基于機器視覺的雙圓盤式棉花打頂裝置設計與試驗

韓長杰 燕長輝 仇世龍 徐 陽 胡 斌 毛罕平

(1.新疆農業大學機電工程學院, 烏魯木齊 830052; 2.石河子大學機械電氣工程學院, 石河子 832003)

0 引言

棉花是我國主要經濟作物之一,在我國經濟作物種植中占有十分重要的地位。棉花具有無限生長的習性,棉株長勢過高,會消耗果枝中的營養,影響棉花產量,同時也不利于棉花機械化收獲[1]。棉花打頂是抑制頂端優勢、提高產量、減輕機械化收獲難度的重要環節。目前,主要的打頂方式有3種:人工打頂、化學打頂和機械打頂。人工打頂勞動強度大、效率低,不能滿足新疆大規模種植的需要[2-3]?；瘜W打頂易受棉花品種、環境溫度和降雨影響,且會對環境造成一定的污染。機械打頂能提高工作效率,降低人工成本,不會對環境產生較大的污染,因此具有較好的市場需求和發展潛力[4-6]。

國外對棉花打頂機的研究起步較早,但因機械打頂研發周期長、成本高,導致現階段歐美國家暫緩了對機械打頂方面的研究,轉而采用化學打頂的方式,機械打頂研究基本處于空白。國內學者研發的幾種機型,其末端執行機構多采用“圓盤刀”和“滾筒刀”。以圓盤刀為末端執行機構的主要機型有3MDZ-4型自走式棉花打頂噴藥聯合作業機[7]和3MDZJ-1型電力驅動式棉花智能精準打頂機[8]等。以滾筒刀為末端執行機構的代表機型有3MDZK-12型組控式單行仿形棉花打頂機[9]和3FDD-6型后懸掛滾筒式棉花打頂機[10]等。以上機型都能實現打頂過程的垂直仿形,但這兩種打頂機構會對其他枝葉造成一定損傷,產生較為嚴重的過打頂情況,不容易實現棉花頂尖的精準去除。

近幾年來機器視覺中的視覺識別技術和深度學習技術發展迅速,給農業生產領域帶來了新的研究方向[11-13],為棉花頂尖識別及定位提供了技術支持[14]。卷積神經網絡作為深度學習的代表算法之一,誕生了AlexNet、GoogLeNet、VGG等經典網絡,YOLO作為一種新興的目標檢測網絡,既保證了較高的檢測精度,同時極大地提高了檢測速度,被廣泛應用于農業生產領域[15-18],張伏等[19]通過改進YOLO v4神經網絡實現對密集圣女果的識別,提高了檢測速度;孫想等[20]提出了一種基于LW-YOLO v3模型的棉花主莖生長點檢測與定位方法,準確率可達88.66%,平均檢測時間17.8 ms;盧偉等[21]提出一種基于YOLO v5-TL的褐菇采摘視覺識別-測量-定位技術,滿足了機器人褐菇自動化采摘需求。

針對現有多數棉花打頂機過打頂情況較為嚴重的問題,設計一種雙圓盤式打頂機構,并基于機器視覺搭建單行樣機,實現棉花頂尖的識別定位和打頂機構的運動控制。通過理論與試驗驗證打頂機構的打頂性能和整體樣機設計的合理性。

1 總體設計

1.1 整機結構

打頂裝置通過三點懸掛的方式安裝在拖拉機前方,整機結構如圖1所示,主要由機架、視覺檢測機構、運動機構、電控箱、打頂機構組成。視覺檢測機構由調節支架和深度相機組成,安裝在機架正前方。運動機構由橫向調節機構和高度調節機構組成,安裝在機架上。

圖1 整機結構示意圖

1.2 工作原理

打頂裝置三點懸掛在拖拉機前方,由拖拉機提供前進動力,蓄電池為整機供電。工作前根據棉花高度初調整機懸掛高度,使棉花頂尖高度在打頂裝置的工作范圍內。打頂裝置工作過程分為3個階段:圖像采集、識別定位、移動打頂。視覺檢測機構中的深度相機完成前進過程中棉花頂尖的圖像采集;上位機中的棉花頂尖識別及控制系統對圖像中的棉花頂尖進行識別定位;下位機控制運動機構使打頂機構提前置于棉花頂尖正后方,前進過程中棉花頂尖從打頂機構中的雙圓盤楔形口處喂入,運動到雙圓盤閉合處時,相互閉合的旋轉圓盤模仿人手夾持并向上拔斷頂尖,實現移動打頂。

1.3 設計參數

打頂裝置設計參數如表1所示。

表1 設計參數

2 關鍵部件設計

2.1 打頂機構設計

打頂需去除棉花頂端“一葉一芯”,人手打頂時的動作分為夾持和拔取兩個過程,如圖2所示,人手在視覺和觸覺的引導下去除棉花頂尖時,不會對周圍葉片造成損傷。為模仿人手打頂過程,設計一種雙圓盤式打頂機構作為末端執行機構,實現對棉花頂尖的夾持和拔取。

圖2 人工打頂示意圖

打頂機構主要由安裝架、角度調節支架、拉伸彈簧、圓盤、帶輪、圓形帶和減速電機組成,如圖3所示。圖中雙圓盤的直徑為250 mm,主動帶輪直徑為40 mm,從動帶輪直徑60 mm。通過具有2個旋轉自由度的角度調節支架,可實現雙圓盤閉合點位置的自由調節,圓盤閉合點位置P與水平方向夾角θ的調節范圍為0°～90°。打頂機構由雙頭直流減速電機作為動力源,電機額定電壓為24 V,額定輸出轉速為64 r/min,額定扭矩為1.6 N·m,極限扭矩為3.8 N·m,電機兩軸端裝有帶輪,通過兩條圓形帶為雙圓盤提供旋轉動力,同時圓形帶傳動允許兩帶輪有一定的角度差,滿足雙圓盤閉合點可調的要求。通過調整角度調節支架使雙圓盤閉合,并由拉伸彈簧提供預緊力使雙圓盤夾緊,防止圓盤松動。夾緊的圓盤存在韌性,使閉合點處實際為面接觸,增大了棉花頂尖與雙圓盤間的接觸面積,同時雙圓盤前方楔形口具有一定的集禾作用,有利于棉花頂尖被聚合后夾持拔除。

圖3 打頂機構示意圖

工作過程如圖4所示,打頂機構隨機具前進,減速電機驅動雙圓盤同向旋轉,當棉花頂尖從雙圓盤前方楔形口處喂入后運動到閉合點處時,受到夾持力和拔取力作用,棉花頂尖與植株分離,實現與人手相似的打頂過程,完成棉花打頂。

圖4 打頂過程

2.2 運動機構設計

運動機構為兩個同步帶滑臺模組構成的“十字結構”,分為橫向調節機構和高度調節機構兩部分,分別由滑軌、滑塊、同步帶、聯軸器、連接架、步進電機和接近開關組成,高度調節機構配備行星減速機和拉伸彈簧,如圖5所示。

圖5 運動機構

工作前需置零位,使橫向調節機構滑塊調至最左端,位于視覺檢測機構正后方,高度調節機構升至最高點。工作時步進電機驅動帶輪轉動,帶輪通過同步帶使滑塊運動,實現對運動機構的控制。

針對新疆機采棉種植模式,測得同一棉田區域棉花頂尖左右偏行量為0～150 mm,符合打頂要求的棉株高度差集中在0～260 mm,故橫向調節機構和高度調節機構的有效行程設定為300 mm。根據負載選擇60型同步帶滑臺模組(滑臺截面寬為60 mm),配套57型步進電機,帶輪轉動一圈滑塊移動125 mm。綜合機具前進速度、步進電機性能、單片機晶振、驅動器細分等條件,測得橫向調節機構和高度調節機構完成整段行程的平均移動速度分別為375、167 mm/s。

在橫向調節機構和高度調節機構兩端安裝接近開關,負責工作前置零位及工作過程中的行程保護。高度調節機構中的步進電機裝有電磁制動器,通過繼電器控制高度調節機構運動時制動器分離,停止時制動器制動,最大限度防止高度調節機構的步進電機失步和斷電時突然下落的情況。在高度調節機構上加裝兩根拉伸彈簧,防止因田間土地不平整導致瞬時負載過大,造成步進電機失步情況。

3 棉花頂尖識別及控制系統設計

3.1 系統方案

棉花頂尖識別及控制系統作為整機的主控系統,可以實現棉花頂尖的識別與空間定位以及運動機構的自動控制,通過人機交互界面,方便啟停打頂機構,顯示和保存作業視頻、棉花頂尖空間位置數據等。

整機系統執行流程如圖6所示,整機通電后,通過按鈕開關觸發信號使運動機構自動置零位,并由開關控制打頂機構圓盤的旋轉。在人機交互界面中設置打頂裝置工作參數,啟動系統采集棉花圖像,經過識別定位把運動機構橫向和高度移動距離轉變為步進電機脈沖值,驅動步進電機實現機構移動。在系統運行過程中可隨時暫停和停止程序,方便調節打頂裝置和調整工作參數,操作過程如圖7所示。

圖6 整機系統執行流程圖

圖7 人機交互界面

3.2 硬件組成

圖像采集選用Intel RealSense D435i型深度相機,深度圖像最高分辨率1 280像素×720像素,RGB圖像最高分辨率1 920像素×1 080像素,深度視頻流最高幀率90 f/s,深度探測范圍為0.2～10 m?？刂撇考猩衔粰C采用工控機作為中央處理器,用于棉花頂尖的識別定位;下位機選用兩塊Arduino UNO R3單片機,用于接收上位機信號并發送指令到驅動器,由驅動器控制步進電機旋轉;選用雷賽科技的兩相步進電機驅動器,型號為DM542,供電電壓為20～50 V,輸出電流最小值1 A,最大值4.2 A,步進脈沖頻率為200 kHz;接近開關選擇PNP三線直流常開型,型號為LJ18A3-8-ZBY;5 V繼電器。運動部件步進電機型號為57HBP112AL4,保持轉矩T為2.8 N·m,步距角1.8°,工作電壓10～48 V,額定電流3 A;行星減速機型號為PX57N00S0,減速比為4。

外電路采用24 V直流供電,深度相機與計算機之間通過USB Type-c接口連接,支持USB 3.1傳輸協議,傳輸速度可達1.25 GB/s。通過RS-232串行協議實現上下位機串口通信。

3.3 棉花頂尖視覺識別

3.3.1目標識別算法及配置環境

采用YOLO v3算法訓練數據集,建立棉花頂尖識別模型,進行棉花頂尖視覺識別。YOLO v3算法能較好地兼顧識別速度和識別精度,同時提高了檢測小物體的能力[22-23]。

模型訓練所使用計算機配置為:16 GB內存,搭載AMD Ryzen 5 5600H CPU和4 GB顯存的NVIDIA GeForce RTX 3050 GPU,系統為Windows 11,Tensorflow-GPU2.6作為深度學習框架,OpenCV 3.4.1作為機器視覺庫,Python 3.6作為主編程語言。

3.3.2圖像預處理及數據集制作

2022年7月初,在新疆維吾爾自治區博爾塔拉蒙古自治州博樂市達勒特鎮棉田進行棉花頂尖圖像信息采集,采集時分3個時間段進行,分別為09:00—11:00、13:00—15:00、16:00—18:00。采用簡單隨機抽樣法豎直向下拍攝棉花頂尖圖像,建立棉花頂尖圖像數據庫,如圖8所示。

圖8 不同狀態下棉花頂尖圖像

將收集到的棉花頂尖圖像進行預處理,剔除拍攝不清晰的圖像,將不同時期收集的圖像進行隨機排列,統一成相同尺寸(416像素×416像素)和格式。選取其中1 950幅圖像,按照比例9∶1劃分訓練集和驗證集,制作VOC數據集。

3.3.3模型訓練與測試

對原YOLO v3訓練參數進行修改,重新設定網絡的訓練參數。本模型采用遷移訓練的方式,訓練時采用早停法防止過擬合,設置每次送入網絡圖像的批量大小為8,初始學習率為0.000 1,動量因子為0.9,權重衰減系數為0.000 5,經過50輪訓練,總共迭代11 000次后,訓練停止,模型收斂,生成權重文件,用于構建棉花頂尖識別模型。

VOC數據集中驗證集中共有195幅圖像,其中146幅棉花頂尖完整清晰,49幅頂尖破損或受遮擋,在置信度閾值為0.5的條件下,通過圖像識別得正確檢測到頂尖的株數為135株,錯誤檢測株數為10株,漏檢株數為11株,因此識別模型準確率為93.10%,召回率為92.47%,F1值為92.78%,滿足識別要求。

將訓練好的模型導入棉花頂尖識別程序中,實現棉花頂尖的視覺識別,生成頂尖的邊界框,且每一幀圖像只輸出一個邊界框。

隨機選取400幅棉花頂尖圖像,探究棉花頂尖識別模型在不同分辨率下的識別準確率和處理時間。將測試集圖像轉換成1 280像素×720像素、848像素×480像素、640像素×480像素3種分辨率,調整置信度閾值為0.5,即檢測框置信度大于0.5判定為棉花頂尖,測試不同分辨率下的識別準確率和圖像處理時間,試驗結果如表2所示。

表2 模型測試結果

由表2可知模型在3種分辨率下的準確率都能滿足設計要求。848像素×480像素比1 280像素×720像素準確率下降0.87個百分點,處理時間減少29.27 ms,準確率相差不大,速度提升較為明顯;848像素×480像素比640像素×480像素準確率下降0.32個百分點,處理時間增加5.08 ms,準確率和處理時間相差都不大。為擴大相機視野,減小相機與棉花頂尖距離,滿足打頂裝置的調節范圍,選取848像素×480像素分辨率較為合適。

3.4 定位與控制

3.4.1目標定位

目標定位運用雙目視覺定位原理,主要涉及相機坐標系(Xc,Yc,Zc)、圖像坐標系(x,y)和像素坐標系(u,v)之間的轉換[24]。雙目相機利用左右相機成像的視覺差可推算出視覺范圍內任意一點P距相機的垂直距離Zc[25],如圖9所示。圖中相機坐標系下點P在左右兩個圖像平面的投影坐標分別為Pl、Pr,圖像坐標系原點為圖像中心點。

圖9 雙目視覺定位

根據圖9雙目視覺定位原理建立點P在相機坐標系與像素坐標系的轉換關系式為

(1)

式中ul——Pl在u軸上的坐標值,像素

ur——Pr在u軸上的坐標值,像素

u0——圖像中心點在u軸上的坐標值,像素

v0——圖像中心點在v軸上的坐標值,像素

v——Pl、Pr兩點在v軸上的坐標值,像素

Xc——P在Xc軸上的坐標值,mm

Yc——P在Yc軸上的坐標值,mm

Zc——P在Zc軸上的坐標值,mm

f——焦距,mm

L——光心間距,mm

dx——u軸上單位像素的物理尺寸,mm/像素

dy——v軸上單位像素的物理尺寸,mm/像素

根據雙目相機的參數及讀取數值,可得ul、ur、v、u0、v0、f、L,通過相機標定可知dx、dy,代入式(1)得到點P在相機坐標系下的坐標(Xc,Yc,Zc)。

視覺檢測機構選取的Intel RealSense D435i型深度相機為雙目相機,可將左右相機中的彩色圖像與深度圖像對齊,形成帶有深度的彩色圖像,返回左右相機對齊后的像素坐標值u、v和深度Zc,如圖10所示,左側箭頭代表機具前進方向。同時D435i型深度相機可返回fx、fy、u0、v04個內參,已知fx=f/dx,fy=f/dy,故可將式(1)簡化,轉換成矩陣方程為

圖10 深度相機圖像

(2)

通過深度相機返回的深度Zc,根據式(2),由點P在像素坐標系下坐標值(u,v)可直接得到相機坐標系下的坐標(Xc,Yc,Zc),此坐標可反映相機視覺范圍內任一點P與打頂裝置的相對空間位置。

通過雙目視覺識別與定位,得到棉花頂尖邊界框左上角點P1,右下角點P2,在像素坐標系下的坐標分別為(u1,v1)、(u2,v2),故棉花頂尖中心點Pm在像素坐標系下的坐標為

(3)

式中um——Pm在u軸上的坐標值,像素

vm——Pm在v軸上的坐標值,像素

根據棉花頂尖中心點Pm在像素坐標系下的坐標(um,vm),通過深度相機可測得Pm與相機的豎直距離為Zm,根據式(2)得棉花頂尖中心點Pm在相機坐標系下的坐標為(Xm,Ym,Zm)。

測得深度相機在打頂范圍(深度相機距棉花頂尖的距離范圍在500～800 mm之間)內的深度測量精度小于8 mm,讀取深度相機在分辨率848像素×480像素下的fx為605.65像素,fy為605.69像素,根據式(2)可知橫、縱坐標的最大偏差分別為5.6、3.2 mm,故圖像識別定位的橫坐標、縱坐標和深度的最大偏差分別為5.6、3.2、8.0 mm,實際工作時定位誤差在最大偏差內都視為有效定位。

3.4.2棉花頂尖奇異值篩選

為提高目標定位的準確性,通過計算目標識別輸出的棉花頂尖邊界框的真實尺寸,使其與棉花頂尖的真實尺寸對比,去除奇異值。通過式(2)可知點P1、P2在相機坐標系下的坐標分別為(Xc1,Yc1,Zc1)、(Xc2,Yc2,Zc2),故棉花頂尖邊界框的真實尺寸為

(4)

式中w——棉花頂尖邊界框寬度,mm

h——棉花頂尖邊界框高度,mm

通過田間測量得棉花頂尖邊界框的寬高比在0.7～1.3之間,邊界框近似為正方形,邊長在2～7 cm之間,測量過程如圖11所示。設定棉花頂尖邊界框寬高比的最小閾值為0.7,最大閾值為1.3;棉花頂尖邊界框邊長的最小閾值為2 cm,最大閾值為7 cm;當目標識別輸出的棉花頂尖邊界框寬高比和邊長都在閾值范圍內時,判定為有效輸出,否則為無效輸出,從而實現對無效輸出的篩選,去除奇異值。

圖11 棉花頂尖邊界框尺寸

3.4.3打頂機構定位與控制方法

若同一株棉花頂尖在相機視野范圍內被多次識別定位,導致打頂機構在很小范圍內頻繁移動,極易引起步進電機過熱。為避免這種情況,根據棉花頂尖中心點Pm在相機坐標系下的坐標(Xm,Ym,Zm),結合打頂機構雙圓盤前方楔形口尺寸Lx,設定棉花頂尖允許左右偏移量ΔX

圖12 打頂圓盤工作俯視圖

若識別出一株棉花頂尖,但打頂機構尚未經過棉花頂尖處時,檢測機構識別出下一株棉花頂尖,此時打頂機構的移動會導致前一株棉花的漏打頂。通過比較兩株棉花的頂尖前后距離差值ΔY,可知打頂的先后順序,避免出現此種漏打頂情況。如圖12所示,ΔY=Ym3-Ym2,若ΔY<0,則Pm2先于Pm3被識別,此時打頂機構保持點Pm2定位不移動,直至棉花頂尖Pm2通過識別區,打頂機構重新定位移動;若ΔY>0,則Pm3先于Pm2被識別,此時打頂機構由點Pm3位置移動到點Pm2位置,保證棉花頂尖Pm2的去除。如圖10所示,虛線上方為識別區,通過調整虛線位置和相機安裝位置,保證棉花頂尖通過識別區后直接喂入打頂機構。

3.4.4控制流程

棉花頂尖識別及控制系統將目標定位返回的棉花頂尖中心點位置的橫坐標和高度坐標(Xm,Zm)發送到單片機中,通過與上次頂尖中心點位置進行比較,計算出運動機構運動方向及位移,實現打頂機構的定位,單片機控制流程如圖13所示。單片機引用AccelStepper庫控制步進電機轉動,可實現步進電機的加減速運動,降低機構運動過程中的慣性影響,提高了運動平穩性,減少步進電機失步情況。

圖13 單片機控制流程圖

系統部分控制電路如圖14所示,橫向調節機構和高度調節機構的控制電路基本相同,高度調節機構電路中只多出制動器控制部分,為簡化電路圖,故略去橫向調節機構電路。圖中單片機Arduino UNO R3,采用ATmega328P微控制器,工作電壓為5 V。PD1、PD2為信號輸入接口,采用低電平沿觸發,通過啟動按鈕SB1和停止按鈕SB2,可控制運動機構的啟停和置零位。SQ1、SQ2為PNP常開型接近開關,通過KA7805三端穩壓器,將輸入的24 V電壓信號降為5 V分別輸出到PD6和PD5,PD6和PD5采用高電平觸發,用來檢測運動機構滑臺位置,實現運動機構置零位和行程保護。DM542步進電機驅動器采用共陰接法,通過PD3、PD4接口分別控制步進電機轉動方向和脈沖數。繼電器常開端NC連接制動器正極VCC,PD7輸出高電平,制動器通電,摩擦片分離,反之摩擦片閉合,通過PD3、PD4和PD7之間相互配合實現步進電機與制動器的協調工作,起到防止步進電機失步的作用。

圖14 控制電路

4 試驗

4.1 棉花頂尖識別試驗

為測試棉花頂尖識別模型針對視頻流的識別率,在新疆維吾爾自治區博爾塔拉蒙古自治州博樂市達勒特鎮棉田隨機選取早中晚3個不同時段拍攝的棉花頂尖視頻進行識別試驗,并用手持式光照度計記錄各時間段光照強度。

拍攝視頻時需模擬機具在田間行走所拍攝的棉花頂尖情況,截取視頻中穩定運動的前100株棉花植株作為試驗樣本,以識別率作為試驗指標,置信度閾值設定為0.5,進行識別試驗,識別過程如圖15所示,延時在49～63 ms之間,識別結果如表3所示。

表3 棉花頂尖識別結果

圖15 識別過程

識別率計算式為

(5)

式中η1——棉花頂尖識別率,%

n——正確識別的棉花株數,株

nz——棉花樣本容量,株

由表3可知,對于視頻流中的棉花頂尖,模型在光照強度較強時識別率有所下降,可通過增加遮光板,降低陽光直射的影響。若夜間工作則需增加補光燈對棉花頂尖進行補光。3個時間段的平均識別率為93%,滿足田間工作所需精度;識別速度16～20 f/s,識別過程中只需識別其中一幀,所需最大時間63 ms遠小于運動機構執行時間,滿足實時檢測要求。

4.2 打頂機構性能試驗

2022年7月在新疆維吾爾自治區博爾塔拉蒙古自治州博樂市達勒特鎮稼豐科技有限公司廠區內進行試驗,驗證打頂機構的打頂性能。試驗不考慮打頂機構的橫向和高度調節情況,故搭建單行棉花臺架時要盡量保證棉花頂尖高度一致,且不發生左右偏移。

以前進速度、相匹配的圓盤轉速為試驗因素,打頂率為試驗指標,試驗過程如圖16所示,試驗前調整打頂機構在合適高度,并對準棉花行,機具前進時盡量保證直線行駛,打頂效果如圖17所示,試驗結果如表4所示。

表4 打頂結果

圖16 打頂機構性能試驗

圖17 打頂效果

打頂率計算式為

(6)

式中η2——打頂率,%

W——完成打頂的棉花株數,株

Wz——棉花樣本容量,株

由表4可知,在3種不同前進速度與圓盤轉速的匹配條件中,打頂機構的打頂率相差不明顯,在前進速度0.3 m/s、圓盤轉速46 r/min時打頂率最高,為96%,平均打頂率為94.67%,故此雙圓盤式打頂機構基本滿足設計要求。由圖17可知,打頂機構對側枝的損傷較小。受整機識別及控制系統和運動機構執行時間的限制,前進速度不能過快,綜合選取前進速度為0.3～0.4 m/s。

4.3 田間試驗

2022年7月在新疆博爾塔拉蒙古自治州博樂市達勒特鎮棉田進行單行樣機田間試驗,試驗結合視覺識別和運動機構自動控制,驗證打頂機構的田間工作效果。棉花品種為新陸早系列,選取76 cm單行種植模式,調整視覺檢測機構中深度相機與歸零后的圓盤閉合點豎直距離為500 mm,前后水平距離為400 mm,保證識別范圍覆蓋打頂范圍內的所有棉花頂尖。根據前期單因素試驗確定的圓盤較優直徑d=250 mm,圓盤閉合點較優位置為與水平方向夾角θ=30°;取前進速度0.3 m/s、圓盤轉速46 r/min為固定參數,打頂率和識別率為試驗指標,其中打頂株數只統計未對側枝造成嚴重損傷且完成主徑頂尖拔除的棉花株數。

隨機在棉田選取3行進行打頂試驗,如圖18所示。打頂裝置處于穩定工作狀態后每行取前150株棉花,進行3次重復試驗得出試驗結果如表5所示。

表5 試驗結果

圖18 田間試驗

經過3次重復試驗統計,田間試驗受機具晃動、棉花枝葉交錯及日照條件的影響,棉花頂尖的識別率和打頂率相比前期穩定環境中的試驗有所下降,棉花頂尖的平均識別率為85.33%,平均打頂率為78.22%,工作過程中可連續完成棉花頂尖識別和打頂機構的運動控制,實現棉花打頂的全程自動化作業。

5 討論

本文打頂裝置實現了全程自動化控制,其打頂機構性能基本滿足初始設計功能的驗證目標,對側枝的損傷小,在能夠正常喂入棉花頂尖時打頂效果較好,同時針對試驗時存在的問題、產生原因及可能的解決方案,分析如下:

(1)田間試驗時雙圓盤式打頂裝置與圓盤刀式和滾筒刀式打頂機相比,打頂率偏低,主要是存在部分棉花頂尖不能準確喂入打頂機構雙圓盤之間楔形口的情況。產生原因是田間土地不平整引起的拖拉機前進時橫向擺動,導致打頂機構的運動產生一定偏差,頂尖從圓盤外側劃過,出現漏打頂情況?？赏ㄟ^開發智能化履帶自走式專用平臺,提高機具移動的穩定性,使識別定位之后橫向伺服系統的運動更加精準,從而進一步提高打頂率。

(2)田間作業時棉花頂尖的識別率還需進一步提高。產生原因是深度相機抖動、日光強度以及日照光線角度的變化會引起圖像信號的噪聲,且棉花頂尖也會受到部分枝葉遮擋,出現漏識別的情況?？赏ㄟ^構建包含棉花頂尖及周圍葉片整體形狀的數據集,運用圖像處理與深度學習技術,對受遮擋的頂尖進行位置預測,提高檢測能力;通過添加云臺來降低相機的抖動,優化視覺檢測機構的遮光與補光結構設計,以提高識別率。

6 結論

(1)設計了仿人手動作的雙圓盤式打頂機構,并運用機器視覺和運動控制技術實現了棉花頂尖的識別和打頂機構的自動控制。

(2)運用YOLO v3算法搭建的棉花頂尖識別及控制系統,識別延時穩定在49～63 ms之間,置信度閾值為0.5時,識別率為93%,搭配運動機構,能滿足田間作業實時檢測和自動控制的要求。

(3)通過打頂機構的打頂性能試驗,打頂機構的平均打頂率為94.67%;以前進速度0.3 m/s、圓盤轉速46 r/min為固定參數進行樣機田間試驗,平均識別率為85.33%,平均打頂率為78.22%;整機實現了全程自動化作業,對研發精準定位的棉花打頂機械具有一定的參考意義。