автореферат диссертации по процессам и машинам агроинженерных систем, 05.20.02, диссертация на тему:ЭЛЕКТРОННО-ОПТИЧЕСКИЙ СПОСОБ КОМПЬЮТЕРНОЙ ОЦЕНКИ МОРФОЛОГИЧЕСКИХ ПАРАМЕТРОВ ЛИСТЬЕВ КАРТОФЕЛЯ ПРИ СОРТОСОПРОВОЖДЕНИИ



Российская академия сельскохозяйственных наук

Всероссийский научно-исследовательский институт электрификации сельского хозяйства (ГНУВИЭСХ)

На правах рукописи

СОРОКОТЯГА Александр Алексеевич

ЭЛЕКТРОННО-ОПТИЧЕСКИЙ СПОСОБ КОМПЬЮТЕРНОЙ ОЦЕНКИ МОРФОЛОГИЧЕСКИХ ПАРАМЕТРОВ ЛИСТЬЕВ КАРТОФЕЛЯ ПРИ СОРТОСОПРОВОЖДЕНИИ

Специальность 05.20.02 - Электротехнологии и электрооборудование в

сельском хозяйстве

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Москва - 2005

Работа выполнена во Всероссийском научно-исследовательском институте электрификации сельского хозяйства (ГНУ ВИЭСХ)

Научный руководитель: доктор технических наук,

БАШИЛОВ Алексей Михайлович

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор СВЕНТИЦКИЙ Иван Иосифович

кандидат технических наук, доцент АНДРЕЕВ Владимир Константинович

Ведущая организация: Всероссийский научно-исследовательский институт картофельного хозяйства (ВНИИКХ)

Защита диссертации состоится 005г. в У^Оч'лс на

заседании Диссертационного совета Д 006.037.01 во Всероссийском научно-исследовательском институте электрификации сельского хозяйства (ГНУ ВИЭСХ) по адресу: 109456, Москва, 1-й Вешняковсквй проезд, дом 2.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ВИЭСХа.

Телефон: (095) 171-19-20 Телефакс: (095) 170-51-01 E-mail: vlesh@dol.ru

Автореферат разослан " ¿¡^У^ч 2005г.

Ученый секретарь диссертационного совета, кандидат технических наук старший научный сотрудник

А. И. Некрасов

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ Актуальность работы. Наша страна занимает второе место в мире по ко-личеств^^лошздей, задействованных для возделывания картофе^однако^ одноГш последних мест по

урожайности в 9 - П т/га, против средней урожайности в 34,6 т/га в гтляна* ЕС характерен дм всех категорий хозяйств и регионов как с благоттри-¿ и сЗ^Г^ьши условиями возделывания. Одной из причин ГГо Арож^йноста является использование на посадку несертифицированнс,

гсГнизкокач ествеаного, вырожденной, семенного

' та11Ш1 в сортовом картофеле накапливается вирусная инфекция, что иркво-ГиГкв^« сорт^, снижению качественных кара.ггеристик семенного матеойалаи ках следствие, к уменьшению урожайности наЗО-40/«,.

Своевременное выявлю вырожден«« сорта и проведение ния способно предотвратить снижение урожая- В связи с этим в период вех^а ции растений семенного картофеля проводится инспекция

и визуальная опенка их морфологических параметров по методике испьтиии не отличимость, однородность н стабильность (ООС), разработанной междуна-м по охране новых сортов (ОРОУ). Визуальная опенка являйся ^Той и малоинформатйвной, то сказывается правильности и своевременности определения вырождения семенного картофеяя _

В решении этой проблемы важное значение имеет разработка более сов^ ш енного ин^рмаиишмо-аналитического способа оценки морфатог«™ ДИ^ЬС» картофеля на базе цифровых систем технического зрения ^ С ^Гением СП в «цротекнологиях, можно выделить исследования з'арубежн^ ученых 0. С. К. О. Сиг еу ^СНе*и, др.по

созданию видео-цифровой системы идентификации растений ™ой

поверхности, а также исследования отечественных ученых И. Ф^Бородинан. И Кипнлина, А. М. Башнпова, С. А, Родикова и др. по созданию авеироино-оптачесетх Систем сортировш плодов по качеству, С. Г. Денисюка н др. по ^июонГ^омпьютерной установки для автоматизированной опенки степени поражения растений листовыми болезнями.

Позему, разработка электронно-оптического способа компьютерной оценкГГрфопо™™ параметров листьев картофеля на базе омского ци^^^ого устройства при сортоиспытаниях и сортосопровождении в период вегетадшГрастений является дуальной научной и народнохозяйственной за-

^Цель работы. Исследование и разработка электронно-оптического способа компыотерной оценки морфологических параметров »«сш» ^

печивающего выявление отличимости, однородности и стабильности сорта при сортоиспытании н сортосопровождении в период вегетации растений.

Задачи исследований: __„„„я,

1. Обосновать целесообразность разработки электронно-оптического способа

ЦНБ МСХА фонд научной литературы

компьютерной оценки морфологических параметров листьев картофеля для сортоиспытаний и сорторазведения.

2. Разработать структурную схему информационно-аналитического сопровождения мротехнологии возделывания картофеля данными о параметрах сорта при сортоиспытании и сорторазведении.

3. Экспериментально исследовать электронно-оптические характеристики морфологических параметров листьев сорто образцов картофеля для определения эффективности обработки данных способом компьютерной оценки.

4. Разработать алгоритмы компьютерной оценки морфологических параметров листьев картофеля по изображениям на базе пакетной версии программы по обработке цифровых цветных изображений.

5. Реализовать электронно-оптический способ компьютерной оценки морфологических параметров листьев картофеля с использованием современного оптического сканирующего устройства и компьютерного программного обеспечения.

6. Провести производственные испытания и определить экономическую эффективность от применения электронно-оптического способа компьютерной оценки морфологических параметров листьев картофеля при испытании сортов и сорто со провождении семенного материала.

Методика исследования: В решении поставленных задач использовались метод цифровой и аналоговой обработки изображений, теории вероятностей и математической статистики, планирования эксперимента, распознавания образов, оптико-электронных приборов, математической обработки и компьютерного моделирования (Excel, Adobe Photoshop CS и др.). В работе применялось современное компьютерное оборудование.

Научная новизна работы заключается в:

- разработке структурной схемы обеспечения процессов сортоиспытания и сорторазведения едиными информационно-аналитическими данными о параметрах ООС листьев картофеля;

- разработке электронно-оптического способа компьютерной оценки морфологических параметров листьев картофеля в период вегетации растений;

- реализации электронно-оптического способа компьютерной оценки морфологических параметров листьев картофеля на базе оптического сканирующего устройства, электронной вычислительной техники и разработанных алгоритмов по обработке изображений для агротехнологии возделывания картофеля.

Практическая ценность. Разработанный электронно-оптический способ компьютерной оценки морфологических параметров листьев картофеля создает основу для дальнейшего развития и совершенствования технологических процессов сортоиспытания и сортосопровождения в период вегетации растений. Применение данного способа в процессе испытаний сортов картофеля на сортоиспытательных станциях н при сортосопровождении в семеноводческих хозяйствах может повысить эффективность агротехнологий за счет снижения

трудозатрат и предупреждения возможных потерь от ухудшения качественных характеристик сорта.

Внедрение результатов работы. Электронно-оптический способ компьютерной оценки, реализованный на базе компьютера Intel Pentium IV применен в технологическом процессе испытания сортов картофеля на предприятии Егорьевская сортоиспытательная станция — филиал ФГУ «Госсорткомиссия РФ по испытанию и охране селекционных достижений» Московской области и ГНУ «Елецкая опытная станция по картофелю» Липецкой области.

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы доложены и одобрены на 3-й Международной научно-технической конференции (14 - 15 мая 2003 года, Москва, ГНУ ВИЭСХ), 4-й Международной научно-технической конференции (12 - 13 мая 2004 года, Москва, ГНУ ВИЭСХ), международной научно-технической конференции (29 — 30 сентября 2004 года, г. Углич), на заседаниях отдела и секции «Автоматизация АПК и электромеханизация животноводства» (2003 - 2004 гг.).

Публикации. Основные положения диссертации наложены в S печатных работах, в том числе получено положительное решение о выдаче патента РФ,

На защиту выносятся:

- структурная схема информационно-аналитического сопровождения процессов сортоиспытания и сорторазведения при производстве семенного картофеля в период вегетации растений;

- электронно-оптический способ компьютерной оценки морфологических параметров листьев сортообразцов картофеля по методике О ОС в период вегетации растений;

- блок-схемы алгоритмов компьютерной обработки цифровых изображений для определения морфологических параметров листьев картофеля;

- результаты производственных испытаний электронно-оптического способа оценки параметров листьев, реализованного на оптическом сканирующем устройстве, подтверждающие эффективность способа компьютерной оценки по отношению к существующему способу экспертных оценок в процессах сортоиспытания и сортосо провождения.

Структура и объем диссертации. Д иссертация состоит из введения, четырех глав, основных результатов и выводов, списка литературы и 5 приложений. Ее содержание изложено на 164 стр., включая 24 таблицы, 68 рисунков и библиографию из 93 наименований, в т. ч, 9 иностранных.

Работа выполнена а соответствии с концепцией развития электрификации сельского хозяйства на 2002 — 2005 г.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Введение содержит обоснование актуальности работы, цели и задач исследований, а также краткое изложение работы, результатов исследований, сформулированных основных положения, выносимых иа защиту.

В первой главе рассмотрен процесс организации производства семенного картофеля. Выделены основные этапы, на которых осуществляется визуальный контроль за состоянием растений в посадках и оценка морфологических параметров листьев картофеля. Обозначены процедуры оценки параметров листьев в период вегетации растений при сортовой идентификации и при решении вопросов сортообновления. Выявлены недостатки существующего экспертного способа, связанные с недостаточной объективностью в оценках морфологических параметров листьев картофеля при сортоиспытаниях и сортосопровожде-нив. Представлен способ повышения точности экспертных оценок, заключающийся в применении современной компьютерной техники при определении морфологических параметров листьев картофеля. Поставлена цель н определены задачи исследований.

Схема процесса организации производства семенного картофеля приведена на рис. 1.

Рис. 1. Схема процесса производства семенного картофеля

Экспертиза морфологических параметров листьев картофеля на ООО в настоящее время проводится визуально-планиметрическим способом. Решение вопросов, связанных с недостаточной объективностью экспертиз заключается в:

- повышении точности экспертной оценки морфологических параметров листовых проб;

- повышении информативности данных о сортовых особенностях листьев испытуемых сортов картофеля;

- создании возможности сбора к накопления информации об исследуемых объектах и о результатах проведенных по ним анализа;

- получение возможности тиражирования, обмена и распространения накопленной информации между профилирующими организациями по средствам

Основные этапы получения сортового семенного картофеля

Селекция

Семеноводство

Производство

современных телекоммуникационных систем.

Анализ применения СТЗ в растениеводстве, а именно в процессах, требующих непрерывного наблюдения за состоянием растений, выявил тенденцию к использованию видео-цифровых компьютерных комплексов при распознавании растений по листовой поверхности. Обычно в разработках определялись следующие группы признаков: геометрические (формы, размеры, площади поверхностей листьев), структурные (границы листа и его боковых долей), цветовые (разделение группы растений на классы по цветовым параметрам их листьев).

Для совершенствования экспертизы листовых проб необходима разработка электронно-оптического способа определения морфологии лиегьев, базирующегося па современном компьютерном оборудовании, применение которого специалистом позволить значительно повысить точность эксперты* оценок при сортоиспытании различных сортов картофеля и своевремешю обнаружить вырождение сорта при соргосопровождеиии в производстве семсшюго материала.

Во второй главе рассмотрена схема процесса информационного управления производством семенного картофеля, включающая в себя процедуры сортоиспытания сортового картофеля и последующее мио1Х*летнес сортосопровождение для контроля качества производимого семенного материала. Рассмотрены схемы информационным: связей между процессом производства и процессами сортоиспытания и сортосопровождения картофеля. Проведены исследования оценки морфологических параметров листьев картофеля экспертным и электронно-оптическим компьютерным способами по цифровым изображениям. Определены факторы, показывающие преимущества компьютерной оценки но сравнению с грубой экспертной оценкой параметров листьев.

Процесс многолетнего информш (ионного сортосопровождения семенного картофеля представляет собой биологический конвейер, который организован таким образом, чтобы поток сертифицированного семенного материала был непрерывным и удовлетворял требованиям ГОСТа для сортового картофеля с целью получения качественных семян на производство продовольственного картофеля (рис. 2).

э С0> Щ Щ W, ' Г У W " п Сц-со/Ы

Г"» Г"*

t 1 1 i i i У сс I щ ! Щ 1 Щ 4 К

Рис. 2. Схема процесса информационного управления производством семенного картофеля:

-»•- поток картофеля;---► - поток информации; Э — элита; Уср - информация о сортах, прошедших испытания н допущенных к использованию; У ее- ин-

формация о соответствии морфологических параметров используемого сорта требованиям ООО (ЦРОУ) на каждом цикле репродукции; С„-объем сертифицированных семян картофеля, приобретаемых у владельца сортовой элиты для производства семенного картофеля; Ж,,!^ - объем семенного кар-

тофеля, получаемого соответственно при 1, 2,Кп цикле воспроизводства; Д , Д ,Д ^ ,„- объем семенного картофеля, включающий отбраковку и предназначенного для реализации на производство продовольственного картофеля; - объем сертифицированных семян картофеля, закупаемых для сор-тообновления вырожденного семенного материала (будем считать, что С„ = С^, т. е. проводиться полное сортообновление); И- продолжительность использования сорта.

В установившемся режиме репродуктирования семенного картофеля объем семян, необходимых для непрерывной репродукции определяется как:

С0 = [Щ -ДГ,= [)У2 - Д}У2= - = -Д=••• =

вугот требованиям ООС (сорт вырожден, необходимо сортообновление). Продолжительность использования сорта определяется:

N - жизненный цикл сорта, N¡»5-1-10 лет.

Информационное управление производством семенного картофеля разделяется на два этапа:

- этап сортоиспытания заявленных сортов;

- этап сортосопровождения семенного материала.

Схема процесса информационного обмена при сортоиспытании картофеля изображена на рис. 3.

(2)

Рис. 3. Схема информационной связи заявителя сортовой элиты с экспертами сортоиспытательной станции: О - число сортов, заявленных на сортоиспытание; Р - число сортов, прошедших испытания по методике О ОС и допущенных к использованию; В- число сортов, не прошедших испытания по методике О ОС; ИУ - испытательный участок; ЦУ- центр управления испытаниями; П Р - область принятия решения по результатам испытаний,

(3)

где = 1 - сорт прошел испытания по методике О ОС и допущен к использованию; Уф =0 - сорт не прошел испытания и забракован.

Схема информационного сортосопровождения при производстве семенного картофеля для /-ого цикла репродукции приведена на рис. 4.

Рис. 4. Схема информационного сортосопровождения одного цикла репродук-\ ции картофеля

1 "к <4> Оценка морфологических параметров листьев картофеля проводится в центре управления испытаниями (блок ЦУ ¡& рис. 3 и 4). Схема оценки параметров листьев визуально-планиметрическим способом экспертных оценок изображена на рис. 5а, а схема оценки параметров листьев предлагаемым компьютерным способом—на рис. 56.

лист

Инспекционный стол измерительные приборъ

Визуальная оценке параметров

ЛИСТ

_а)

^ ЯГлмпьлг>т*>г> + rh'ciiu^ri -г fhjí'iíts/! nnnnupm

Компьютера сканер+ программы обработки

Оценка параметров по числовым данным

б)

Рис. 5. Схема анализа морфологических параметров листьев картофеля

Основным критерием, определяющим эффективность оценки параметров ООС copra при испытаниях и соргосопровождснии является вероятность принятия правильного решения но результатам проведенных исследований Paf которая в общем виде запишется как:

■^И ~~ ^яя " ^те> (5)

где - вероятность принятия правильного решения в период вегетации;

- вероятное» принятия правильного решения при клубневом анализе. 1хуш клубневой анализ проводится безошибочно, то = 1.

Так как при экспертной оценке решение принимается на основании визуального осмотра экспертом выборки листьев, то вероятность принятия пра-нилыюго решении в период вегетации данным способом оценки запишется как:

l>n,=f{0,n,3JÍ), (6)

где О — опыт эксперта; П — профессионализм эксперта; 3 - зрительное восприятие объекта человеком — экспертом; И — информационная пропускная способность человека - эксперта.

И связи с тем, что опыт и профессионализм эксперта, принимающего решение достаточно высок, то основными факторами, влияющими на правильность принятия решения по оценке морфологических парам строи листьев картофеля будут параметры 3 и if.

Человек-экснсрг зрительно воасриннмаст и оценивает цветовые параметры листьев. Правильность оценки в этом случае зависит от способности человеческого глаза различить цветовые оттенки листовой поверхности. Человеческий глаз физически может различить от 126 до 130 различных цветовых оттенков (градаций циста). Однако, современные цветные ГОС матрицы способны регистрировать оптические цветовые характеристики объектов в системе KGB с глубиной цветопередачи более 24 бит, т.е. более 8 бит на каждый цвет или 256*256*250 цветовых 1радациЙ (16,7 млн. цветовых оттенков), что значительно превосходит возможности человеческого глаза.

IIa рис, б приведены сравнительные линейки с 96 и 256 1радациямн оттенков серого циста, различимые (а) и неразличимые (б) человеческим глазом.

96 оттенков серого цвета

256 оттенков серого цвета

'¡шшят

б)

Рис. б. Сравнительные линейки с разными градациями оттенков серого цвета, различимые (а) и неразличимые (б) глазом человека

Как видно из рис. б, различение цветовых оттенков глазом человека о!ра-ничено. Это говорит о том, что восприятие цветовых характеристик листьев картофеля человеком не полноценно.

Таким образом выражение (б) примет вид,

^ (7)

где Рет< - вероятность восприятия информации без потерь. В свою очередь:

= (8)

где поток информации; а - объем выборки листьев;

- вероятность восприятия без потерь единицы информации;

- вероятность при многократном пошоренни анализа единицы информации. Для обеспечения надежной и безошибочной работы человека-экешрга необходимо, чтобы поступающий поток информации удовлетворял условию:

АО ¿МО, (9)

где Л(0- максимально допустимый поток информации, вос!фицимаемый человеком без потерь, = Юбит/с,

Реальный поток информации, воспринимаемый экспертом при существую-вдем способе оценки морфологических параметров листьев картофеля определяется следующим образом:

(10)

где ./„(0 - поток информации о морфологически к параметрах лисплн; поток информации от работы с документами. Поток информации от работы с документами необходимо-учитывать, т. к. согласно методике ООС эксперт должен кодировать степень выраженности

II

морфологических параметров листьев картофеля в индексную форму. При этом для правильной оценки параметров листьев эксперту необходимо совместно с исследуемым образцом листа иметь эталонный образец листа данного сорта. Поток информации о параметрах листьев картофеля определяется:

Л(0 = *-/-', (И)

где к - общее число морфологических параметров одного листа, к = 11; / - частота измерения параметра экспертом, / = 1/71 = 0,25 [1/с]; Т- время осмотра одного параметра, 7" = 4 [с];

i - срсднсо количество информации, содержащееся в одном параметре.

1о(12)

где £(,-число параметров, воспринимаемых экспертом при однократном осмотре,

Г - число параметров одного класса признаков, Г —А, Кроме того, I для потоков ипформации от оценки параметров листьев и от работы с документами будет одинаковым, т. к. согласно методике ООС одному параметру листа соответствует один индекс классификации, т. е. 2 [йям].

Реальный поток информации, принимаемый экспертом будет равен ./(/) = 16,5 [би>п/с], что превышает допустимый уровень. Таким образом, вероятность восприятия без потерь единицы информации человеком-экспертом определится как: ~ == 0,606 Эхо свидетельствует о грубой экспертной оценке параметров одного листа.

Компьютерная система способна воспринимать поток информации, превосходящий расчетный в несколько сотен раз, поэтому можно принять = 1.

При оценке морфологических параметров одного сорта картофеля оценивается выборка объемом а. В таком случае, вероятность анализа листа данного сорта при многократном повторении, на основании формулы Пуассона определяется как:

, ЛО с

где сс11аж - стандартизированный объем выборки листьев в зависимости от размера исследуемого участка с растениями картофеля.

На рис. 7 приведены графики зависимости вероятности принятия правильного

решения при оценке параметров листьев этектронно-онтическим ) и экспертным (-Р^) способами.

\Р (Р )

пв х вип'

К =0,606

-Г"—ЛГГ"й

к = 1 и J*(tia™

I

аи

а

Рис, 7. Зависимость вероятности принятия правильного решения при оценке параметров л истьев от объема выборки различными способами.

Из рис. 7 видно, что вероятность принятия правильного решения по результатам компьютерной оценки морфологических параметров листьев картофеля в среднем на 39,4% выше, чем существующим экспертным способом.

Способ компьютерной оценки морфологических параметров листьев картофеля предусматривает реализацию двух операций (рис. 8): 01- операция получения цифровых цветных изображений листьев, Ог - операция обработки изображений и оценки морфологических параметров листьев картофеля по изображениям.

Визуализацияоценок орфологическихпараметровлист

X

Оценка структурных параметров

Преобразование цветного изображения» полутоновое, обработкаданны)

о2

Оценка цветовых параметров/

т.

I

преобразование цветового пространства изображения,

Рис. 8. Елок-схема способа компьютерной оценки параметров листьев картофеля

13

Листья картофеля относятся к классу плоских неоднородных объектов. Морфологическое строение листа позволяет использовать для получения его цифровот изображения сканер — устройство регистрации двумерных изображений. Сканирующая система исключает появление оптических искажений на изображениях, что делает его приоритетным при выборе устройства получения цифровых цветных изображений исследуемых листьев картофеля.

Высокая вероятность восприятия экспертом информации без потерь при обработке и анализе ее совместно с компьютерной системой достигается за счсг.

- устранения или снижения влияния помех па получение высококачественных оптических цифровых изображений листа картофеля на каждом шаге операции;

- выделения наиболее информативных признаков на изображении листа, последующая их обработка и оценка визуализированных результатов.

H третьей глине представлена разработка алгоритмов способа компьютерной оценки морфологических параметров листьев картофеля по цифровым изображениям, В программу эксперимента входили исследования операции получения цифровых цветных изображений листьев картофеля с помощью сканера и операции обработки изображений и оценки морфологических параметров листьев картофеля но изображениям; исследования цветовых характеристик картофельных листьев в .цветовой системе HSV, Были получены цветовые координаты по каждому параметру листа И произведена проверка достоверности полученных интервалов построением закона распределения измеряемой величины и вычислением вероятности совпадения полученного закона распределения с теоретическим, используя теорию вероятностей и математическую статистику.

Операция получения цифровых цветных изображений листьев картофеля проводилась но алгоритму —Г, (рис. 8), Выбранные образцы последовательно по одному укладывались лицевой стороной листа (поверхность листа, обращенная к солнцу) ira рабочий планшет сканера. Затем проводилось предварительное сканирование листа и одновременно с этим в компьютерной системе автоматически запускалась программа управления параметрами сканера. С се иомощмо вручную уста!тавливались параметры сканирования, характеризующие качество будущею изображения. Далее проводилось основное сканирование. Полученные цветные изображения в формате RGB сохранялись в памяти компьютера.

Операция обработки изображений и оценки морфологических параметров листьев картофеля но изображениям проводилась согласно процедурам т, -щ и OTj — м4. (рис. 8). liiioK-схсма алгоритма определения геометрических, toi юло-1ИЧССКИХ и текстурных параметров листьев картофеля (процедуры m,-i»j) приведена на рис. 9.

Изображение листа в системе RG0 £>Л*>У)

i

Выделение канала В

Контрастирование

i

Линейная фильтрация сглаживанием О0(х,у) => Оц.(х,у)\а

1

Повышение резкости

Пороговое разделение (бинаризация) Определение границ текстуры объекта

п fr „ч-J0' Oví С*. У) =t D(x +1, у) + й(х - ],Г) +

i i

Оценка геометрических и топологических параметров з пи ста

Оценка текстурных параметров листа

Рис. 9, Блок-схема алгоритма оценки структурных параметров листа картофеля: 1 - черешок; 2 — конечный листочек; 3 — боковые листочки; 4 - вторичные листочки; 5 — внешняя граница листа; 6 — прожилки боковых листочков; 7 — центральная жилка.

Данный алгоритм позволяет определить гсометрнческие размеры лисга, его боковых и вторичных листочков, определить количество вторичных листочков и выделить силуэт листа, проявить систему сосудистых пучков и оценить глу-бипу жилок листовой поверхности.

Для определения погрешности измерения 1%ометрических параметров листьев компьютерным способом были проведены измерения восьми отсканированных и обработанных изображений одного и того же листа copra «Сатурна»,

С учетом расчета и введения в программу обработки изображений поправочного коэффициента, преобразующего разрешение изображения в метриче-

скую систему измерения за величину систематической ошибкой измерения была принята погрешность липейки равпая 8 — 0,5 (мм). Результаты измерений ириисдены м табл. 1,

Таблица 1

№ Я,, мм Я, - Я, мм (Я,-Я)1, мм

1 269,5 2,3125 5,347656

2 268,7 1,5125 2,287656

3 265,1 -2,0875 4,357656

4 269,7 2,5125 6,312656

5 266,6 -0,5875 0,345156

6 264,2 -2,9875 8,925156

7 268,8 1,6125 2,600156

8 264,9 -2,2875 5,232656

£ 2137,5 - 35,40875

И, ,(мм)-дпипа измеряемого листа картофеля; I—порядковый номер измерения. Среднее арифметическое значение измерений донны листа//:

-=267,1875 (мм),

Я =

__!__.

где ц - общее количество измерений.

Среднеквадратичная ошибка среднего арифметического:

3 =

¿(я,-//)1

= 0,795172 (мм).

(14)

(15)

9'(?-!)

Задавшись надежностью Р =■ 0,99 по таблице коэффициентов Стыодента для восьми измерений находим и = 3,499.

Абсолюту го ошибку определяется:

ДЯ=5« «2,782(мм). (16)

Срашшнаем случайную я систематическую ошибки АИ{д = 5,565, следовательно 6=0,5(мм) можно не учитывать.

Окончательно, результат измерения длины листа примет вид//,, = (267,187 ± 2,782) мм при Р м 0,99. Относительная погрешность результата юмеревия о предел шъся:

к = «1,041%. (17)

Таким образом, относительная погрешность компьютерного способа оценки изометрических параметров листьев постоянна для любых измерений дап-

ным способом.

Блок-схема алгоритма определения цветовых параметров листьев (процедуры Щ —ю,) приведена на рис. 10.

^ Изображение листа в системе RGB Dd(x,y) = {R;fi;7i}j

Ц — arccos

Преобразование RGB—»HSV 2Д - G - В

S = 1-3 min( R,G ,B) V - R + G + Й

Выделение

канала H »= Я

fl+S + V

Выделение канала S

S

s — ■

Определение параметров цветового тона

II + 3 + У

" Т.....~

___ _____. .

Определение параметров насыщенности цвета

Выделение канала V V

11 +$ + У

Определение параметров яркости цвета

L

Оценка цветовых параметров листа

/

Рис. 10. Блок-схема алгоритма определения цветовых параметров листа

Данный алгоритм позволяет количественно оценить цветовые координаты исследуемых параметров листьев картофеля.

Статистические результаты эксперимента по оценке цветовых параметров листьев картофеля были обработаны с помощью вероятностно-статист ического метода теории вероятности и математической статистики. 11о результатам измерений определялись:

- математическое ожидание (МО) (среднее арифметическое значение)

m>ixJw,

I

где х( - значение измеряемого параметра в г ~ ом разряде;

— число проведенных измерений, по каждому параметру и> - 50. - статистическое среднее квадратичное отклонение (СКО)

Были построены экспериментальные законы распределения дня каждого из измеряемых параметров и определены меры расхождения данных законов распределения с теоретическим. В качестве теоретического был принят нормальный закон распределения (закон распределения Гаусса).

Мера расхождения оценивалась с помощью критерия согласия хн-квадрат:

Х1^^:(20)

где А - число разрядов;

Р' - статистическая вероятность;

Р, - вероятность события, соответствующая нормальному закону распределения.

По значениям %% и г (г ~ число степеней свободы), рассчитанным для каждого диапазона цветовых параметров, по таблице были определены вероятности расхождения экспериментального и теоретического законов распределения по каждому параметру (рц, р$ иру). Результаты приведены в табл. 2.

Таблица 2

Количественная оценка цветовых параметров листа картофеля.

Количественная оценка Вероятности расхождения

Н,град|

Зеленая окраска листа

светло-зеленая 86-96 40 + 53 34 + 63 60,5 47 82

средне-зеленая 91 »99 53 + 67 34 + 63 86 24 82

темно-зеленая 92+101 67 + 82 34 + 63 57 68 82

Лнтоциановая окраска центральной жилки листа

очень слабая 65»82 62 + 13 34 + 63 66 54 82

слабая 60 + 73 51+62 34 + 63 81 58 82

средняя 40 + 54 36 + 50 34 + 63 70 69,5 82

сильная 22 + 37 21 + 35 34 + 63 63 64 82

очень сильная 11+28 10 + ^1 34 + 63 88 50 82

Окраска листочков верхушечной розетки

окрашена антоцианом 62 + 77 57 + 71 34 + 63 44 74,5 82

желто-зеленая 82 + 91 62 + 70 34+63 50 87 82

зеленая 91+99 53 + 61 34 + 63 30,5 69 82

темно-зеленая 92+101 42 + 53 34 + 63 54 45 82 ^

Лнтоциановая (красная) (аббревиатура ЦРОУ) окраска центральной жилки

— отклонение от обычного нормального зеленою цвета листа. Проведенный анализ показал достоверность экспериментально определенных диапазонов параметров Н, S и V с принятой доверительной вероятностью 95%.

Алгоритмы выполнения процедур >Щ —м4 разрабатывались и проверялись в программе по обработке изображений Adobe Photoshop CS. По разработанным алгоритмам созданы подпрограммы обработки изображений. Работа подпрограмм с цифровыми изображениями листьев показала работоспособность алгоритмов для решения задач выделения и измерения морфологических параметров листьев картофеля, набор операций является оптимально необходимым и достаточным, время обработки одного изображения составляет 60-90 секунд с учетом операции получения цифровых цветых изображений.

В четвертой главе представлены результаты практических испытаний электронно-оптического способа компьютерной оценки морфологических параметров листьев картофеля, приведена инфраструктура используемого оборудования, оценены вероятности правильного принятия решения но оценке морфологических параметров листьев с помощью существующего способа экспертной оценки и компьютерным способом, рассчитана надежность компьютерного устройства и экономический эффект от практического применения элсктрошю-оптичсското способа компьютерной оценки морфологических параметров листьев картофеля.

Схема оптического сканирующего устройства приведена па рис. 11.

Исследуемый Объект (лист)

Микропроцессорная система

m

Оптическое Преобразо- Модуль

—» устройство -» ватель -у цифровой

(сканер) изображений обработки

Устройство

г —V документи-

>* рования

о

Устройство

ytJ L-J отбрахсения

(монитор)

Рис. 11. Структурная схема оптического сканирующего устройства

На рис. 12 изображен лабораторный образец компьютерного устройства, реализующий электронно-оптический способ оценки параметров листьев, уг" 'С-------------------------------" —1 ""1 ■—'

Рис. 12. Компьютерное устройство оценки морфологических параметров лист ьев картофеля

Компьютерное устройство позволяет в режиме реального времени производить оценку сортовых параметров листьев картофеля.

Принцип работы устройства заключается в следующем;

1.Отобранные листья поочередно размещаются в сканере и сканированием вводятся в память компьютера в виде цифровых цветных изображений.

2. Дал ее изображения загружаются В программу по обработке изображении Adobe Photoshop CS, где они обрабатываются по разработанным алгоритмам, а затем результаты сохраняются в памяти компьютера и анализируются экспертом.

С помощью разработанного устройства был накоплен банк изображений листьев различных сортов картофеля, объемом 200 пгтук. Производственные испытания по оценке морфологических параметров листьев данной выборки проводились на Егорьевской сортоиспытательной станции - филиалу ФГУ «Госсорткомиссия РФ по испытанию и охране селекционных достижений» и государственном научном учреждении «Елецкая опытная станция по картофелю» двумя способами — существующим способом экспертных оценок н разработанным электронно-оптическим способом компьютерной оценки. Вероятность принятия правильного решения по оценкам параметров листьев на практике определялась по формуле;

(21)

где Р„- вероятность правильной опенки одного параметра листа, т - число морфологических параметров листа, число правильно оцененных параметров листьев из выборки , Результаты испытаний приведены в табл. 3.

Таблица 3

Морфологические параметры листьев картофеля Способ оценки

№ Экспертный, % Компьютерный, %

1. 2. Структурные параметры листьев 1.1. Геометрические параметры 1.2. Топологические параметры 1.3. Текстурные параметры Цветовые параметры листьев 88.5 98,3 98,7 91,2 73.6 94,3 98,9 97,5 97,8 98,7

Вероятность принятия правильного решения 65,12 93,08

Как видно из табл. 3, значения вероятностей правильного принятия решения экспертным и компьютерным способами близки к расчетным теоретическим значениям (рис. 7). Это доказывает, что электронно-оптический способ

компьютерной оценки на базе оптического сканирующего устройства эффективнее способа экспертных оценок при определении морфологических параметров листьев картофеля и на практике составляет 27,96%.

Предполагаемый экономический эффект от применения электронно-оптического способа компьютерной оценки морфологических параметров листьев картофеля при сортоиспытаниях на сортоиспытательной станции заключается в экономии затрат труда, составляющих 2186,38 рублей, при годовой экономии - 1640,75 рублей и сроке окупаемости — 2,4 года, а в семеноводческое хозяйство площадью до 45 га для многолетнего сортосопровождения заключается в предупреждении потерь, связанных с использованием вырожденного сорта и составляет 218,9 тыс. руб. на пятилетнем интервале сортосопровождения и сроком окупаемости 0,7 года.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ

1. Анализ информационного сортосопро вождейня семенного картофеля показал целесообразность разработки электронно-оптического способа компьютерной оценки морфологических параметров листьев картофеля и он может быть положен в основу развития и совершенствования полевой инспекции сортов.

2. Для процессов сортоиспытания и сорторазведения разработана структурная схема информационно-аналитического сопровождения агротехнологии возделывания картофеля, предусматривающая получение, обработку, накопление и распространение информации о параметрах возделываемого сорта электронно-оптическим компьютерным способом.

3. Проведенные теоретические исследования информационных потоков в процессах сортоиспытания и сорторазведения позволили:

- установить факторы (информационная пропускная способность, спектральная чувствительность, объем листовой выборки), влияющие на процедуру оценки морфологических параметров листьев картофеля экспертным и компьютерным способами;

- определить аналитические зависимости влияния данных факторов на вероятность принятия правильного решения по оценке параметров листьев;

- установить преимущество электронно-оптического способа над,экспертным по фактору информационно-пропускной способности в 39,4%.

4. Экспериментальные исследования электронно-оптических характеристик морфологических параметров листьев картофеля показали, что:

- восприятие электронно-оптической информации компьютерным способом осуществляется с разрешающей способностью в 300 dpi, что позволяет масштабировать (увеличивать) отдельные фрагменты (прожилки) листьев на изображениях;

- глубина цвета цифровых изображений в 24 бит (16,7 млн. цветов) позво-

ляет четко разделить границы цветовых параметров листьев картофеля;

- обработку и анализ электронной информации компьютерным способом эффективно проводить в пакетной версии программы по обработке изображений Adobe Photoshop CS.

5. Разработанные на основании теоретических и экспериментальных исследований алгоритмы компьютерной оценки обеспечивают надежное определение;

- структурных параметров листьев картофеля (геометрические размеры, силуэты, параметры системы сосудистых пучков листьев картофеля) с относительной погрешностью 1,041%;

- цветовых параметров листьев картофеля, реализуемого в нелилейном цветовом пространстве HSV (зеленый цвет поверхности, цвет антониановой окраски центральной жилки н верхушечной розетки листьев картофеля) с доверительной вероятностью 95%.

6. Электронно-оптический способ компьютерной оценки морфологических параметров листьев картофеля, реализованный с помощью оптического сканирующего устройства, состоящего из персонального компьютера на базе процессора Jntcl Pentium IV 2100 МГц, устройства ввода изображений (сканера) и специализированного программного обеспечения но обработке изображений способен последовательно обрабатывать выборку листьев в режиме реального времени.

7. Проведенные производственные испытания на Егорьевской сортоиспытательной станции-филиале ФГУ «Госсорткомиссия РФ по испытанию и охране селекционных достижений» и государственном научном учреждении «Елецкая опытная станция по картофелю» подтвердили эффективность электронно-оптического способа компьютерной оценки морфологических параметров листьев картофеля выборкой в 200 штук. При этом время обработки одного листа компьютерным способом составляет 60-90 сек, с учетом операции сканирования, экспертным способом — около 2 мин,

8. Предполагаемый экономический эффект от применения электронно-онтичсского способа компьютерной оценки при сортоиспытаниях составил 1640,75 рублей в год за счет снижения трудозатрат и при сортосопровождении в семеноводческом хозяйстве на площади в 45 га составил 43,78 тыс. рублей в год за счет своевременного выявления вырождения сорта семенного картофеля, проведения соргообновления и сохранения урожайности на уровне, характерном для используемого copra.

Основное содержание диссертации изложено в следующих работах:

1. Сорокотяга Л. Л., Котов А. И. Разработка многоканального дискретного и анало1т>вого устройства ввода-вывода, сопрягаемого с IBM PC. // Вестник ЛГТУ-ЛЭГИ.-Липецк, 2001, № 1(7), с. 122-127.

2.Сорокотяга А. А., Башилов А. М., Покидов О. В. Анализ области применения систем контроля качества агропродукцни за рубежом. // Вестник МГАУ. — М-, 2003,№3,с.10б-112.

3.Сорокотяга А. А., Башилов А. М. Системы автоматизированного видеоцифрового наблюдения сельскохозяйственных культур в посадках, // Вестник МГАУ. -М„ 2003, Ks 3, с. 101 - 105.

4.Сорокотяга А. А„ Башилов А, М. Определение степени дифференцированного развития листовой поверхности растений по их изображениям. // Труды 3-й Международной научно-технической конференции (14 — 15 мая 2003 года, Москва, ГНУ ВИЭСХ). - М, 2003, Ч. 2, с. 99 - 103.

5.Сорокотяга А. А. Компьютерное распознавание как ресурсосберегающий способ сортовой идентификации растений. // Труды 4-й Международной научно-технической конференции (12 - 13 мая 2004 года, Москва, ГНУ ВИЭСХ). - М., 2004, Ч. 2, с. 310 - 31 б.

6.Сорокотяга А. А. Видео-цифровые информационно-измерительные системы в сельском хозяйстве. И Сборник докладов международной научно-технической конференции (29 - 30 сентября 2004 года, г. Углич). - М., 2004, Ч. 2,с. 103- 108.

7.Сорокотяга А. А„ Башилов А. М. Применение цифровой техники для сортовой идентификации сельскохозяйственных культур. // Автоматизация и информатизация электрифицированного сельскохозяйственного производства: Науч. труды ВИЭСХ, т. 89. -М., 2004, с. 149-157.

8.Заявка 2003136180 на Патент РФ. Способ самоорганизующейся реализации технологии производства агропродукцни. /Башилов А. М., Покидов О. В., Сорокотяга А. А. и др. 17.12.2003. // Положительное решение о выдаче Па-тентаРФ 19.05.05.

Подписано в печать 07.06.2905г. Тираж) 20 экз.

Формат 60х84\16

Уч. - изд. л. 1,5 Заказ№21

Отпечатано в ОО в ВП ОАО «РОСЭП» 111395, г. Москва, Аллея Первой Маевки, 15