CN109122634A - 一种基于机器视觉的无人机区域对靶变量施药控制装置与方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于机器视觉的无人机区域对靶变量施药控制装置与方法，装置包括图像采集模块、图像信息处理模块和无人机区域对靶变量施药控制模块；图像采集模块是指在无人机作业时拍摄田间图像，并将图像传送至图像信息处理模块；图像信息处理模块能够根据拍摄的图像确定出田间杂草的位置和覆盖面积，得出施药处方；无人机区域对靶变量施药控制模块具有多个离心式电动喷头，能够根据施药处方输出不同占空比的PWM信号至离心式电动喷头以实现区域对靶施药和变量施药。本发明能够根据田间杂草的位置与覆盖面积实现区域对靶变量喷洒农药，减少了农药多喷、漏喷的现象，实现精准施药，提高了农药的利用率与作业效率，减少了环境污染。
Description
技术领域
本发明涉及农业航空植保机械装备、精准施药技术的研究领域，特别涉及一种基于机器视觉的无人机区域对靶变量施药控制装置与方法。
背景技术
在农作物的生长过程中，通常都会有杂草的存在，杂草的存在有害于农作物的正常生长。化学除草是非常重要的除草技术之一，但在施药过程中往往会出现多施和少施的情况，施药过多会造成农药的浪费和环境的污染，施药过少则达不到除草的效果。精准施药技术通过获取田间小区域内杂草的生长情况，在每一个小区上准确地喷施农药，实现按需施药。对靶施药技术是精确施药技术中的一种，大部分都是先采集目标区域的图像,然后进行图像处理,得到靶标图像,再指导喷药系统对准靶标进行施药。基于机器视觉技术实现对靶施药，具有灵活度高和设备开发成本低等优点。
目前采用机器视觉技术进行对靶施药的设备主要是地面植保机械，传统的地面植保机械已经不能满足时代的发展需求，而无人机施药技术具有成本低、效率高、雾化效果好和不会损坏作物等优点。
发明内容
本发明的主要目的在于克服现有技术的缺点与不足，提供一种基于机器视觉的无人机区域对靶变量施药控制装置与方法，将无人机、杂草识别系统和对靶变量施药系统有机结合，通过摄像机拍摄田间图片，进行图像处理得出杂草的位置与覆盖面积得出施药处方，进而输出不同占空比的PWM信号至离心式电动喷头以调节施药流量，形成农药利用率高、效率高、成本低的对靶变量施药控制系统。
为了达到上述目的，本发明采用以下技术方案：
本发明一种基于机器视觉的无人机区域对靶变量施药控制装置，包括图像采集模块、图像信息处理模块和无人机区域对靶变量施药控制模块；
所述的图像采集模块，用于在无人机作业时拍摄田间图像，并传送至图像信息处理模块；
所述的图像信息处理模块，用于根据拍摄的图像确定出田间杂草的位置和覆盖面积，得出施药处方；
所述的无人机区域对靶变量施药控制模块，具有多个离心式电动喷头，用于根据施药处方控制各个离心式电动喷头的施药流量。
作为优选的技术方案，所述的图像采集模块包括云台和摄像机，摄像机安装在云台上；所述的摄像机的选型由以下公式确定：
或
式中f为摄像头的焦距；
h和p分别为摄像头的水平和垂直尺寸；
H和P分别为被拍摄区域的水平和垂直大小；
D是镜头与所拍摄物体的距离。
作为优选的技术方案，所述的图像信息处理模块指嵌入式DSP开发板，所述图像信息处理模块根据颜色特征将采集的图像转化为灰度图，然后采用阈值分割法分离杂草和背景，采用区域生长法分离杂草和农作物，再将图像二值化，
识别杂草并确定杂草投影面积。
作为优选的技术方案，所述的无人机区域对靶变量施药控制模块包括载于植保无人机上的离心式电动喷头、隔膜泵、水管和药箱；
所述药箱出水口与隔膜泵的入水口相连接；隔膜泵出水口与分流器的入水口相连接；分流器的各个出水口分别与水管相连接，水管的另一端与离心式电动喷头相连。
作为优选的技术方案，所述的离心式电动喷头分别安装于植保无人机的每个旋翼的下方，每个喷头离地一米高时喷幅为1.5米直径，喷头流量为0L/min～1L/min。
本发明还提供了一种基于机器视觉的无人机区域对靶变量施药控制装置的控制方法，包括下述步骤：
(1)图像采集模块的摄像机在植保无人机作业时采集田间图像，并传送至图像信息处理模块；
(2)图像信息处理模块对采集的图像进行处理，确定出田间杂草的位置和覆盖面积；
(3)依据田间杂草的位置和覆盖面积得出施药处方；
(4)无人机区域对靶变量施药控制模块根据施药处方，输出相应占空比的PWM信号至离心式电动喷头以改变施药流量。
作为优选的技术方案，步骤(1)中，植保无人机作业时距离作物1～3米。
作为优选的技术方案，步骤(2)中，图像信息处理模块对采集的图像进行处理的具体步骤为：
先分析颜色特征，根据颜色特征把彩色图像转化为灰度图像；
然后采用阈值分割法分离杂草和背景，采用区域生长法分离杂草和农作物；
再将图像二值化，用形态学滤波法滤除杂质，识别出杂草，并且根据杂草投影面积确定出杂草覆盖面积。
作为优选的技术方案，步骤(3)中，得出施药处方的具体步骤为：
图像信息处理模块根据离心式电动喷头的喷施范围划分图像，每个被划分的区域对应于各个喷头，从图像处理的结果可确定出每个区域杂草的覆盖面积，从而得出每个区域对应离心式电动喷头的喷施流量。
作为优选的技术方案，步骤(4)中，离心式电动喷头的施药流量通过DSP开发板输出不同占空比的PWM信号至喷头来调节，PWM信号的占空比与喷头的施药流量的关系模型通过实验拟合出以下函数表达式：
q＝221.1x4-217x3+64.91x2-3.154x-0.005 ③
其中q为喷头的施药流量，x为占空比，模型的判决系数R2为0.9756；
所述的施药流量与杂草的覆盖面积的关系推导如下：
式中r为每公顷施药量，L/hm2；
q为喷头的瞬时施药流量；
v为无人机的飞行速度；
d为喷头间距；
变量施药过程中，实际所需的喷药量主要由杂草的覆盖面积大小而定，为简化模型，只考虑杂草覆盖面积因素，设定单位公顷内的杂草面积与每公顷实际所需施药量成正比，即
式中r为每公顷施药量；
s为所对应杂草面积；
C为常数。
由式④、⑤得施药流量与杂草的覆盖面积的关系为：
本发明与现有技术相比，具有如下优点和有益效果：
1.本发明采用多个喷头，可以根据杂草的位置来控制植保无人机各个喷头的开闭，实现对靶施药。
2.本发明可以根据杂草的覆盖面积来调节施药流量的大小，实现精准施药，提高农药利用率。
3.本发明将对靶施药系统和变量施药系统挂载于植保无人机上，大大提高施药效率，且不会损坏作物。
附图说明
图1本发明无人机装置的结构示意图；
图2本发明无人机装置的工作原理图；
图3本发明控制方法的工作流程图；
图4本发明PWM波占空比和离心式电动喷头喷雾流量的曲线拟合图。
其中，1—植保无人机，2—药箱，3—云台，4—摄像机，5—水管，6—离心式电动喷头，7—隔膜泵。
具体实施方式
下面结合实施例及附图对本发明作进一步详细的描述，但本发明的实施方式不限于此。
实施例
如图1所示，在本实施例中，作业者控制植保无人机1飞行于作物上方1～3米处，启动摄像机4拍摄田间图像，拍摄后将图像传送至嵌入式DSP开发板进行图像处理，确定出杂草的位置和覆盖面积，得出施药处方，DSP开发板根据施药处方输出不同占空比的PWM波控制离心式电动喷头6实现对靶变量施药。
如图2所示，一种基于机器视觉的无人机区域对靶变量施药控制装置，包括图像采集模块、图像信息处理模块和无人机区域对靶变量施药控制模块；
所述的图像采集模块是指在无人机作业时拍摄田间图像，并传送至图像信息处理模块；
所述的图像信息处理模块能够根据拍摄的图像确定出田间杂草的位置和覆盖面积，得出施药处方；
所述的无人机区域对靶变量施药控制模块具有多个离心式电动喷头，能够根据施药处方控制各个离心式电动喷头的施药流量。
所述的图像采集系统包括云台和摄像机，摄像机安装在云台上。
所述的摄像机的选型由以下公式确定：
或
式中f为摄像头的焦距；
h和p分别为摄像头的水平和垂直尺寸；
H和P分别为被拍摄区域的水平和垂直大小；
D是镜头与所拍摄物体的距离。
所述的图像信息处理模块指嵌入式DSP开发板。
所述的无人机区域对靶变量施药控制模块包括载于植保无人机上的离心式电动喷头、隔膜泵、水管、药箱；药箱出水口与隔膜泵的入水口相连接；隔膜泵出水口与分流器的入水口相连接；分流器的各个出水口分别与水管相连接，水管的另一端与离心式电动喷头相连。
所述的离心式电动喷头分别安装于植保无人机的每个旋翼的下方，每个喷头离地一米高时喷幅为1.5米直径，喷头流量为0L/min～1L/min。
如图3所示，本实施例一种基于机器视觉的无人机区域对靶变量施药控制方法，包括以下步骤：
(1)图像采集模块的摄像机在植保无人机作业时采集田间图像，并传送至图像信息处理模块；
(2)图像信息处理模块对采集的图像进行处理，确定出田间杂草的位置和覆盖面积；
(3)依据田间杂草的位置和覆盖面积得出施药处方；
(4)无人机区域对靶变量施药控制模块根据施药处方，输出相应占空比的PWM信号至离心式电动喷头以改变施药流量。
步骤(1)中植保无人机作业时距离作物1～3米。
步骤(2)的图像处理具体步骤为：先分析颜色特征，根据颜色特征把彩色图像转化为灰度图像；然后采用阈值分割法分离杂草和背景，采用区域生长法分离杂草和农作物；再将图像二值化，用形态学滤波法滤除杂质，识别出杂草，并且根据杂草投影面积确定出杂草覆盖面积。
步骤(3)中的得出施药处方具体过程为：图像信息处理模块根据离心式电动喷头的喷施范围划分图像，每个被划分的区域对应于各个喷头，从图像处理的结果可确定出每个区域杂草的覆盖面积，从而得出每个区域对应离心式电动喷头的喷施流量。
步骤(4)中的离心式电动喷头的施药流量通过DSP开发板输出不同占空比的PWM信号至喷头来调节。
步骤(4)中的PWM信号的占空比与喷头的施药流量的关系通过实验得出对应关系表：
表1 PWM波的占空比大小和喷头喷雾流量的对应关系表
根据表1，可知占空比低于8％时，喷头流量为0L/min，当占空比大于45％时，喷头的流量已经变化不明显。对占空比为0％～45％时采用4次多项式进行拟合，得出以下函数表达式：
q＝221.1x4-217x3+64.91x2-3.154x-0.005 ③
其中q为喷头的施药流量，x为占空比，模型的判决系数R2为0.9756。
如图4所示，为4次多项式拟合图。
作为优选的技术方案，所述的施药流量与杂草的覆盖面积的关系推导如下：
式中r为每公顷施药量，L/hm2；
q为喷头的瞬时施药流量；
v为无人机的飞行速度；
d为喷头间距；
变量施药过程中，实际所需的喷药量主要由杂草的覆盖面积大小而定，为简化模型，只考虑杂草覆盖面积因素，设定单位公顷内的杂草面积与每公顷实际所需施药量成正比，即
式中r为每公顷施药量；
s为所对应杂草面积；
C为常数。
由式④、⑤得施药流量与杂草的覆盖面积的关系为：
上述实施例为本发明较佳的实施方式，但本发明的实施方式并不受上述实施例的限制，其他的任何未背离本发明的精神实质与原理下所作的改变、修饰、替代、组合、简化，均应为等效的置换方式，都包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种基于机器视觉的无人机区域对靶变量施药控制装置，其特征在于，包括图像采集模块、图像信息处理模块和无人机区域对靶变量施药控制模块；
所述的图像采集模块，用于在无人机作业时拍摄田间图像，并传送至图像信息处理模块；
所述的图像信息处理模块，用于根据拍摄的图像确定出田间杂草的位置和覆盖面积，得出施药处方；
所述的无人机区域对靶变量施药控制模块，具有多个离心式电动喷头，用于根据施药处方控制各个离心式电动喷头的施药流量。
2.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的无人机区域对靶变量施药控制装置，其特征在于，所述的图像采集模块包括云台和摄像机，摄像机安装在云台上；所述的摄像机的选型由以下公式确定：
或
式中f为摄像头的焦距；
h和p分别为摄像头的水平和垂直尺寸；
H和P分别为被拍摄区域的水平和垂直大小；
D是镜头与所拍摄物体的距离。
3.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的无人机区域对靶变量施药控制装置，其特征在于，所述的图像信息处理模块指嵌入式DSP开发板，所述图像信息处理模块根据颜色特征将采集的图像转化为灰度图，然后采用阈值分割法分离杂草和背景，采用区域生长法分离杂草和农作物，再将图像二值化，识别杂草并确定杂草投影面积。
4.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的无人机区域对靶变量施药控制装置，其特征在于，所述的无人机区域对靶变量施药控制模块包括载于植保无人机上的离心式电动喷头、隔膜泵、水管和药箱；
所述药箱出水口与隔膜泵的入水口相连接；隔膜泵出水口与分流器的入水口相连接；分流器的各个出水口分别与水管相连接，水管的另一端与离心式电动喷头相连。
5.根据权利要求4所述的一种基于机器视觉的无人机区域对靶变量施药控制装置，其特征在于，所述的离心式电动喷头分别安装于植保无人机的每个旋翼的下方，每个喷头离地一米高时喷幅为1.5米直径，喷头流量为0L/min～1L/min。
6.根据权利要求1-5中任一项所述基于机器视觉的无人机区域对靶变量施药控制装置的控制方法，其特征在于，包括下述步骤：
(1)图像采集模块的摄像机在植保无人机作业时采集田间图像，并传送至图像信息处理模块；
(2)图像信息处理模块对采集的图像进行处理，确定出田间杂草的位置和覆盖面积；
(3)依据田间杂草的位置和覆盖面积得出施药处方；
(4)无人机区域对靶变量施药控制模块根据施药处方，输出相应占空比的PWM信号至离心式电动喷头以改变施药流量。
7.根据权利要求6所述的控制方法，其特征在于，步骤(1)中，植保无人机作业时距离作物1～3米。
8.根据权利要求6所述的控制方法，其特征在于，步骤(2)中，图像信息处理模块对采集的图像进行处理的具体步骤为：
先分析颜色特征，根据颜色特征把彩色图像转化为灰度图像；
然后采用阈值分割法分离杂草和背景，采用区域生长法分离杂草和农作物；
再将图像二值化，用形态学滤波法滤除杂质，识别出杂草，并且根据杂草投影面积确定出杂草覆盖面积。
9.根据权利要求6所述的控制方法，其特征在于，步骤(3)中，得出施药处方的具体步骤为：
图像信息处理模块根据离心式电动喷头的喷施范围划分图像，每个被划分的区域对应于各个喷头，从图像处理的结果可确定出每个区域杂草的覆盖面积，从而得出每个区域对应离心式电动喷头的喷施流量。
10.根据权利要求6所述的控制方法，其特征在于，步骤(4)中，离心式电动喷头的施药流量通过DSP开发板输出不同占空比的PWM信号至喷头来调节，PWM信号的占空比与喷头的施药流量的关系模型通过实验拟合出以下函数表达式：
q＝221.1x4-217x3+64.91x2-3.154x-0.005 ③
其中q为喷头的施药流量，x为占空比，模型的判决系数R2为0.9756；
所述的施药流量与杂草的覆盖面积的关系推导如下：
式中r为每公顷施药量，L/hm2；
q为喷头的瞬时施药流量；
v为无人机的飞行速度；
d为喷头间距；
变量施药过程中，实际所需的喷药量主要由杂草的覆盖面积大小而定，为简化模型，只考虑杂草覆盖面积因素，设定单位公顷内的杂草面积与每公顷实际所需施药量成正比，即
式中r为每公顷施药量；
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2018
- 2018-08-10 CN CN201810919388.3A patent/CN109122634A/zh active Pending
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