隨著人口增長與土地資源減少間矛盾越來越深 農(nóng)業(yè) 改革迫在眉睫 精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)根據(jù)土壤肥力與作物生長狀況的 不同 高效利用各類農(nóng)業(yè)資源 進行差異化的作物投入 對 實現(xiàn)農(nóng)產(chǎn)品優(yōu)質(zhì) 高產(chǎn) 節(jié)本增效等方面均有積極的作用 為我國農(nóng)業(yè)改革指明了方向 精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)的核心在于精準(zhǔn)數(shù) 據(jù)的驅(qū)動 機器視覺技術(shù)能為作物生長情況提供更詳細 更精準(zhǔn)的信息 基于機器視覺技術(shù)的農(nóng)業(yè)設(shè)施代替人工是 大勢所趨 食用菌味道可口 營養(yǎng)豐富 是一種重要的養(yǎng)生 保健綠色食品 中國是食用菌生產(chǎn)大國 2019年全國食用 菌總產(chǎn)量3933 87萬t 同比增長3 8 增速位居全球首 位 在農(nóng)業(yè)中地位舉足輕重 目前食用菌生產(chǎn)存在環(huán)境復(fù) 雜 生長周期短 不易監(jiān)控且長期依賴人工等問題 因此食 用菌精準(zhǔn)化生產(chǎn)對我國該產(chǎn)業(yè)發(fā)展具有重要的意義 目前 機器視覺技術(shù)已廣泛應(yīng)用于食用菌生產(chǎn)中 在食用菌生長 分析 食用菌質(zhì)量分級及檢測 食用菌自動采摘系統(tǒng) 食用 菌機械導(dǎo)航方面均有突出表現(xiàn) 1 機器視覺技術(shù) 機器視覺技術(shù) 1 是人工智能的一個分支 主要功能是 利用機器模擬人的視覺認(rèn)知功能 通過對物體圖像的獲 取 運用計算機完成各類情況的分析和判斷 機器視覺技 術(shù)具有速度快 精度高 穩(wěn)定性好等優(yōu)點 通過使用機器 替代人工的生產(chǎn)方式提高生產(chǎn)效率 實現(xiàn)農(nóng)業(yè)的精準(zhǔn)控 制 適用于大部分農(nóng)業(yè)生產(chǎn) 三維機器視覺技術(shù)是機器視 覺技術(shù)的一個重要分支 利用三維傳感器采集目標(biāo)物體 的表面信息 以點云 網(wǎng)格 體素和多視角圖片等形式表 示 最大程度地保留采集物體的特征信息 保留程度取決 于傳感器的分辨率 常用的傳感器有雷達 2 結(jié)構(gòu)光相機 3 和聲吶 4 等 以此為基礎(chǔ)的三維機器視覺處理技術(shù)通過分 析物體的三維模型 獲取目標(biāo)的特征信息 根據(jù)特征信息 實現(xiàn)項目的需求 2 機器視覺技術(shù)在食用菌生產(chǎn)中的應(yīng)用 2 1 食用菌生長分析 目前中國食用菌品種大多從國外引進 擁有自主知 識產(chǎn)權(quán)的品種稀缺 進行食用菌品種研發(fā)需分析食用菌 的生長環(huán)境 再移植到人工環(huán)境中監(jiān)測食用菌的生長 建 立食用菌生長特征數(shù)據(jù)庫 進而分析最優(yōu)生長環(huán)境 在食 盧闖 1 馬世宇 2 楊鎮(zhèn) 2 1 遼寧省農(nóng)業(yè)科學(xué)院 遼寧沈陽 110161 2 葫蘆島農(nóng)函大玄宇食用菌野馴繁育有限公司 遼寧省食用菌秸稈栽培及 資源利用重點實驗室 遼寧葫蘆島 125100 摘 要 隨著農(nóng)業(yè)智能化生產(chǎn)需求的不斷提升 機器視覺技術(shù)已成為農(nóng)業(yè)智能化的一項關(guān)鍵技術(shù) 機器視覺技術(shù)由 于準(zhǔn)確性和高擴展性等特點 廣泛應(yīng)用在農(nóng)業(yè)信息采集與分析等方面 該文介紹了機器視覺技術(shù)在食用菌生長分 析 質(zhì)量檢測與分級 自動采摘 機械導(dǎo)航中的應(yīng)用情況 針對目前食用菌生產(chǎn)中尚未解決的問題 分析已有機器視 覺技術(shù)的不足 論述了三維機器視覺技術(shù)的可行性 關(guān)鍵詞 機器視覺技術(shù) 食用菌 生產(chǎn)應(yīng)用 中圖分類號 S646 文獻標(biāo)識碼 A 文章編號 2095 0896 2022 10 025 02 LU Chuang et al Liaoning Academy of Agricultural Sciences Shenyang Liaoning 110161 Abstract With the increasing demand for agricultural intelligent production machine vision technology has become a key technology of agricultural intelligence 3D machine vision technology is widely used in agricultural information collection and analysis due to its accuracy and high scalability This paper introduced the application of machine vision technology in growth analysis quality inspection and grading automatic picking and mechanical navigation of edible fungi Aiming at the unsolved problems in the production of edible fungi the shortcomings of the existing machine vision technology were analyzed and the feasibility of 3D vision technology was discussed Key words Machine vision technology Edible fungus Production application A pplication of Edible Fungi Production Based on Machine Vision Technology 基于機器視覺技術(shù)的食用菌生產(chǎn)應(yīng)用概況 園藝與種苗 Horticulture Seed2022 42 10 25 26 29 doi 10 16530 21 1574 s 2022 10 011 基金項目 遼寧省科技廳重點研發(fā)計劃項目 2020JH2 10200013 中央引導(dǎo)地方科技發(fā)展專項資金計劃項目 2021JH6 10500133 作者簡介 盧闖 1980 男 碩士 副研究員 研究方向 農(nóng)業(yè)信息技術(shù)研究 收稿日期 2022 02 22 園藝與種苗 2022年 用菌形成子實體前 人眼很難觀測菌絲的生長 食用菌形 成子實體后 子實體形態(tài)變化較快 人工測量需花費大量 的人力物力且干擾食用菌的生長 而機器視覺技術(shù)可代 替人工完成食用菌的生長分析 薛雨 5 利用傳統(tǒng)閾值分割 算法分割出食用菌區(qū)域 提取食用菌菌蓋直徑 菌柄直 徑 菌柄高度等 同時使用傳感器對食用菌生長環(huán)境進行 監(jiān)測 根據(jù)食用菌的圖像特征調(diào)節(jié)生長環(huán)境 林楠等 6 采 用Retinex算法去除光照干擾 提出2種改進的顏色空間 量化方案 在HSV顏色空間內(nèi)通過形態(tài)特征參數(shù)融合進 行特征提取 實現(xiàn)食用菌的識別工作 進而分析食用菌的 生長過程 2 2 食用菌質(zhì)量檢測和分級 生長環(huán)境和人工因素造成食用菌品質(zhì)差異較大 人 工分揀費時費力 現(xiàn)有產(chǎn)線僅根據(jù)大小來判斷食用菌的 等級 不能實現(xiàn)食用菌品質(zhì)的嚴(yán)格劃分 基于機器視覺技 術(shù)的食用菌質(zhì)量檢測通過標(biāo)定對食用菌進行非接觸式測 量 利用食用菌形態(tài)特征判斷品質(zhì) 實現(xiàn)食用菌的質(zhì)量檢 測和分級 Chen HH等 7 在2004年研發(fā)的基于機器視覺 技術(shù)的香菇大小自動分級系統(tǒng) 使用傳統(tǒng)圖像算法消除 香菇圖像的色差 通過計算菌蓋面積與周長評判香菇等 級 實現(xiàn)了香菇3類大小的分級及劣質(zhì)香菇的篩選 2 3 食用菌自動采摘系統(tǒng) 現(xiàn)有自動采摘系統(tǒng)采用雙目或多目視覺 即根據(jù)2 個或多個攝像頭獲取的圖像計算目標(biāo)物體空間信息 將 信息傳遞至機械手或其他機械設(shè)備進行采摘 中國于 2009年擁有了第一臺雙目視覺黃瓜采摘機器人 8 該機器 人利用紅外圖像從圖像中分割出黃瓜的特征信息 通過 雙目圖像信息差異計算分析黃瓜的空間信息 實現(xiàn)自動 采摘 王曉麗等 9 研發(fā)的食用菌自動采摘系統(tǒng)同樣采用了 視覺定位 利用柔索傳動降低食用菌受損的概率 在保證 食用菌果實完整的前提下可實現(xiàn)精準(zhǔn)采摘 10 采收時不能 留茬過高 避免噴水后腐爛 柔索傳動并不能從本質(zhì)上解 決問題 2 4 食用菌機械導(dǎo)航 機械導(dǎo)航是實現(xiàn)機器人定位功能的基礎(chǔ) 為機器人 提供復(fù)雜工作空間的位置信息 機械導(dǎo)航技術(shù)依賴SLAM 同步定位與地圖構(gòu)建 技術(shù) 場景識別與定位是SLAM的 基礎(chǔ) 近些年 基于三維機器視覺的大場景語義分割和實 例分割技術(shù)逐漸興起 2019年牛津大學(xué)的楊波等 11 提出的 新型3D點云實例分割網(wǎng)絡(luò) 分析食用菌狀態(tài)的同時與機 器人進行交互 告知機器人工作空間的位置信息 自主完 成施肥 澆水 噴灑農(nóng)藥 祛除感染菌 12 和采摘等工作 3 目前存在的問題 3 1 檢測的穩(wěn)定性 目前基于機器視覺技術(shù)的食用菌生產(chǎn)采樣大多使用 二維圖像 二維圖像存在一些局限性 使得采集的食用菌 圖像中包含的信息與特征并不穩(wěn)定 食用菌生長環(huán)境通 常較為昏暗 采集圖像時進行補光易對食用菌生長造成 干擾 昏暗條件下很難采集到清晰 特征分明的圖像 食 用菌生長姿態(tài)多變 菌蓋的朝向會隨菌柄生長而改變 無 法保證能夠時刻正面采集菌蓋圖像 采集菌蓋側(cè)面圖像 會對計算結(jié)果造成一定影響 食用菌存在密集生長特性 菌蓋間存在遮擋 陰影等特征 無論從何方向采集食用菌 二維圖像均無法完整采集到所有菌蓋的分界面 這使得 菌蓋的分割與識別工作存在不確定性 3 2 檢測的準(zhǔn)確性 目前基于機器視覺技術(shù)的食用菌生產(chǎn)算法多采用傳 統(tǒng)視覺算法 傳統(tǒng)算法由于應(yīng)對復(fù)雜情況時魯棒性較差 易導(dǎo)致試驗結(jié)果存在波動 食用菌姿態(tài)多變 傳統(tǒng)算法通 過計算圖像梯度 分割連通域等方式提取食用菌菌蓋 在 食用菌存在堆疊或重疊程度較高時容易錯誤分割菌蓋 傳統(tǒng)算法通過雙目標(biāo)定計算獲取食用菌的空間信息 標(biāo) 定精度不高導(dǎo)致食用菌形態(tài)信息精度低 在食用菌定位 及分析工作中易出現(xiàn)偏差 食用菌生長速度快且生長密 集 傳統(tǒng)算法通過提取菌蓋后使用菌蓋質(zhì)心或通過輪廓 匹配追蹤菌蓋生長信息 但食用菌不同菌蓋相似度較高 密集情況下容易追蹤失敗 錯誤計算生長信息 4 今后的發(fā)展趨勢 隨著硬件和算法的進步 三維機器視覺技術(shù)的計算 速度在不斷加快 今后基于機器視覺技術(shù)的食用菌生產(chǎn) 技術(shù)應(yīng)在以下幾個方面進一步進行研究 4 1 提高視覺識別的穩(wěn)定性 主動三維機器視覺直接采集食用菌點云模型 與二 維圖像不同 點云模型包含采集物體的所有空間信息 通 過對食用菌點云模型進行三維重建可以有效解決食用菌 存在陰影 遮擋 二維視覺中對比度低 食用菌姿態(tài)復(fù)雜 等問題 4 2 提高視覺識別的準(zhǔn)確性 深度學(xué)習(xí)算法是機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中一個新的研究方 向 作為深層人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 其魯棒性遠超相關(guān)技術(shù) 三 維機器視覺利用深度學(xué)習(xí)算法準(zhǔn)確識別分割整株食用 菌 提高測量準(zhǔn)確率的同時與機械臂等機器直接交互 在 自動采摘或其他任務(wù)中精準(zhǔn)完成目標(biāo) 4 3 實現(xiàn)食用菌產(chǎn)業(yè)自動化 利用機器視覺技術(shù)識別結(jié)果開發(fā)食用菌工廠自動化 生產(chǎn)技術(shù) 包括馴化 大規(guī)模繁育 自動采摘 自動分級和 運輸出廠 可提高食用菌產(chǎn)量 降低種植和采摘損耗比 科學(xué)分銷食用菌 實現(xiàn)收益最大化 5 結(jié)語 機器視覺技術(shù)在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用為精細農(nóng)業(yè)和農(nóng)業(yè)生 產(chǎn)自動化奠定了基礎(chǔ) 有助于解放勞動力 提高農(nóng)產(chǎn)品的 下轉(zhuǎn)第29頁 26 10期 nullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnull 品質(zhì) 機器視覺作為精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)的重要支撐 已應(yīng)用于食用 菌生產(chǎn)中 三維機器視覺技術(shù)的出現(xiàn)更是推進了食用菌 生產(chǎn)技術(shù)的發(fā)展 中國作為食用菌大國 精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)在降低 成本 農(nóng)產(chǎn)品可控化等方面均有積極的意義和作用 機器 視覺是精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)的 眼睛 大力推廣機器視覺在農(nóng)業(yè)中 的應(yīng)用 有助于我國精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)水平的提高 實現(xiàn)科技強 農(nóng) 科技富農(nóng)的宏偉目標(biāo) 參考文獻 1 雄卡 圖像處理 分析與機器視覺 M 北京 清華大學(xué)出版社 2011 2 陸祖康 臧侃 激光雷達三維成像系統(tǒng)的研究 J 浙江大學(xué)學(xué)報 工 學(xué)版 1999 4 84 87 3 張廣軍 王紅 趙慧潔 等 結(jié)構(gòu)光三維視覺系統(tǒng)研究 J 航空學(xué)報 1999 4 78 80 4 何學(xué)明 水下機器人聲納三維成像技術(shù) J 公安海警學(xué)院學(xué)報 2012 11 3 7 9 12 5 薛雨 基于機器視覺技術(shù)的食用菌成長過程監(jiān)控系統(tǒng)研究 D 鄭州 華北水利水電大學(xué) 2018 6 林楠 王娜 李卓識 等 基于機器視覺的野生食用菌特征提取識別 研究 J 中國農(nóng)機化學(xué)報 2020 41 5 111 119 7 CHENHH TINGCH Thedevelopmentofamachinevisionsystemfor shiitakegrading J JournalofFoodQuality 2004 27 5 352 365 8 袁挺 李偉 譚豫之 等 溫室環(huán)境下黃瓜采摘機器人信息獲取 J 農(nóng) 業(yè)機械學(xué)報 2009 40 10 151 155 9 王曉麗 黃大志 趙偉名 等 基于柔索傳動的香菇分揀機械手研 究 J 機床與液壓 2018 46 11 21 26 10 李增寶 幾種常見菇類食用菌采摘時間與方法 J 林業(yè)勘查設(shè)計 2011 2 88 11 YANGB WANGJ CLARKR et al Learningobjectboundingboxes for3Dinstancesegmentationonpointclouds J NeurIPSSpotlight 2019 12 王振波 食用菌病蟲害防治 J 農(nóng)業(yè)知識 2011 12 21 22 責(zé)任編輯 成麗娜 別控制在23 25 8 10 草莓果實處于膨大期時 白天 夜晚分別控制在23 25 6 8 收獲草莓的 階段 白天 夜晚分別控制在20 23 7 10 草莓 覆膜后某些階段溫濕度的適宜條件與葡萄溫濕度要求有 所差異 此種情況下控制在葡萄的生長溫濕度條件即可 11 3 5 2 水肥管理 草莓屬于淺根植物 喜溫 喜肥 耐旱能 力差 定植前需要施足基肥 且在棚膜覆蓋后追肥2 3 次 分別在植株快速生長期 花芽分化期 開花及果實膨 大期 主要選擇速效性的磷鉀肥 氮肥盡量少施或者不 施 追肥每次施入量120kg hm 2 少量多施 如果葉面追 肥 包括0 2 左右的磷酸二氫鉀等 效果更佳 溫室內(nèi)葡 萄 草莓立體栽培的模式下 植株密度大 對空氣中二氧 化碳的消耗多 因此需要適當(dāng)補充二氧化碳氣肥 以提高 植株的光合效率 3 5 3 輔助授粉 冬季時溫室內(nèi)濕度條件大 日照時間短 對草莓的授粉不利 導(dǎo)致畸形果比例增加 直接造成產(chǎn)量 及品質(zhì)的降低 因此在草莓處于開花期時結(jié)合天氣實際 多通風(fēng) 起到降低空氣濕度的作用 除此之外 還可采取 人工輔助授粉的方式 草莓開花前5 6d在溫室內(nèi)放置蜜 蜂 密度為30箱 hm 2 左右 此期間溫室內(nèi)不要噴農(nóng)藥 3 5 4 植株整理與疏花疏果 草莓植株生長旺盛的時候 側(cè)芽較多 也會長出部分的匍匐莖 需要及時摘除 為主 芽的開花 結(jié)果創(chuàng)造條件 有的草莓品種側(cè)芽易發(fā) 尤其 要予以重視 草莓植株上的病殘葉 枯老葉等 均要盡早 摘除 如果花果的密度過大 可適當(dāng)疏花疏果 以促使養(yǎng) 分集中供應(yīng)給保留下來的花果 保障其健壯生長 一般第 1 2 3花序上草莓果實的數(shù)量分別保留8 10 6 8 4 6個 3 6 病蟲害防治 常發(fā)的病蟲害有輪斑病 白粉病 蛇眼病 線蟲病 芽 枯病 灰霉病 疫霉果腐病 薊馬 蚜蟲 金針蟲 螨類 甜菜 夜蛾 蠐螬 螞蟻 蛞蝓 老鼠等 防治上 一是提前進行壯 苗 對白粉病 根腐病的預(yù)防比較有效 如果從外地調(diào)入 一定要確認(rèn)來源以及當(dāng)?shù)夭∠x害發(fā)生情況 二是對病葉 蟲害葉及時清除干凈 降低大棚內(nèi)病蟲害的基數(shù) 三是強 化肥水管理 控制好大棚內(nèi)的溫濕度條件 適當(dāng)補充二氧 化碳氣肥等 四是針對不同的病蟲害進行藥劑防治 如白 粉病防治的有效藥劑有10 世高水分散粒劑3000倍液 等 蚜蟲等小害蟲的防治藥劑包括苦參堿 吡蟲啉 啶蟲 醚 阿維菌素等 或者在大棚內(nèi)懸掛黃板等進行誘殺 參考文獻 1 霍金寶 溫室葡萄草莓立體栽培技術(shù) J 中國農(nóng)技推廣 2009 25 2 30 31 2 秦清偉 朱曉麗 日光溫室葡萄套種草莓高產(chǎn)栽培技術(shù) J 農(nóng)村科 技 2012 6 46 48 3 劉鳳堂 張云君 日光溫室葡萄與草莓輪作高效栽培技術(shù) J 果農(nóng)之 友 2011 9 15 4 吳海珍 鄭永蓮 許明富 葡萄日光溫室栽培間作草莓技術(shù) J 中國 果樹 2003 1 36 37 5 吳曉云 程建軍 高照全 日光溫室棚架葡萄與草莓立體栽培關(guān)鍵 技術(shù) J 農(nóng)業(yè)工程技術(shù) 溫室園藝 2014 2 44 50 6 徐全明 趙東凱 京郊溫室葡萄與草莓立體栽培技術(shù) J 北京農(nóng)業(yè) 2012 28 24 25 7 齊廷文 馬玉鎮(zhèn) 溫室葡萄草莓立體栽培技術(shù) J 吉林蔬菜 2009 3 34 8 李平 葡萄間作草莓日光溫室高產(chǎn)高效栽培 J 農(nóng)業(yè)科技通訊 2004 12 15 9 李素華 溫室葡萄草莓立體栽培技術(shù) J 河北果樹 2014 6 35 36 42 10 胡禧熙 魯會玲 王迪 等 大慶市溫室葡萄 草莓套種高效栽培 模式 J 北方園藝 2019 15 174 177 11 程建軍 吳曉云 鄧志峰 溫室棚架葡萄與草莓立體栽培模式研究 J 北方園藝 2013 11 42 44 責(zé)任編輯 戚佳妮 張博 遼西地區(qū)溫室葡萄與草莓立體栽培技術(shù)研究 上接第26頁 29