基于无人飞行器的水稻虫害监测系统

摘 要：该系统利用GPS与GIS（地理信息系统）相结合的方法，为无人飞行器提供地理位置信息，实现四旋翼飞行器的自动飞行；利用WiFi网络把采集的图片传输到地面站，通过VC++中OpenCV的视觉库对图片进行图像增强、图像滤波、边缘检测和图像分割，检测到害虫后，启动预警模块。

关键词：无人飞行器；图像处理；OpenCV

1 概述

水稻是中国重要的粮食作物之一，我国危害水稻的有害生物很多，据记载，水稻病害有61种，水稻害虫有78种。其中，虫害明显重于病害，部分病害由虫害引发[1]。虫害的发生会严重影响到水稻产量，并且使得高效低毒农药的需求不断增大，给稻米质量安全带来了一定的安全隐患。可见，有效防治水稻害虫对水稻高产与稳产具有重要意义。李继宇、张铁民等就在2009年提出了将小型无人机在农田信息监测系统中的应用，以小型无人机的灵活、不受地域及环境的限制来获取高分辨率图像，从而达到机动快速的农情监测系统[2]。本研究基于无人飞行器搭建稻田虫害监测系统，具有监测范围广，不受地形限制，效率高，速度快等优点；利用WiFi传输图像具有设备成本低，传输速率高，传输距离较远，覆盖范围大等优点。

2 硬件系统设计

飞行器采用四旋翼飞行器。四旋翼具有很强的稳定性，且能够实现超低空飞行和空中悬停，对采集高清图像及精确的信息有很大的帮助，不仅如此，四旋翼还具有极大的负载量，可以负载较多信息采集传感器而不影响速度和稳定性。四轴飞行器采用四个旋翼作为飞行的直接动力源，旋翼对称分布在机体的前后、左右四个方向，四个旋翼处于同一高度平面，且四个旋翼的结构和半径都相同，旋翼1和旋翼3逆时针旋转，旋翼2和旋翼4顺时针旋转，四个电机对称的安装在飞行器的支架端，支架中间空间安放飞行控制计算机和外部设备。四旋翼飞行器的结构形式如图1所示。

电机1和电机3逆时针旋转的同时，电机2和电机4顺时针旋转，因此当飞行器平衡飞行时，陀螺效应和空气动力扭矩效应均被抵消。与传统的直升机相比，四旋翼飞行器有下列优势：各个旋翼对机身所施加的反扭矩与旋翼的旋转方向相反，因此当电机1和电机3逆时针旋转的同时，电机2和电机4顺时针旋转，可以平衡旋翼对机身的反扭矩。

系统所采用的四轴飞行器由主控制模块、飞行控制器、无线通信模块、驱动电机、遥控器等结构组成，如图2所示。

3 软件系统设计

地面站的设计基于MFC平台，用于无人飞行器的地面控制与管理。地面站与无人机直接通过WiFi进行数据通讯，地面站软件实时接收由WiFi传来的各种状态数据，实时解析处理后显示在界面上；同时可以根据操作员的命令向无人机发送各种预定义的指令来对无人机进行控制。

4 图像处理模块设计

当地面站接收到飞机传回的图像时，将启动图像处理模块，该模块式基于OpenCV视觉库的数字图像处理，通过图像滤波、背景分割、特征识别、特征提取、杂点计数，统计害虫数量，当数量达到一定值时启动预警模块。

使用OpenCV处理图像的优势在于支持可嵌入性。OpenCV图像处理算法库在VC++编译环境下运行，为数字图像的处理提供了极大的便利，它包含了丰富的各类图像处理及识别的函数。在稻田虫害图像处理中，运用OpenCV中的函数实现包括彩色转换为灰度、高斯平滑、形态学操作、阈值二值化和边缘提取等。

绝大多数水稻病虫害的原因都是水稻的叶子出现黑斑或黄斑。OpenCV提供了blob斑点检测方法的相应接口，先将图像进行高斯模糊，再对scale-space作用拉普拉斯算子，然后利用拉普拉斯梯度在blob的中心取得最大值，从而提取blob斑点。同时设置最大斑点半径，从而过滤掉图像背景阴影部分，最终标记全部斑点并计数，当斑点数达到阈值时进行预警。

重要的步骤：（1）生成log sigma；（2）生成LOG卷积后的scale_space；（3）检测所有可能的blob：（4）删除重叠度大的blob。

图3、图4为图像处理前后的对比，水稻上的黑斑被一一标出，达到预期效果。

5 结束语

本研究以无人飞行器为研究载体，通过地面站的控制以及各种图像处理的算法，实现了对虫害的检测。所做设计可以从以下几个思路进行完善：（1）路径跟踪：将每次系统启动后的路径记录，以备查看。（2）实时导航：可以根据GPS提供的坐标点位提供移动的方向、最大速度和跟踪时间等信息。

参考文献

[1]杨玲玲，丁为民，刘德营，等.水稻飞虱图像几何形状特征的提取[J].农机化研究，2008（6）：180-183.

[2]李继宇，张铁民，等.小型无人机在农田信息监测系统中的应用[J].农机化研究，2010（5）：183-186.

作者简介：钟泽宇（1995-），男，浙江绍兴人，本科生，研究方向：嵌入式。