機器視覺作為智能農業機器人的外部傳感器，是機器人作業裝備的眼睛，是最大的信息源，具有感知信息豐富、采集信息完整等優勢。目前以機器視覺為主的作業信息感知技術已成為農業機器人智能化的關鍵技術和研究熱點。
近日，我國智能科學技術重要獎項“吳文俊人工智能科學技術獎”頒發。其中“非結構環境下農業機器人機器視覺關鍵技術與應用”項目獲得2020年度吳文俊人工智能技術發明獎。
什么是機器視覺？什么是非結構環境？目前我國農業機器人視覺技術達到了怎樣的水平？應用領域有哪些？5月14日“非結構環境下農業機器人機器視覺關鍵技術與應用”項目主要完成人，中國農業大學副教授張春龍、袁挺在接受科技日報記者采訪時對以上問題進行了解答。
農業機器人對視覺系統要求很高
什么是機器視覺？袁挺解釋，機器視覺是人工智能正在快速發展的一個重要分支，簡單來說，機器視覺就是用傳感器代替人眼來做檢測和判斷。
“作為智能農業機器人的外部傳感器，機器視覺是機器人作業裝備的眼睛，是最大的信息源，具有感知信息豐富、采集信息完整等優勢。”張春龍說。
袁挺介紹，機器視覺是通過視覺產品（即圖像采集裝置）將被拍攝的目標轉換成圖像信號，并傳送給專用的圖像處理系統，系統得到目標的形態信息，再將像素分布和亮度、顏色等信息轉變成數字信號。隨后圖像處理系統對這些信號進行各種運算來提取目標特征，進而根據判別的結果來控制現場裝備的動作。
“機器視覺最基本的特點就是可以提高生產的靈活性和智能化程度。在一些不適于人工作業的危險工作環境或者人工視覺難以滿足要求的場合，常用機器視覺來替代人工視覺。同時，在大批量重復性工業生產過程中，機器視覺技術可以大大提高生產的效率和自動化程度。”袁挺說。
“對于農業機器人來說，非結構環境主要指農田自然環境。非結構環境對于農業機器人作業來說存在諸多不確定因素，如自然光照多變、待作業空間復雜多變、作業對象千姿百態、枝葉果實相互遮擋等，這都成為機器人作業中信息視覺感知的技術難題。”張春龍說。
由于農業機器人的作業目標是離散個體，其個體特征具有隨機性和多樣性，這種非標準化的目標信息增大了農業機器人機器視覺系統感知與判斷的難度。張春龍表示，機器視覺系統只有具備對作業對象的準確識別和對目標位置的精確感知，才能降低對作業對象的損傷，提高作業成功率和效率。
“目前，以機器視覺為主的作業信息感知技術已成為農業機器人智能化的關鍵技術和研究熱點。”張春龍說。
多項技術打破國外壟斷、填補空白
田間的非結構環境為農業機器人研發帶來了挑戰，制約著農業機器人技術的推廣與應用。張春龍介紹：“非結構環境下農業機器人機器視覺關鍵技術與應用”項目通過對農業機器人機器視覺技術的深入研究，在非結構環境下信息獲取、復雜光機電協同控制、“激光+視覺”多元信息感知等方面取得了技術突破，多項技術打破國外技術壟斷，填補國內空白。項目擴展了人工智能技術在農業場景的落地應用，實現了農業機器人從實驗室走向田間生產的創新實踐，引領了傳統農機的智能化轉型。
農田環境中的自然光照、陰影、風速等因素復雜多變，使得機器視覺作物信息動態穩定獲取成為難點。“項目從自然光照補償和抑制機理、機器學習與立體視覺算法匹配等方面進行了技術創新，提出了農業非結構環境下自然光照補償和抑制機理的機器視覺處理技術，通過分析視覺信息對自然光照變化的敏感程度，構建光照波動控制模型，突破自然光照變化對作物信息動態穩定獲取的技術局限，打破了傳統機器視覺缺乏對自然光照適應性的技術瓶頸。”袁挺說。
此外，農田環境作物信息疊加多義、作業空間復雜多變，枝葉交錯、果實重疊、苗草簇生，使得機器視覺難以準確識別作物信息。“項目從作物光譜特性、物理性狀與視覺圖像智能算法匹配等方面進行了技術創新，研究了近紅外、可見光視覺技術和深度學習方法交叉融合的農業非結構環境下作物信息智能獲取技術，突破了自然環境下農作物信息精準獲取難點問題。”張春龍介紹。
針對農業機器人工作在田間非結構環境中，地形起伏、溝渠縱橫，其視覺系統與執行機構協同控制的問題，“項目從機器人手眼協同控制等方面進行了技術創新，研究了非結構環境下農業機器人末端執行機構視覺伺服控制技術，破解了農業機器人精度與速度、效率與損傷間辯證關系的協同控制難點問題。”袁挺指出。
新技術可用于多項農業領域
“非結構環境下農業機器人機器視覺關鍵技術與應用”項目成果集成了非結構環境下自然光照補償的雙目視覺處理器、機器人柔性作業末端視覺伺服控制等技術，實現了農業植株狹窄作業空間中的機器人精準采收，目前已在多種農業機器人中實現應用。
比如，黃瓜采摘機器人有一雙“大眼睛”和一支靈活的機械手臂，它不僅能自主完成黃瓜的采摘作業，還能自己辨別黃瓜的成熟度，只采摘那些個頭大飽滿的黃瓜；智能施藥機器人，能利用自己的“眼睛”獲取田間病蟲草害信息，及時對重點部位或區域噴灑農藥，實現精準噴灑，降低化學農藥使用量，更加符合農業綠色生產的要求；農田鋤草機器人，基于非結構環境下機器人作業目標視覺感知與機器人末端執行機構自適應伺服控制技術，實現了鋤草機器人自動對行和作物株間鋤草作業。
這些智能機器人現在已經在北京、新疆、江蘇等農業示范區得到了推廣應用。
“我們經過調研發現，在規模農業較發達地區，智能農機有著可觀的潛在需求，不但可以降低高昂的人工費用，還可以進行精準作業，減少農藥、化肥等施用量，為農業可持續發展提供技術支撐。隨著我國農業機械化規模化發展，中國農業向智能化升級已經成為可能。”張春龍說。
同時，農業機器人機器視覺關鍵技術也可應用于農業植保無人機，它集成了作業目標雙目視覺信息智能感知方法、自主仿地飛行自適應控制方法、實時地塊邊界識別與避障飛行控制方法等技術，實現了植保無人機仿地飛行、高速避障、精準噴灑作業。
“未來，項目團隊將繼續推進人工智能+機器視覺技術研究，借助人工智能技術促進農業機器人產業化發展，為現代農業無人化生產提質、增效、賦能。”張春龍說。
近日，我國智能科學技術重要獎項“吳文俊人工智能科學技術獎”頒發。其中“非結構環境下農業機器人機器視覺關鍵技術與應用”項目獲得2020年度吳文俊人工智能技術發明獎。
什么是機器視覺？什么是非結構環境？目前我國農業機器人視覺技術達到了怎樣的水平？應用領域有哪些？5月14日“非結構環境下農業機器人機器視覺關鍵技術與應用”項目主要完成人，中國農業大學副教授張春龍、袁挺在接受科技日報記者采訪時對以上問題進行了解答。
農業機器人對視覺系統要求很高
什么是機器視覺？袁挺解釋，機器視覺是人工智能正在快速發展的一個重要分支，簡單來說，機器視覺就是用傳感器代替人眼來做檢測和判斷。
“作為智能農業機器人的外部傳感器，機器視覺是機器人作業裝備的眼睛，是最大的信息源，具有感知信息豐富、采集信息完整等優勢。”張春龍說。
袁挺介紹，機器視覺是通過視覺產品（即圖像采集裝置）將被拍攝的目標轉換成圖像信號，并傳送給專用的圖像處理系統，系統得到目標的形態信息，再將像素分布和亮度、顏色等信息轉變成數字信號。隨后圖像處理系統對這些信號進行各種運算來提取目標特征，進而根據判別的結果來控制現場裝備的動作。
“機器視覺最基本的特點就是可以提高生產的靈活性和智能化程度。在一些不適于人工作業的危險工作環境或者人工視覺難以滿足要求的場合，常用機器視覺來替代人工視覺。同時，在大批量重復性工業生產過程中，機器視覺技術可以大大提高生產的效率和自動化程度。”袁挺說。
“對于農業機器人來說，非結構環境主要指農田自然環境。非結構環境對于農業機器人作業來說存在諸多不確定因素，如自然光照多變、待作業空間復雜多變、作業對象千姿百態、枝葉果實相互遮擋等，這都成為機器人作業中信息視覺感知的技術難題。”張春龍說。
由于農業機器人的作業目標是離散個體，其個體特征具有隨機性和多樣性，這種非標準化的目標信息增大了農業機器人機器視覺系統感知與判斷的難度。張春龍表示，機器視覺系統只有具備對作業對象的準確識別和對目標位置的精確感知，才能降低對作業對象的損傷，提高作業成功率和效率。
“目前，以機器視覺為主的作業信息感知技術已成為農業機器人智能化的關鍵技術和研究熱點。”張春龍說。
多項技術打破國外壟斷、填補空白
田間的非結構環境為農業機器人研發帶來了挑戰，制約著農業機器人技術的推廣與應用。張春龍介紹：“非結構環境下農業機器人機器視覺關鍵技術與應用”項目通過對農業機器人機器視覺技術的深入研究，在非結構環境下信息獲取、復雜光機電協同控制、“激光+視覺”多元信息感知等方面取得了技術突破，多項技術打破國外技術壟斷，填補國內空白。項目擴展了人工智能技術在農業場景的落地應用，實現了農業機器人從實驗室走向田間生產的創新實踐，引領了傳統農機的智能化轉型。
農田環境中的自然光照、陰影、風速等因素復雜多變，使得機器視覺作物信息動態穩定獲取成為難點。“項目從自然光照補償和抑制機理、機器學習與立體視覺算法匹配等方面進行了技術創新，提出了農業非結構環境下自然光照補償和抑制機理的機器視覺處理技術，通過分析視覺信息對自然光照變化的敏感程度，構建光照波動控制模型，突破自然光照變化對作物信息動態穩定獲取的技術局限，打破了傳統機器視覺缺乏對自然光照適應性的技術瓶頸。”袁挺說。
此外，農田環境作物信息疊加多義、作業空間復雜多變，枝葉交錯、果實重疊、苗草簇生，使得機器視覺難以準確識別作物信息。“項目從作物光譜特性、物理性狀與視覺圖像智能算法匹配等方面進行了技術創新，研究了近紅外、可見光視覺技術和深度學習方法交叉融合的農業非結構環境下作物信息智能獲取技術，突破了自然環境下農作物信息精準獲取難點問題。”張春龍介紹。
針對農業機器人工作在田間非結構環境中，地形起伏、溝渠縱橫，其視覺系統與執行機構協同控制的問題，“項目從機器人手眼協同控制等方面進行了技術創新，研究了非結構環境下農業機器人末端執行機構視覺伺服控制技術，破解了農業機器人精度與速度、效率與損傷間辯證關系的協同控制難點問題。”袁挺指出。
新技術可用于多項農業領域
“非結構環境下農業機器人機器視覺關鍵技術與應用”項目成果集成了非結構環境下自然光照補償的雙目視覺處理器、機器人柔性作業末端視覺伺服控制等技術，實現了農業植株狹窄作業空間中的機器人精準采收，目前已在多種農業機器人中實現應用。
比如，黃瓜采摘機器人有一雙“大眼睛”和一支靈活的機械手臂，它不僅能自主完成黃瓜的采摘作業，還能自己辨別黃瓜的成熟度，只采摘那些個頭大飽滿的黃瓜；智能施藥機器人，能利用自己的“眼睛”獲取田間病蟲草害信息，及時對重點部位或區域噴灑農藥，實現精準噴灑，降低化學農藥使用量，更加符合農業綠色生產的要求；農田鋤草機器人，基于非結構環境下機器人作業目標視覺感知與機器人末端執行機構自適應伺服控制技術，實現了鋤草機器人自動對行和作物株間鋤草作業。
這些智能機器人現在已經在北京、新疆、江蘇等農業示范區得到了推廣應用。
“我們經過調研發現，在規模農業較發達地區，智能農機有著可觀的潛在需求，不但可以降低高昂的人工費用，還可以進行精準作業，減少農藥、化肥等施用量，為農業可持續發展提供技術支撐。隨著我國農業機械化規模化發展，中國農業向智能化升級已經成為可能。”張春龍說。
同時，農業機器人機器視覺關鍵技術也可應用于農業植保無人機，它集成了作業目標雙目視覺信息智能感知方法、自主仿地飛行自適應控制方法、實時地塊邊界識別與避障飛行控制方法等技術，實現了植保無人機仿地飛行、高速避障、精準噴灑作業。
“未來，項目團隊將繼續推進人工智能+機器視覺技術研究，借助人工智能技術促進農業機器人產業化發展，為現代農業無人化生產提質、增效、賦能。”張春龍說。
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