棉花打頂機的設計及參數(shù)變化

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新疆棉區(qū)作為我國三大棉區(qū)之一。新疆棉花基地棉花的安全生產(chǎn)對全國棉花市場有巨大的影響。棉花打頂調控是保證其增產(chǎn)增收的主要環(huán)節(jié)，但是，目前由于國產(chǎn)棉花打頂機沒有棉株實時檢測識別定位系統(tǒng)，以至于無法依據(jù)棉花長勢實時精確的調整切刀高度，導致棉花打頂機在打頂作業(yè)時出現(xiàn)嚴重的誤打、漏打、撞桃以及損壞棉葉等不良現(xiàn)象。目前國內(nèi)棉花打打頂調控依舊以人工打頂和藥物控制為主。因此，隨著全國棉花生產(chǎn)全程機械化、智能化的逐步提高。通過研究棉花頂尖精確的檢測識別及定位技術，實現(xiàn)棉花機械打頂作業(yè)“一頂一芯”的作業(yè)要求，是我國棉花生產(chǎn)種植全程機械化、智能化的主要環(huán)節(jié)。本課題運用雙目立體視覺技術，研究、搭建一套棉株立體動態(tài)識別系統(tǒng)。課題研究所做工作及運用的技術方法有：

1.通過對目前國內(nèi)外棉花機械打頂現(xiàn)狀以及計算機視覺技術的發(fā)展現(xiàn)狀的系統(tǒng)性分析，提出本科題的研究內(nèi)容、目標及研究的技術路線。

2.結合雙目立體視覺理論、機械設計理論以及新疆棉花種植實際狀況，研究搭建靜態(tài)視覺系統(tǒng)和立體視覺系統(tǒng)各一套。完成系統(tǒng)平臺所需設備裝置的選型、搭建以及調試工作。

3.分析研究相機定標基本原理，利用自制的黑板棋盤格標定板，運用張正友標定法結合Opencv提供的API編寫開發(fā)標定工具箱，最終完成相機的立體標定，求得課題所需的左右相機的內(nèi)部參數(shù)和外部參數(shù)。

4.依據(jù)課題任務計劃，完成棉株的靜態(tài)、動態(tài)采集實驗。以Adaboost訓練算法為理論依據(jù)提出Adaboost棉株頂尖檢測算法，設計多層級聯(lián)分類器，實現(xiàn)棉株頂尖的檢測識別，其中檢測率達到%，誤檢率僅為%，檢測速度達到3幀/s，基本達到課題要求。

5.運用數(shù)字圖像處理技術，在YCbCr顏色模型下，利用Cr顏色分量實現(xiàn)頂尖圖像的分割；運用SIFT匹配法完成棉株頂尖立體匹配；結合相機參數(shù)以及立體視覺距離計算函數(shù)完成棉株頂尖距攝像機距離的計算。

6.利用特征點匹配的方法，實現(xiàn)棉株左右圖像立體匹配，運用標定參數(shù)實現(xiàn)棉株深度信息的預測，分析誤差產(chǎn)生的原因，最終建立基于圖像的棉株深度信息預測模型。

7.運用MicrosoftVisualStudio2010開發(fā)工具、MFC(MicrosoftFoundationClasses)庫以及OpenCV（OpenSourceComputerVisionLibrary）計算機視覺庫實現(xiàn)了立體視覺系統(tǒng)各模塊的相關算法，開發(fā)設計了具有人機交互界面的棉株動態(tài)識別立體視覺系統(tǒng)。

課題針對棉花打頂機打頂作業(yè)時存在的棉株識別、定位等問題，分析提出了基于雙目立體視覺技術的棉株動態(tài)識別方法，研究搭建了棉株立體視覺系統(tǒng)，最終實現(xiàn)了棉株頂尖的檢測識別及棉株的定位。為后續(xù)棉花打頂機的精確打頂研究奠定了理論基礎。

關鍵詞：立體視覺技術，攝像機定標，級聯(lián)分類器，棉株頂尖，立體視覺系統(tǒng).

第1章緒論

研究背景及意義

棉花素稱白色石油，棉花的種植在我國歷史悠久，棉花產(chǎn)業(yè)在我國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟結構中占有絕對的主導地位，屬于基礎和核心支柱產(chǎn)業(yè)。新疆棉區(qū)是我國三大棉花生產(chǎn)區(qū)之一，其棉花種植以及總產(chǎn)量一直穩(wěn)居全國首位[1]。自我國加入世貿(mào)組織以來，特別是“九五”、“十五”以及“十一五”這十幾年中，新疆棉區(qū)在我國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟結構的調整和國家級棉花種植基地的建設中，種植規(guī)模不斷壯大、生產(chǎn)能力不斷提高、原棉質量得到明顯改善，棉花生產(chǎn)的優(yōu)勢更加突顯。在國家的這三個五年計劃中新疆棉花基地一直是國家級重點農(nóng)業(yè)項目，期間中央總共累計投入基本建設基金達25億人民幣，而且地方自籌及銀行借貸也高達78億人民幣[2]。2011年新疆棉花基地種植棉花面積總共達到千公頃，棉花總產(chǎn)量高達萬噸[3]。隨著我國西部大開發(fā)政策的不斷實施以及國家經(jīng)濟結構的調整，新疆棉花基地在我國原棉重點生產(chǎn)基地的地位以及對中國棉花戰(zhàn)略安全的保護作用將更加穩(wěn)固和凸顯。圖1-1是1990年以來新疆棉花種植面積占占全國棉花種植面積的比值，圖1-2是1990年以來新疆棉花的種植面積以及棉花總產(chǎn)量。

圖1-1棉花種植面積所占比值

圖1-2棉花種植面積及總產(chǎn)量

新疆“三山夾兩盆”的獨特地理位置特征和亞熱帶-溫暖帶的氣候條件，形成了新疆棉花早、密、矮的栽培模式[4,5,6]。棉花打頂（摘芯）可以抑制頂端優(yōu)勢，增強株間的通風性和中底部棉葉的采光效果，是棉花增產(chǎn)增收的關鍵環(huán)節(jié)。然而，目前新疆棉區(qū)的棉花打頂工作基本是靠人工完成的（圖1-3），人工打頂存在諸多弊端，首先勞動力需求量大，費用成本較高，經(jīng)試驗對比計算，人工打頂成本是機械打頂?shù)?0倍；其次人工打頂作業(yè)效率低，不及機械打頂效率的百分之一；同時，機械打頂相比人工打頂，每畝棉花增產(chǎn)多達千克，增產(chǎn)率也高達%[7,8,9]。因此隨著我國農(nóng)業(yè)機械化技術的不斷發(fā)展，在新疆棉區(qū)棉花精準化、高效化、智能化的種植、管理、收獲的過程中亟待研究解決的棉花打頂機械裝置的（圖1-4）調節(jié)控制技術及相應機具的配套設備問題[4]，不僅是我國棉花種植全程機械化、智能化亟待攻克的關鍵難題；也是我國推廣采棉機過程中的關鍵步驟之一；研制推廣智能化的棉花打頂機械不僅可以解放勞動力，提高打頂作業(yè)率，降低勞動生產(chǎn)強度，而且規(guī)范了打頂作業(yè)；達到棉花的豐收增產(chǎn)；并可以提高新疆棉花種植生產(chǎn)的機械裝備水平，推動新疆以及我國棉花產(chǎn)業(yè)高效、健康發(fā)展。

圖1-3棉花人工打頂

圖1-43FDD-1800型棉花打頂機

但是當前我國研制的棉花打頂機械無法智能化的精確實時檢測識別出棉株頂尖等關鍵特征數(shù)據(jù)，駕駛員無法依據(jù)棉花的長勢適時準確的調節(jié)打頂機械執(zhí)行機構的高度,從而導致機械打頂時存在大量的撞鈴、漏打、撞桃以及棉葉的破壞等不良現(xiàn)象。機械打頂過程中漏打誤打率就高達20%[4]，對棉花的豐收增產(chǎn)造成了嚴重影響。由此使得我國棉花打頂依舊是人工和化控為主，機械打頂無法大面積推廣應用。因此，研究棉株智能化精確識別，通過智能化打頂機械實現(xiàn)“一頂一芯”的精確打頂作業(yè)是實現(xiàn)新疆乃至全國棉花種植生產(chǎn)全程智能機械化的主要難題和關鍵步驟之一。

計算機視覺技術(Computervision)[10,11,12]是研究用計算機及其相關的設備來模擬生物視覺的一項科學技術。雙目立體視覺技術是計算機視覺技術的重要的研究方向之一，是通過獲取攝像機獲采集的兩幅圖像上的信息計算物體三維信息的測量方法，立體視覺技術的基本原理是從不同位置的兩臺攝像機（圖1-5）經(jīng)過移動或旋轉拍攝獲取同一物體場景的兩幅感知圖像，運用成像幾何原理來計算出空間點在兩幅圖像中的位置視差，然后計算出該點在世界坐標系的三維坐標值[12]。上世紀60年代，美國麻省理工學院的Robert通過對“積木世界”的研究，把過去的二維圖像研究分析推廣到三維景物的分析，這以推廣應用這標志著計算機視覺技術[10]的誕生。70年代中期美國麻省理工學院的Tenebaum和Marr等人提出了一套完善的視覺計算理論來描述視覺過程，該理論將二位圖像獲取的信息進行雙目匹配，然后視差圖計算恢復物體的空間三維形狀，Marr理論影響深遠，它為雙目立體視覺技術的發(fā)展奠定了理論基礎[13,14]。雙目立體視覺技術能夠很好的模擬人的雙眼，立體感知獲取的圖像的三維世界，同時隨著硬件技術、光學、積成電子技術等技術的風俗發(fā)展，雙目立體視覺技術基本上達到了實時性的技術條件。由于該技術的快速發(fā)展、結構的簡單和操作的便利等優(yōu)點，雙目立體視覺技術得到了越來越多的科研人員的關注研究。因此，雙目立體視覺技術開始廣泛應用與生活和生產(chǎn)的各個領域，特別是在不可見物體感知、危險場景感知等場合雙目立體視覺技術的優(yōu)越性表現(xiàn)得更加無與倫比[15]（圖1-6雙目立體視覺技術應用于大田除草）。

圖1-5雙目立體視覺成像原理圖

圖1-6雙目立體視覺用于大田除草

由于雙目立體視覺技術可以通過模擬人類雙眼來實現(xiàn)三維世界中物體的識別與定位，而棉花打頂機械智能精確打頂必需信息就是棉株頂尖距打頂部件割刀的距離以及棉株頂尖的特征數(shù)據(jù)，因此，研究應用雙目立體視覺技術實現(xiàn)棉株頂尖的檢測識別及定位是本課題研究的主要問題。

國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

棉花打頂機研究現(xiàn)狀

自1928年世界上首個棉花打頂機問世以來，國內(nèi)研究人員針對棉花打頂機做了大量研究工作，其中比較有代表的研究成果包括：

美國學者于1928年研制出世界上第一臺棉花打頂機，開辟了棉花機械打頂?shù)男滤悸穂16]；美國學者Joseph等人[17]于1951年研究設計出第二代棉花打頂機，即雙行棉花打頂機，該類型打頂機解決了動力的輸入輸出、拖拉機與打頂作業(yè)的配合等問題；HowellJudsonPrcie等學者于[18]1955年研究設計出新一代棉花打頂機，他們主要解決了打頂機高度的調節(jié)控制，即通過一個豎直標尺測量出棉株的高度，同時將該高度值顯示在刻度盤上，然后調節(jié)工作部件高度，完成頂尖的切除；Nelsonjohn等學者[19]于1958年將液壓技術應用到棉花打頂機上，他們將機架高度改用液壓調控，以此實現(xiàn)打頂高度的調整；Keyesandya等學者[20]于1962年將動力輸出系統(tǒng)與打頂作業(yè)機械合為一體，研究設計出打頂作業(yè)機械。目前國外棉花打頂早達到半機械化水平且已申請多項相關專利，但是近年來國外對打頂機的研究相對較少，棉花打頂也多采用藥控的方法。而我國隨著棉花種植要求的提高也開始對棉花打定機械進行了初步的研究。

第6章結論與展望

主要結論

本課題在計算機視覺技術的基礎上，結合新疆棉花種植及機械打頂現(xiàn)狀，運用機械系統(tǒng)設計理論、模式識別、數(shù)字圖像處理等，提出了基于雙目立體視覺技術的棉株動態(tài)識別系統(tǒng)。課題完成工作如下：

1結合雙目立體視覺理論、機械設計理論以及新疆棉花種植實際狀況，研究搭建靜態(tài)視覺系統(tǒng)和立體視覺系統(tǒng)各一套。完成系統(tǒng)平臺所需設備裝置的選型、搭建以及調試工作。

2分析研究相機定標基本原理，利用自制的黑板棋盤格標定板，運用張正友標定法結合Opencv提供的API編寫開發(fā)標定工具箱，最終完成相機的立體標定，求得課題所需的左右相機的內(nèi)部參數(shù)和外部參數(shù)。

3依據(jù)課題任務計劃，完成棉株的靜態(tài)、動態(tài)采集實驗。以Adaboost訓練算法為理論依據(jù)提出Adaboost棉株頂尖檢測算法，設計多層級聯(lián)分類器，實現(xiàn)棉株頂尖的檢測識別，其中檢測率達到%，誤檢率僅為%，檢測速度達到6幀/s，基本達到課題要求。

4運用數(shù)字圖像處理技術，在YCbCr顏色模型下，利用Cr顏色分量實現(xiàn)頂尖圖像的分割；運用SIFT匹配法完成棉株頂尖立體匹配；結合相機參數(shù)以及立體視覺距離計算函數(shù)完成棉株頂尖距攝像機距離的計算。

5運用MicrosoftVisualStudio2010開發(fā)工具、MFC(MicrosoftFoundationClasses)庫以及OpenCV（OpenSourceComputerVisionLibrary）計算機視覺庫實現(xiàn)了立體視覺系統(tǒng)各模塊的相關算法，開發(fā)設計了具有人機交互界面的棉株動態(tài)識別立體視覺軟件系統(tǒng)一套。

課題針對棉花打頂機打頂作業(yè)時存在的棉株識別、定位等問題，分析提出了基于雙目立體視覺技術的棉株動態(tài)識別方法，研究搭建了棉株立體視覺系統(tǒng)，最終實現(xiàn)了棉株頂尖的檢測識別及棉株的定位。為后續(xù)棉花打頂機的精確打頂研究奠定了理論基礎。

展望

本文運用雙目立體視覺技術，訓練棉株頂尖圖像級聯(lián)分類器，設計搭建適合課題的棉株動態(tài)立體視覺系統(tǒng)。該系統(tǒng)基本達到了對棉株的檢測識別以及定位的要求。對于本課題研究過程中存在的許多問題，建議在后期研究做以下幾個方面的完善：

1.級聯(lián)分類訓練時所選的棉株頂尖樣本偏少，后期訓練是應加入更多的實驗樣本，以進一步完善棉株頂尖圖像數(shù)據(jù)庫，提高檢測識別率，降低誤檢率。本文提出了通過棉株株頂對棉株識別、定位的方法，