0  引言

　　草莓又叫紅莓、洋莓、地莓等，是一種紅色的水果。草莓是對薔薇科草莓屬植物的通稱，屬多年生草本植物。草莓的外觀呈心形，鮮美紅嫩，果肉多汁，含有特殊的濃郁水果芳香。草莓營養(yǎng)價值高，含豐富維生素C ，有幫助消化的功效，與此同時，草莓還可以鞏固齒齦，清新口氣，潤澤喉部。

　　目前世界上大多數(shù)國家都有草莓栽培。美國草莓栽培面積2.3萬公頃，產量56.7萬噸，約占世界總產量的28%，平均產量24.6噸/公頃。日本栽培面積1.1萬hm2，產量21.8萬噸，占世界總產量的11%，平均產量19.3噸/公頃。歐洲是主要草莓產地，約占世界產量的50%，波蘭、意大利、西班牙、荷蘭、比利時、俄羅斯，羅馬尼亞和英國栽培面積較大，產量一般為9.5-18.3噸/公頃。我國是世界上草莓野生資源豐富的國家，很早就開始利用野生草莓，并一直沿襲至今。我國的大果草莓栽培始于1915年，但過去未受到重視，發(fā)展緩慢。20世紀80年代以來草莓生產有了迅速的發(fā)展。中國目前草莓生產面積約7萬hm2，面積居位，其中主要產地分布在安徽、遼寧、河北、山東、江蘇、上海、浙江等東部沿海地區(qū)，近幾年四川、安徽、新疆、北京等地區(qū)發(fā)展也很快。重點草莓產區(qū)有江蘇泗洪、安徽合肥、遼寧丹東、河北保定、山東煙臺、上海郊區(qū)、四川雙流、江蘇連云港等，其中合肥長豐縣目前已擁有14.5萬畝的草莓種植面積，年產草莓20萬噸以上，總產值在10億元以上，到2012年擴大到20萬畝以上，并建成全國的脫毒草莓科技園。每年在北京人民大會堂、北京釣魚臺國賓館舉辦推介會，在北京新發(fā)地市場、天津紅旗市場、沈陽水果批發(fā)市場召開經銷商與草莓戶對接會，其生產規(guī)模已經從原先的居安徽省之首躍居成為全國草莓大縣，長豐草莓已成為。

　　隨著我國種植結構的調整，草莓種植面積逐年擴大。由于草莓基肥施用量大、需水多，雜草生長茂盛。另外草莓植株低矮，種植密度大，除草困難。使用機器視覺防治草莓雜草是降低農藥污染、增加產量、減少人工的重要途徑。

1 草莓苗期雜草的防治策略

　　現(xiàn)有利用機器視覺識別雜草的算法中，主要是以形狀特征為識別特征。Onyango等2003年通過形狀特征識別作物和雜草，實驗中識別率分別達到 82%～92%和68%～92%[3]。Aitkenhead等2003年使用人工神經網絡對形狀特征進行研究，對胡蘿卜幼苗與黑麥草和藜的識別率超過 75%[4]。S?gaard2005年利用形狀模板進行雜草識別達到65%～90%以上的識別率[5]。得到識別結果后，現(xiàn)有相關研究一般是將一幅圖像分成若干子區(qū)域，根據(jù)子區(qū)域中雜草的情況噴灑除草劑。

　　草莓雜草防治中，由于除草劑對草莓的生長影響很大，首先要求除草劑盡量不噴灑到草莓上。但是在苗期，雜草剛剛出現(xiàn)的時候，雜草植株小不易識別； 另一方面，使用現(xiàn)有的識別方法識別率無法達到100%，存在將草莓識別為雜草的情況。所以使用傳統(tǒng)的識別策略噴灑除草劑容易傷害草莓植株。如果將草莓識別出來，在不是草莓的區(qū)域噴灑除草劑，就可以保護草莓并防治雜草。雖然這一方法未明顯改善土壤中農藥殘留的問題，但是對于保護草莓，特別在無公害草莓的生產中效果明顯。另外，這樣噴灑除草劑也一定程度上減少了除草劑的使用量。因此，利用機器視覺識別出草莓后將除草劑噴灑在不是草莓的區(qū)域是針對草莓苗期雜草防治的有效策略。

2 圖像處理算法和除草劑的噴灑方法

　　從田間獲取的原始圖像包括草莓、雜草和背景，首先需要通過分割操作將背景去除。通過硬件設備得到的彩色數(shù)字圖像初始狀態(tài)均為RGB圖像，如圖1 （a）所示。在RGB圖像中，每一個RGB彩色像素由R、G、B三個值表示，三個分量的取值范圍由存儲方式決定。目前使用的全彩色圖像，每個像素24個字節(jié)，每個分量8個字節(jié)，所以每個分量都分為256（28）個灰度級。由于閾值分割是雜草圖像分割中的主要算法，分割操作主要是確定分割時使用的特征。 Woebbecke等1995年提出超綠特征（2g-r-b）用于雜草圖像的分割，并分析了r-b、g-b、（g-b）/（r-g）和H等其它顏色特征，結果認為（2g-r-b）為可取[8]。在現(xiàn)有的雜草圖像分割研究中，這一結果被廣泛接受，超綠特征為代表的顏色特征成為主要的雜草分割特征。但是分割誤差的問題依然沒有解決，2006年毛罕平等分析了影響分割誤差的因素[9]。作者通過大量實驗，利用遺傳算法優(yōu)化分割特征，得到優(yōu)化后的特征為：-149R+ 218G-73B，減少了這些因素的影響。本文采用優(yōu)化后的特征進行雜草圖像的分割。若分割處理后的像素點為g，則：

　　其中標記為1的像素為草莓和雜草，而標記為0的像素為背景。T表示分割閾值。

　　分割后雜草由于剛剛出現(xiàn)、植株體積小，在圖像中所占像素點相對較少。通過形態(tài)學開操作可以在較少改變草莓輪廓的情況下去除圖像中的雜草像素，這樣就得到了草莓的圖像。因此，利用機器視覺防治草莓苗期雜草的方法為：

　　STEP1：利用特征-149R+218G-73B，通過閾值分割去除土壤等背景；

　　STEP2：對分割結果二值化后進行開操作得到草莓圖像；

　　STEP3：將草莓圖像分為6行8列共6×8=48個子區(qū)域，根據(jù)是否有草莓的像素確定每個區(qū)域是否噴灑除草劑。

圖1 草莓苗期雜草圖像 （a）原圖（b）分割后的圖像（c）識別結果（d）噴灑子區(qū)域（e）噴灑方法

 　　如圖1（a）所示，在原始圖像中，雜草植株小，不易發(fā)現(xiàn)，人工作業(yè)難以清除。圖1（a）分割去除土壤后背景變?yōu)榘咨s草零星分布于圖像中，顏色差異明顯，如圖1（b）所示。圖1（b）二值化后通過形態(tài)學開操作得到圖1（c），圖中清除了雜草對應的像素，剩下黑色部分為草莓在圖像中對應的像素。然后將圖 1（c）分為6行8列共6×8=48個子區(qū)域，如圖1（d）所示。再根據(jù)每個區(qū)域有無草莓像素確定是否噴灑除草劑，因此圖1（d）得到的噴灑方法如圖 1（e）所示，其中顏色加深了的子區(qū)域為噴灑除草劑的區(qū)域，顏色未改變的子區(qū)域不噴灑除草劑。

3 實驗結果與分析

　　使用Canon A75數(shù)碼相機2006年10月22日下午17：30左右在柳州市西鵝鄉(xiāng)草莓地采集20幅草莓苗期雜草圖像。按本文方法進行圖像處理，識別結果和噴灑結果如表1所示。

表1 識別結果和噴灑方法

　　如表1所示，按本文方法處理后，可節(jié)省50%左右的除草劑，并且基本上沒有將除草劑噴灑到草莓上，同時漏噴除草劑的區(qū)域也很少，基本上實現(xiàn)了草莓苗期雜草的防治。在有草莓的子區(qū)域卻噴灑了除草劑的情況中，草莓在區(qū)域中面積很少，多是一些葉片邊緣，這主要是開操作刪除了一些葉片邊緣。這類情況的數(shù)量較少而且主要是草莓葉片邊緣，所以對草莓的危害也不大。在沒有草莓而未噴灑除草劑的區(qū)域中，主要是雜草植株已經長大，所占面積相對較多，開操作無法將其從圖像中清除。顯然本方法適用于草莓移栽后，雜草尚未長大的時期，隨著雜草的不斷生長，本方法的有效性逐漸下降。

　　顯然，圖像被分為若干子區(qū)域的過程中，子區(qū)域的大小直接影響的識別結果。

4 結論

　　針對草莓苗期雜草防治的特點，本文提出利用機器視覺識別出草莓后在不是草莓的區(qū)域噴灑除草劑的噴灑策略，并根據(jù)這一噴灑策略得到了相應的處理方法。實驗結果顯示該方法很少將除草劑噴灑到草莓上，同時漏噴除草劑的區(qū)域也不多，基本上實現(xiàn)了草莓苗期雜草的防治，并節(jié)省了50%左右的除草劑。該方法可應用于類似草莓這樣對農藥殘留要求高的作物的雜草防治中。