1建模实验设计
Sharp公司生产的GP2Y0A710K0F型红外测距传感器通过5V电源供电，正常工作时，发射器中的红外二极管发射红外线，遇到障碍物反射时被探测器检测到，传感器利用CCD对发射与接收之间的时间差数据进行图像处理，由信号处理器处理后以电压的形式输出，其输出端连接电压计量表。为了建立该传感器的测距模型，设计如下实验装置，水平安装一个标有刻度的导轨，导轨一端固定一块粘满棉花和棉枝的平板，平板与导轨垂直，将传感器面向平板固定在导轨的滑块上移动（图2a）。建模时，传感器以距离平板0.05m处为起点开始外移，每移动0.05m采集1次电压，总计采集60次，总长5.5m，以此为基础，建立距离与电压之间的对应关系曲线（图2b）。由图可知，在0.7~1.6m的距离区间内，电压（2.92V~1.86V）的区分度较好，可用于设计下一步的棉株测距范围。
2棉株测距实验设计
在1.55m高处安装相互垂直的导轨A与B，固定于导轨B滑块上的测距传感器沿着X轴移动，固定于导轨A滑块上的导轨B则沿着Y轴移动，向下测量棉株的Z轴距离（图3a）。具体测量步骤为，传感器每隔0.01m沿Y轴移动一次，移动总长为0.67m；每次移动后再沿X轴每隔0.01m移动一次，移动总长为0.57m；一共采集57×67个电压，再利用所建立的红外测距模型将电压转换成距离，获取棉株表面点云的Z轴坐标矩阵；将棉株表面点云的Z轴坐标矩阵简称为棉株图像，用边缘检测算子结合形态学运算从棉株图像中提取棉花图像，基于分水岭图像分割算法提取单朵棉花并求取其距离。为验证其正确性，所采用的手工测量方法为，将皮尺自由落至地面，读取棉花表面至地面的距离（图3b）。
3结果与分析
3.1棉株测距
由于建模时测距传感器的移动间距达0.05m，为了减小电压-距离转换时的误差，需要对0.7~1.6m距离区间的测距模型曲线进行线性内插值处理，以提高Z轴的测距精度。方法是电压每隔0.01V插值1次，随着电压由2.92V减小至1.86V，插值点越来越少，获取了最终的棉株测距模型（图4a）。由图可知，随着距离的增加，传感器的Z轴测距间距由0.0045m变化至0.0167m，其均值0.0085m为测距精度，传感器在X、Y轴上的采样精度为0.01m。在棉株测距实验装置中，采集了57×67个电压，根据上述棉株测距模型将电压转换为距离，获取棉株表面点云的Z轴坐标矩阵，其值域为0.73~1.55m，其中，1.55m为地面坐标。该矩阵可视为一幅灰度图（图4b），简称为棉株图像，距离越小灰度越深，白色背景为地面。
3.2棉株图像分割
将棉株距离图像转换为棉株到地面之间的距离图像（图6a），以去除地面背景。观察棉株的形态特性，发现棉花边缘呈闭环状且梯度一致，而棉枝边缘呈开环状且梯度渐变，基于这一点，考虑用边缘检测算子分割棉花与棉枝区域。Sobel、Laplace等常用的边缘检测算子会形成不闭合边界，甚至产生双边界，而Canny算子基于最优化逼近准则来获取闭合边界，适用于棉花边界的提取。
3.3棉花图像分割
观察棉花的距离图像可知，需要进一步分割才能获取单朵棉花的距离。根据棉株的生长特性，同一棉枝上相邻果节上的2朵棉花可能粘连，夹角为450的棉枝上邻近的2朵棉花可能因上下遮挡而重叠，这些粘连重叠的棉花通常不会超过一半。观察棉花距离的三维图像（图7）可知，棉花表面点云的灰度值呈圆锥体状，适合用分水岭算法分割粘连重叠的棉花。
4结论
(1)利用红外测距实验装置和计算机图像处理技术，研究了一种用于采棉机器人的红外测距方法，实现了棉株上棉花的识别与定位。结果表明，单朵棉花的图像识别率达91.3%；红外与人工测距结果的相关系数为0.9922，单朵棉花的测距结果正确，采样精度为0.01m，测距精度为0.0085m；该方法有效地避免了户外光照条件多变的影响，为采摘机器人运动轨迹的规划提供了参数。(2)以0.65的标准差设计了高斯滤波器的尺寸，以0.2m为强阈值，利用Canny边缘检测算法有效提取了棉花的闭合边缘。(3)用峰点滤波器增强棉花图像，利用分水岭算法结合棉花的农学生长特性有效地分割了遮挡不过半的粘连重叠棉花，适应棉株上棉花分布的多样性。(4)人工测距时，使用皮尺自由落下的测量方法，皮尺的垂直度影响测量结果，可考虑用重锤线或落地游标卡尺来保证垂直度。
作者：王玲 邹小昱 刘思瑶 陈兵林 商业经济论文朱宏超 朱镕杰 单位：南京农业大学工学院 江苏省现代设施农业技术与装备工程实验室 南京农业大学农业部作物生长调控重点开放实验室
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