進行疾病檢測。使用MATLAB進行圖像處理的結(jié)果如表1所示。

表1 蟲害的類型和處理

六、結(jié)語

本研究通過使用MATLAB圖像處理技術(shù)對植物病害進行檢測，實現(xiàn)在植物生長階段及時發(fā)現(xiàn)蟲害，采用噴藥機器人對植物蟲害進行滅殺，達(dá)到植物保護的目的。圖像處理的過程是基于MATLAB算法進行的，包括圖像采集、圖像預(yù)處理、圖像分割、特征提取與數(shù)值計算，最后將獲得的病害圖像的顏色、紋理、熵、均值偏差等與健康葉子的預(yù)加載值進行比較，從差異中進行疾病分類，發(fā)現(xiàn)病害。工作人員利用智能手機中安裝的Android應(yīng)用程序來控制噴藥機器人的行進運動并向植物噴灑農(nóng)藥，達(dá)到滅殺蟲害的目的。