基于阈值识别的温室黄瓜整体自动落蔓装置研究

郎秀丹 史宇亮 李天华 陈明东

摘要：针对长季节黄瓜作物人工落蔓强度大、成本高和效率低等问题，设计一种基于冠层高度阈值识别的温室黄瓜整体自动落蔓装置。为保证黄瓜冠层特征提取的正确率，对8：00、12：00和18：00实时采集的黄瓜冠层图像进行预处理，基于Otsu算法获得平滑黄瓜冠层二值图像。采用霍夫变换算法识别黄瓜冠层顶端绳束，并利用统计学方法归纳出感兴趣区域中HSV色彩空间绿色部分各分量取值范围，研究感兴趣区域中绿色像素点占总像素点的比值变化规律。为防止黄瓜卷须缠绕秧蔓冠层顶端水平绳束，以黄瓜植株高度184～185 cm为落蔓控制目标，确定感兴趣区域绿色像素占比的平均值0.162～0.182为整体落蔓装置的落蔓阈值范围。结果表明，植株高度184～185 cm和高于185 cm落蔓次数占总试验次数比例分别为90%和10%。高于185 cm落蔓组中，最高植株距离顶端绳束（195 cm）的距离为9.2 cm，无黄瓜卷须缠绕黄瓜秧蔓冠层顶端水平绳束现象，采用感兴趣区域绿色像素点占比确定黄瓜落蔓阈值方法，能够满足黄瓜生产实际要求。

关键词：落蔓；图像处理；黄瓜秧蔓冠层；霍夫变换；HSV色彩空间

中图分类号：S224.3

文献标识码：A

文章编号：2095-5553 （2024） 06-0106-07

收稿日期：2022年12月30日

修回日期： 2023年2月17日

*基金项目：山东省农业重大应用技术创新项目（662/2318120）

第一作者：郎秀丹，女，1998年生，河北馆陶人，硕士研究生；研究方向为设施机械与环境调控。E-mail： 3473917591@qq.com

通讯作者：陈明东，男，1978年生，吉林扶余人，博士，副教授；研究方向为设施机械与环境调控。E-mail： jlumingdong@126.com

Study on the integral automatic vine dropping device of cucumber in greenhouse

based on threshold recognition

Lang Xiudan¹， Shi Yuliang²， Li Tianhua³， Chen Mingdong¹

（1. College of Mechanical and Electrical Engineering， Qingdao Agricultural University， Qingdao， 266109， China;

2. College of Horticulture， Qingdao Agricultural University， Qingdao， 266109， China;

3. College of Mechanical and Engineering， Shandong Agricultural University， Taian， 271018， China）

Abstract： Aiming at the problems of high intensity， high cost and low efficiency of artificial falling vine of cucumber crops in long season， a greenhouse cucumber automatic falling vine device based on canopy height threshold recognition was designed. In order to ensure the accuracy of cucumber canopy feature extraction， cucumber canopy images collected at 8：00， 12：00 and 18：00 were preprocessed， and smooth cucumber canopy binary images were obtained based on Otsu algorithm. The Hough transform algorithm was used to identify the rope bundle at the top of cucumber canopy， and the value range of each component of the green part of HSV color space in the region of interest was summarized by statistical method， and the change rule of the ratio of green pixels to the total pixels in the region of interest was studied. In order to prevent cucumber tendrils from entangling the horizontal rope bundle at the top of vine canopy， cucumber plant height 184-185 cm was taken as the toppling control target， and the average proportion of green pixels in the region of interest was determined to be 0.162-0.182 as the toppling threshold range of the overall toppling device. The results showed that 90% and 10% of the total test times were from 184-185 cm and above 185 cm， respectively. In the group higher than 185 cm， the distance between the highest plant and the top rope bundle （195 cm） was 9.2 cm， and no cucumber tendrils were entangled in the horizontal rope bundle at the top of the canopy of yellow melon vine. The method of determining the threshold of cucumber vine by the proportion of green pixels in the region of interest could meet the actual requirements of cucumber production.

Keywords： dropping vine; image processing; cucumber vine canopy; Hough transform algorithm; HSV color space

0 引言

黄瓜是我国重要的蔬菜作物之一，目前黄瓜的温室种植逐年增大^[1]。黄瓜在温室中主要是以绳子吊蔓的种植方式，黄瓜秧蔓攀附于绳子不断升高，为了保证黄瓜在生长过程中维持正常的通风透光率，黄瓜秧蔓生长到一定高度后应进行落蔓，以保证其正常直立生长^{[2， 3]}。

目前，温室机械化程度较高的荷兰、日本尚未解决黄瓜落蔓的机械化问题^{[4， 5]}。随着我国设施园艺的不断发展，温室落蔓装置的研究已获得一定的进展，例如彭嘉舜^[6]研制了一垄两行落蔓装置，通过链条机构驱动绕线板实现秧蔓下降。山东农业大学提出了一种单株吊蔓高度可调的多垄落蔓装置^[7]。侯永等^[8]采用圆形带传动吊蔓轴转动放线落蔓方式与闭环钢丝双向拉动吊蔓轴疏蔓方式结合，通过吊蔓轴的水平移动和原位转动实现自动落蔓疏蔓。上述落蔓器装置传动系统复杂、体积较大、遮光率高，尤其是智能化程度低，限制了推广应用，目前黄瓜的落蔓仍以人工为主，工作效率低，成本高。因此，研究智能高效落蔓装置已经成为当前亟待解决的问题。

近年来，随着智慧农业的深入发展，机器视觉技术在农业领域得到了较好的应用^[9]。Khan等^[10]提出了一种黄瓜叶片病害检测与分类方法，并进行了试验验证。Li等^[11]提出了一种基于扩展协同表示的黄瓜叶片病虫害分类识别模型。Kianat等^[12]提出了一种基于特征融合和选择技术的黄瓜病害分类框架，提高了黄瓜病虫害的识别准确性。Tan等^[13]比较了经典机器学习与深度学习方法在番茄病害分类问题上的分类性能，为病虫害分类识别方法选取提供了参考。王志彬等^[14]提出一种基于动态集成的作物叶部病害种类的识别方法，实现了黄瓜叶部病害种类的准确识别。赵春江等^[15]提出一种基于级联卷积神经网络的番茄花期识别检测方法，实现番茄花朵不同花期的精准辨识检测。雷旺雄等^[16]提出了一种基于分水岭果梗图像分割和最小角度约束的采摘点定位方法，为葡萄采摘机器人提供准确的采摘点坐标信息。刘丽娟等^[17]利用改进的多通道全局阈值分割算法获得苹果目标二值图像。为了实现复杂田间作业环境下病虫害防治，大田农作物叶部病虫害视觉识别方法的探索工作也取得了一定进展^{[18， 19]}。将机器视觉技术应用于自动落蔓装置的研究中，是目前实现落蔓装置机械化和智能化的重要组成部分，对实现智慧农业具有重大意义。

针对黄瓜人工落蔓强度大、成本高等问题，本文设计一种基于冠层阈值识别的温室黄瓜整体落蔓装置，利用OpenCV识别黄瓜秧蔓冠层生长过程中的表型信息，结合黄瓜实际生产作业要求，确定黄瓜秧蔓冠层的落蔓阈值，以实现基于落蔓阈值控制的黄瓜自动整体落蔓。

1 黄瓜整体落蔓装置结构原理

由于温室内每行黄瓜种植方式相同，落蔓装置中仅给出4行黄瓜秧蔓与落蔓装置的传动关系，结构如图1所示。吊滑轮钢丝两端固定于温室支撑结构，每株黄瓜的吊秧滑轮固定在吊滑轮钢丝上，每株黄瓜秧蔓的吊秧绳绕过吊秧滑轮接至落蔓装置主传动轴，图中右侧虚线区域为每株作物通过吊秧滑轮接至绕绳器的放大图。

为实现温室黄瓜整体智能落蔓，在温室黄瓜斜上方安装工业摄像头，采集黄瓜秧蔓冠层图像，黄瓜植株冠层图像识别信号传送至树莓派（Raspberry Pi），通过OpenCV视觉库进行图像处理，根据黄瓜长势判断是否落蔓，当作物需要落蔓时，树莓派发送落蔓电动机启动信号，电动机驱动行星减速机带动主传动轴旋转，固定于主传动轴上的绕绳器将吊秧绳释放，实现温室作物整体均匀落蔓。落蔓过程中，主传动轴安装的转速扭矩传感器实时监测落蔓装置工作过程中转速和扭矩变化，实现秧蔓下降速度闭环控制。

2 黄瓜整体落蔓装置设计

整体落蔓装置电动机轴系上的力矩平衡方程如式（1）所示。

J·dωdt=T_e+T_z-B_pω-T_f（1）

式中： J——落蔓装置主传动轴总转动惯量，kg·m²；

ω——电动机角速度，rad/s；

T_e——电动机电磁转矩，N·m；

T_z——落蔓装置主传动轴负载转矩，N·m；

B_p——阻尼转矩系数；

T_f——落蔓装置主传动轴摩擦阻力矩，N·m。

T_z=Nmgr（2）

式中： N——作物植株数量；

m——每个植株的平均重量，kg；

g——重力加速度，m/s²；

r——主传动轴半径，m。

实际黄瓜生产中，每个温室内黄瓜种植行数较多，从式（1）可知，当黄瓜负载大于落蔓装置系统摩擦阻力时，系统将处于发电状态。由于黄瓜每次落蔓高度约为0.2m，发电量较小，且落蔓停止后，秧蔓侧负载较大，落蔓装置静止需要较大锁止转矩。为了提高落蔓装置稳定性，本设计采用配重平衡黄瓜秧蔓负载方法，即配重在落蔓装置主传动轴缠绕方向与秧蔓负载吊绳缠绕方向相反，落蔓装置停车时，黄瓜负载与配重对主传动轴产生的转矩相平衡，即

式中： T_p——配重对主传动轴产生的转矩，N·m；

M——配重质量，kg；

R_z——配重盘半径，m。

试验温室中种植了110株黄瓜，选取10株黄瓜秧蔓称重后取平均值计算得到每株秧蔓平均重量为0.589kg，黄瓜负载的总质量为64.79 kg，因试验温室黄瓜种植规模不大，总负载较小，将配重吊绳直接缠绕于主传动轴上，配重质量与黄瓜侧总质量相等，配重质量为65kg。

落蔓装置电动机转速与黄瓜落蔓速度关系如式（4）所示。

V=60viπr（4）

式中： V——电机转速，r/min；

v——秧蔓下降速度，m/s；

i——行星减速机传动比，i=50。

采用配重平衡黄瓜秧蔓负载方法，落蔓装置主传动轴承受扭矩较小。主传动轴选用DN25钢管，外径测量值为0.0334m，黄瓜秧蔓每次下降高度每次为0.2m，秧蔓下降速度为0.01m/s，电动机输出转速为286r/min。扭矩和转速采用HCNJ-103型传感器，灵敏度0.25%，信号采集时间间隔为200ms。

3 黄瓜落蔓识别阈值确定

3.1 黄瓜落蔓装置顶端绳束识别

黄瓜整体落蔓装置中，每株黄瓜秧蔓吊秧绳绕过吊秧滑轮缠绕主传动轴的绕绳器上，所有吊秧绳通过吊秧滑轮后形成一根水平绳束。由于该绳束为黄瓜冠层生长的上边界，所以需要对顶端绳束进行精准识别。顶端绳束识别流程如图2所示。

因图像在不同光线下亮度、饱和度等因素存在差异，连续一个月每天采集黄瓜生长视频。使用OpenCV视频分帧算法提取测试期间每天8：00，12：00和18：00的黄瓜植株的冠层图像。采集图像某一帧RGB图像如图2（a）所示。

为了提升识别的效率，使用二值化算法对日光温室杂乱的背景进行处理。采用Otsu算法利用阈值将采集的温室黄瓜冠层图像背景与前景分割。随机初始化一个阈值T，将黄瓜冠层和背景分为前景a和背景b，采集的温室黄瓜冠层图像背景和前景之间的类间方差θ表示如式（5）所示^[20]。

θ=P_a1P_aＦ_a∑m，n∈af（m，n）－Q_a²+

P_b1P_bF_b∑m，n∈af（m，n）－Q_b²（5）

式中： F_a——温室黄瓜冠层图像前景像素点个数；

F_b——温室黄瓜冠层图像背景像素点个数；

P_a——采集的温室黄瓜冠层图像前景像素点个数占整幅图像的像素点个数的比例；

P_b——采集的温室黄瓜冠层图像背景像素点个数占整幅图像的像素点个数的比例；

Q_a——采集的温室黄瓜冠层图像前景像素值占整幅图像的像素值的比例；

Q_b——采集的温室黄瓜冠层图像背景像素值占整幅图像的像素值的比例。

其中F_a+F_b=1；f（m，n）表示图像中坐标为（m，n）点像素点值；Q为整幅图像总像素点个数的均值。最终，将0至255分别赋值给阈值T，Otsu算法自适应搜索到类间方差最大的阈值。二值化图像如图2（b）所示。

基于黄瓜秧蔓冠层的二值化图像，采用Canny算法进行温室黄瓜冠层图像边缘检测。因Soble算子较小时边缘检测存在导数误差偏大问题，本文采用Scharr算子减少导数误差，设置卷积核大小为3×3，Scharr算子在x和y方向卷积核h和u如下。

Scharr算子计算黄瓜秧蔓冠层二值化图像素点（i，j）在x和y方向卷积值G_x和G_y，如式（6）、式（7）所示。

像素点（i，j）处梯度的幅值G和梯度方向φ可表示为式（8）、式（9）。

G=G_x²+G_y²（8）

φ=arctanG_xG_y（9）

遍历并计算温室黄瓜冠层图像每个像素点的梯度，具有相同梯度方向的像素点中梯度最大为边界点。经过边缘检测的图像如图2（c）所示。

鉴于霍夫变换能够利用图像空间的点在参数空间有唯一方程的思想，基于边缘检测结果，通过点—线对偶性变换实现顶端绳束的识别。采用霍夫变换方法。在直角坐标系中，过点（x，y）的直线为^[21]

y=kx+l（10）

式中： k——直线的斜率；

l——直线的截距。

l=－xk+y（11）

当k和l被作为变量时，-x和y则为变换后的直线斜率和截距，变换后的公式是k-l平面中的一条直线。为更好地识别顶端绳束，试验测定了每行黄瓜植株顶端吊秧绳束与水平方向的夹角在－π12，π12之间。基于OpenCV视觉库HoughLinesP（）函数，识别采集的黄瓜秧蔓冠层图像中指定行顶端绳束，黄瓜冠层顶端绳束直线的起点和终点坐标分别为（x₁，y₁）和（x₂，y₂）。另外，为便于黄瓜落蔓阈值确定过程中HSV分量均值提取，将二值化图覆盖于原图，得到RGB色彩空间黄瓜秧蔓顶端绳束识别图像如图2（d）所示。

3.2 HSV分量均值提取和黄瓜落蔓阈值确定

3.2.1 HSV分量均值提取

由于RGB色彩空间不是直观的颜色模型，H、S、V空间模型分别表示颜色的色调、饱和度、亮度，相比于RGB模型更符合人眼对事物的感知特性，消除了R、G、B分量间的相关性。为了确定黄瓜秧蔓冠层颜色的上下阈值范围，将RGB色彩空间转换为HSV色彩空间，H（Hue）表示色调，S（Saturation）表示饱和度，V（Value）表示亮度，其转换公式如式（12）～式（14）所示。

H=60（G－B）max（R，G，B）－min（R，G，B）max（R，G，B）=R

120+60（B－R）max（R，G，B）－min（R，G，B）max（R，G，B）=G

240+60（R－G）max（R，G，B）－min（R，G，B）max（R，G，B）=B（12）

S=max（R，G，B）－min（R，G，B）max（R，G，B）max（R，G，B）≠0

0其他情况（13）

V=max（R，G，B）（14）

当计算结果H<0时，则需要进一步计算。

H=H+360（15）

黄瓜生长过程发现，当黄瓜秧蔓冠层顶部距离顶端水平绳束距离较近时，黄瓜秧蔓冠层顶部生长出来的黄瓜卷须很容易缠绕于秧蔓冠层顶端水平绳束，缠绕于顶端水平绳束的黄瓜秧蔓将出现无法降落和绕秧问题。为了防止黄瓜卷须缠绕秧蔓冠层顶端水平绳束，本研究设定黄瓜秧蔓冠层顶部距离黄瓜秧蔓冠层顶端水平绳束10 cm时进行落蔓，而试验温室黄瓜垄面距离黄瓜秧蔓冠层顶端水平绳束距离为195 cm。因此，黄瓜整体落蔓装置落蔓时黄瓜植株高度应≤185 cm。根据黄瓜实际生产作业要求，黄瓜每次落蔓高度为0.2m，则植株落蔓后的植株高度为165 cm。因此，在图2（a）中选取植株落蔓后高度165 cm至黄瓜秧蔓冠层顶端水平绳束高度195 cm之间采集的图像作为感兴趣区域（ROI区域）的高度，宽度为摄像头采集图像的宽度。

因一天中不同时间段的光照强度不同，所以同一张图像的色调、饱和度、亮度也会有差异，为了更精确地确定整体落蔓装置的落蔓阈值，分别采集早晨8：00，中午12：00，下午18：00各30张黄瓜秧蔓冠层图像，遍历每张图像中绿色部分（植株叶子）H、S、V各个分量值，并分别取每种分量所有绿色像素值的平均值统计每个时间段植株的H、S、V分量值，由于图像较多，本文从众多图像中随机选择一组HSV空间下相对应的ROI区域，如图3所示，统计的8：00、12：00、18：00时，H、S、V分量值分布如图4所示。

从图4可知，8：00，12：00和18：00所采集的图像中绿色像素点的H分量均分布在30～70之间。由于光照差异，S分量在8：00、12：00和18：00分别分布在100～160、50～100和140～180之间。V分量在8：00、12：00和18：00分别分布在100～160、160～200和60～100之间。

为了在提取绿色像素点时减少遗漏的情况，将阈值区间设定在各个分量的最大值与最小值之间，通过对不同时间段内植株ROI区域的处理后，确定H、S、V分量阈值分别为30～70、50～180和60～200。

3.2.2 黄瓜整体落蔓装置落蔓阈值确定

为了确定黄瓜整体落蔓装置落蔓阈值，采集植株高度165～190cm之间的60张图像，在所确定的H、S、V分量阈值范围内遍历ROI区域，计算此范围内绿色像素点的个数占ROI区域总像素点的比值。为了便于观察，本文随机选出10张图像绿色像素点占比结果如图5所示。

从图5可以看出，各组数据的变化趋势基本一致，随着植株高度的增加，ROI区域绿色像素点占总像素点的比值不断增加。在选定的ROI区域内，植株生长高度超过180cm后，绿色像素点占比单调增长开始加快，这主要是因为黄瓜植株生长过程中，黄瓜植株顶部叶片较小，随着植株的生长，植株底部较大叶片开始逐渐进入了选定ROI区域，绿色像素点开始单调快速增加。这表明采用ROI区域内绿色像素点的个数占总像素点的比值确定落蔓阈值是完全可行的。

为防止黄瓜卷须缠绕顶端水平绳束，本文在黄瓜秧蔓冠层顶部与黄瓜秧蔓冠层顶端水平绳束之间预留了10cm，即黄瓜秧蔓冠层植株高度应≤185cm落蔓时落蔓。考虑黄瓜各植株之间长势可能存在差异，本文选取黄瓜植株生长高度为184～185cm时，ROI区域绿色像素占比的平均值0.162～0.182为整体落蔓装置的落蔓阈值范围。

4 结果与分析

为了验证黄瓜落蔓阈值确定方法的正确率，基于整体黄瓜落蔓装置工作原理，搭建黄瓜整体落蔓装置如图6所示。

通过树莓派控制工业摄摄像头拍摄黄瓜秧蔓冠层图像，采用OpenCV计算采集图像感兴趣区域（ROI区域）内绿色像素点占总像素点的比值W，并与所确定的落蔓阈值范围W₀进行比较，比较后，树莓派驱动I/O口，输出高电平或低电平。当属于确定的黄瓜落蔓阈值范围时，输出高电平，此工况电机启动实现黄瓜落蔓，达到设定的落蔓时间后，树莓派输出低电平停止落蔓。基于冠层识别黄瓜整体落蔓装置控制流程如图7所示。

由于黄瓜的生长周期限制，为了保证试验的准确性，验证试验时，每次试验时，先将黄瓜秧蔓降落，然后再将落蔓装置电机反向旋转，实现秧蔓上升，模拟秧蔓冠层生长过程，电机控制速度为286r/min，树莓派控制摄像头拍摄速度为5幅/s。同时，树莓派输出端安装继电器，检测继电器的吸合状态，即当达到黄瓜落蔓阈值时，继电器将吸合，落蔓完成后继电器将断开。由于植株生长过程中秧蔓每天都会长大，每天做一次试验，共做60次试验，试验统计结果如表1所示。

由表1可以看出，采用ROI区域绿色像素点占总像素点的比值确定黄瓜落蔓阈值，植株高度184～185cm和高于185cm落蔓次数占总试验次数比例分别为90%和10%。另外，对高于185cm落蔓的6组试验中最大和最小植株高度进行了测量，测量结果如表2所示。

6组中最高和最矮的植株高度分别为185.8cm和183.7cm。这表明，黄瓜植株之间的长势差异对ROI区域绿色像素点占比有一定程度的影响。最高植株距离顶端绳束（195cm）的距离为9.2cm，由于本研究在黄瓜秧蔓冠层顶部与黄瓜秧蔓冠层顶端水平绳束之间预留了10cm，最高植株没有出现黄瓜卷须缠绕黄瓜秧蔓冠层顶端水平绳束现象。因此，在黄瓜秧蔓冠层顶部与黄瓜秧蔓冠层顶端水平绳束之间预留防黄瓜卷须缠绕顶端绳束的距离，采用ROI区域绿色像素点占总像素点的比值确定黄瓜冠层阈值落蔓方法，能够满足黄瓜整体落蔓工程实际要求。

5 结论

1） 设计一种基于冠层高度阈值识别的温室黄瓜整体落蔓装置，可根据黄瓜长势识别实现整体自动落蔓，有效提高黄瓜落蔓效率，降低黄瓜生产管理费用。

2） 采用霍夫变换对黄瓜落蔓装置顶端绳束进行图像识别，确定植株落蔓后高度165 cm至黄瓜秧蔓顶端水平绳束高度195 cm之间采集的图像作为感兴趣区域，根据感兴趣区域绿色像素点占总像素点的比值变化规律，确定感兴趣区绿色像素占比的平均值0.162～0.182为整体落蔓装置的落蔓阈值范围。

3） 温室黄瓜整体落蔓装置试验结果表明，黄瓜植株高度184～185cm和高于185cm落蔓次数占总试验次数比例分别为90%和10%。在黄瓜秧蔓顶部与黄瓜秧蔓顶端水平绳束之间预留防黄瓜卷须缠绕顶端绳束的距离，采用ROI区域绿色像素点占总像素点的比值确定黄瓜落蔓阈值落蔓方法，能够满足黄瓜生产实际要求。

参 考 文 献

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