ВВЕДЕНИЕ
Актуальность работы.
Наша страна занимает лидирующее положение в ежегодном производстве и потреблении картофеля. Россия стоит на втором месте по количеству посевных площадей, задействованных для выращивания данной культуры. Средний уровень урожайности в 9 - 10 т/га, против средней урожайности в 34,6 т/га в странах ЕС, характерен для всех категорий хозяйств и регионов как с благоприятными, так и с неблагоприятными условиями возделывания [8], [61]. Практика показывает, что одной из причин низкой урожайности картофеля является использование на посадку несертифицированного семенного материала низкого качества. [61]. Это обусловлено тем, что при многолетней вегетации в сортовом картофеле накапливается вирусная инфекция, приводящая к вырождению сорта, снижению качественных характеристик семенного материала и, как следствие, к уменьшению урожайности на 30 - 40% [70], [93].
Своевременное выявление вырождения сорта и проведение сортообновления способно предотвратить снижение урожая. Служба агромониторинга, в состав которой входят государственные сортоиспытательные станции, семенные инспекции и другие организации, имеющие аккредитацию для проведения инспекции сортов, осуществляют в течение вегетационного периода контроль за состоянием растений, степенью инфицирования возбудителями болезней, проводят полевые обследования с целью взятия листовых проб для определения сортовой чистоты выращиваемой культуры, визуально оценивают их морфологические параметры и полученные данные сравнивают с данными о морфологических параметрах листьев элиты возделываемого сорта, которые получают при сортоиспытании по методике испытаний на отличимость, однородность и стабильность (ООС), разработанной международным союзом по охране новых сортов (UPOV) [62].
В практической работе госинспекторов в настоящее время возникают трудности из-за отсутствия современных приспособлений и инструментов,
необходимых для определения качественных характеристик различных категорий и классов семенного картофеля. В связи с этим остро стоит задача в разработке технического документооборота и создании новейшего оборудования, необходимого для проведения полевых инспекций, включающего в себя отбор листовых проб, доставку их в лабораторию, описание морфологии отобранных образцов, анализ и оценку степени выраженности сортовых параметров листьев испытуемого сорта картофеля, документирование проведенного анализа. В частности, для выдачи протокола испытания (результата анализа) листовых проб на соответствие исходного материала требованиям действующих стандартов (ГОСТ 29267-01 [5] и ГОСТ 29268-91 [6]) определение сортовых параметров листьев картофеля осуществляется способом экспертной оценки визуально, оценка выраженности сортовых параметров оценивается в баллах, оперирование полученной информацией проводится в виде бумажного документооборота.
В решении этой проблемы особенно важное значение имеет разработка на базе передовых технических цифровых систем современного информационно-аналитической способа оценки морфологических параметров листьев картофеля при проведении полевых инспекций в период вегетации растений для сортоиспытаний и сортосопровождения семенного материала, который должен гарантировать безусловное соблюдение стандартов, действующих положений и правил, а также повышение оперативности документооборота, создание возможности накопления, хранения и обмена информацией. В связи с этим, разработка электронно-оптического способа компьютерной оценки морфологических параметров листьев картофеля является актуальной научной и народнохозяйственной задачей.
В нашей стране и за рубежом уже имеется положительный опыт использования информационных систем в сельскохозяйственной науке и практике [73]. Огромный вклад в развитие и применение видео-цифрового технического зрения в сельском хозяйстве внесли ученые из США штата Калифорния David С. Slaughter, Robert G. Curley, Pictiaw Chen [81], которые
разработали и воплотили в жизнь роботизированный культиватор на базе цифровой видеосистемы для автоматического позиционирования рабочих органов относительно культивируемых рядков растений. Среди российских разработок в области видео-цифрового компьютерного зрения можно выделить работы, проводимые в МГАУ, ВИЭСХе и НИИКХ под руководством Бородина И. Ф., Кирилина Н. И., Пшеченкова К. А., Башилова А. М. по созданию электронно-оптических систем контроля и управлением качества производства картофеля [7], в МичГАУ под руководством А. С. Гордеева по созданию автоматизированных систем по сортированию плодов [87], а также группы ученых (Денисюк С. Г. и др.) из СибФТИ СО РАСХН, которые разработали экспериментальный телевизионно-компьютерный комплекс "Биоспекл" для регистрации и обработки изображений пораженной листовой поверхности растений в видимом диапазоне длин волн [71]. Анализ вышеприведенных работ показал, что перспективным направлением автоматизации сельского хозяйства является использование компьютерных устройств как совместно с существующими технологиями, так и отдельно, заменяя имеющиеся устаревшие технологические операции. Однако проблема совершенствования способа контроля сортовых параметров листьев картофеля при сортоиспытании и сорторазведении в период вегетации растений с помощью электронно-оптического информационно-аналитического способа оценки параметров до настоящего момента не решалась.
Разработка электронно-оптического способа компьютерной оценки морфологических параметров листьев картофеля проводилась в соответствии с концепцией развития электрификации сельского хозяйства России, одобренной Президиумом РАСХН (протокол № 134 от 20 декабря 2001 г.) [1], в которой одним из перспективных направлений электрификации села является автоматизация и информатизация электрифицированного
сельскохозяйственного производства. Согласно данной концепции, будут развиваться автоматизированные информационно-управляющие системы контроля режимов и качества продукции, основанные на широком
использовании оптических приборов и баз статистических данных о возделывании, темпах уборки, обработке и хранении продукции.
Работа выполнялась в лаборатории автоматизации электроприводов и поточных линий ГНУ ВИЭСХ в соответствии с планом НИР ВИЭСХ на 2003 год по фундаментальным и приоритетным прикладным исследованиям, этап 03.02.14 «Разработать информационно-аналитический метод анализа и управления автоматизированными сельскохозяйственными технологиями с использованием электронных средств контроля и обработки информации» и с планом НИР ВИЭСХ на 2004 год по фундаментальным и приоритетным прикладным исследованиям, этап 03.02.02 «Разработать методы построения и расчета компьютерных информационно-управляющих систем высокоточного интенсивного ведения животноводства, управления автоматизированными сельскохозяйственными технологиями, процессами и установками».
Цель работы.
Исследование и разработка электронно-оптического способа компьютерной оценки морфологических параметров листьев картофеля, обеспечивающего выявление отличимости, однородности и стабильности сорта при сортоиспытании и сортосопровождении в период вегетации растений.
В работе приведен анализ существующих технологий, базирующихся на использовании видео-цифровых оптических систем. Обосновано преимущество применения цифровых оптических систем по сравнению с другими электронными технологиями.
Рассмотрена структурная схема управления производством семенного картофеля, представляющая 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.
Представлена схема информационного сортосопровождения для технологии возделывания картофеля в процессах сортоиспытания и при последующем многолетнем репродуктировании семенного картофеля.
Произведены экспериментальные исследования способа компьютерной оценки морфологических параметров листьев картофеля, включившие в себя получение цифровых цветных изображений образцов листьев и разработку алгоритмов и программ обработки полученных изображений.
Электронно-оптический способ компьютерной оценки морфологических параметров листьев картофеля реализован на базе оптического сканирующего устройства. Проведены производственные испытания данного устройства. Рассчитана надежность работы устройства и экономическая эффективность применения его для автоматизированной оценки сортовых параметров листьев картофеля при сортоиспытании и сортосопровождении.
Диссертация состоит из введения, четырех глав, основных результатов и выводов, списка литературы и приложений.
В работе использовались метод цифровой и аналоговой обработки изображений, теории вероятностей и математической статистики, планирования эксперимента, распознавания образов, оптико-электронных приборов, математической обработки и компьютерного моделирования.
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 ООС 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 сортосопровождения.
1. Анализ проблемы сортосопровождения семенного картофеля.
1.1. Практическое значение контроля за сортовым семенным картофелем.
Наша страна занимает лидирующее положение ежегодного производства и потребления картофеля, однако остается на одном из последних мест в мире по урожайности этой культуры. Одной из причин низкой урожайности является несвоевременное сортообновление семенного материала при производстве картофеля. Это вызвано тем, что существующий способ экспертной оценки низкоинформативен и малоэффективен при оценке степени вырождения семенных посадок картофеля, что и приводит к потерям от использования вырожденного семенного материала.
Обобщенная схема производства семенного картофеля приведена на рисунке 1.1. [8] Как видно из рисунка, центральным основополагающим этапом получения качественного сортового семенного картофеля является семеноводство. Именно здесь контролируется сохранность качественных характеристик сортового картофеля, заложенных на этапе селекции, сертифицируются новые сорта по методике испытаний на отличимость, однородность и стабильность (ООС) и сопровождается контроль параметров ООС сертифицированных сортов картофеля при производстве семенного материала для продовольственных нужд. От эффективности контроля параметров ООС семенного картофеля зависят объемы и качество будущих урожаев продовольственного картофеля.
Приказом Министерства сельского хозяйства России от 8 декабря 1999 года утверждено «Положение о порядке проведения сертификации семян сельскохозяйственных и лесных растений». Это положение -основополагающий документ по сертификации семян с указанием формы официальных и рабочих документов для организаций, имеющих право после соответствующей аккредитации, проводить работу по сертификации и выдавать соответствующие документы.
10
Основные этапы получения сортового семенного картофеля
Микрорастения перваяполевалКлоновый
репродукция из миниклубней
Сбор
данных о
параметрах сорта
Семеноводство
Производство
Сертификация сортовойэлиты
Супер-
зуперэлитныи
картофель
Репродукции
для семенных
целей
Оценка сорта
Репродукции
для
продовольственных целей
параметровкартофеляна i _ Сорто-отл ичимость, однородности["со про вождение и стабильность {
Рис. 1.1. Схема производства семенного картофеля.
Структура и схема функционирования системы контроля сортов семенного картофеля представлена на рисунке 1.2. [61] Испытание сортового материала - установление соответствия того или иного сорта требованиям государственных и отраслевых стандартов.
Центральный орган по сертификации сортов -
Государственная семенная инспекция РФ
Органы по сертификации сортов:
краевые, областные, районные госсортинспекции
и другие аккредитованные организации
по испытанию и сертификации сортов
Задание
на проведение испытаний и анализов
Протокол
испытаний и результаты анализов
Испытательные лаборатории:
государственные сортоиспытательные станции,
лаборатории НИИ и других организаций, аккредитованных в системе испытания сортов
Заявители:
НИИ, с/хпредприятия, АО и ассоциации, фермеры, арендаторы и др. организации и лица
Рис. 1.2. Организационная структура системы контроля сортов картофеля.
11
^
Селекционные и сортоиспытательные станции, а также семеноводческие хозяйства осуществляют в течение вегетационного периода контроль параметров состояния растений картофеля (фаза развития, темп развития, процент всхожести, стойкость растений к климатическим условиям окружающей среды, а также к вредителям и химическим препаратам). На каждом этапе роста и развития картофеля проводится контроль того или иного морфологического параметра, по которым в последствии складывается общая картина сорта данного растения.
Вегетационный период картофеля составляет от 91 до 97 дней [12]. В центральных и центрально-черноземных регионах России картофель выращивают один раз в год - с мая по сентябрь. В тоже время в южных регионах РФ за год успевают получить до двух урожаев этой культуры. Период вегетации картофеля изображен на рисунке 1.3.
Дни о
Посадка
01 - 09
Прорастание
11 -49 Развитие листьев
II
Рис. 1.3. Основные этапы и сроки роста и развития картофеля.
12
Возделываемый сорт картофеля
Сбор информации о сортовых параметрах картофеля,
Контроль за ростом и развитием растений
Получение результатов по каждому отдельному параметру
Таблица параметров ООС, утвержденная методикой UPOV
Определение характеристик каждого парарлетра
Сбор всех данных, получение общей картины сорта
База данных эталонных сортов элиты
Анализ полученных результатов
Сорто исп ьггател ьн ы е станции
Сорт существует -
отказ в выдаче
сертификата
Сорт не существует -
за несем и е в реестр
селекционных
достижений,
выдача сертификата :
Сем ен о водч еские
хозяйства
Сорт вырожден, необходимо
сортообносление
Сорт не вырожден,
продолжение реп роду ктирования
Рис. 1.4. Существующая схема оценки морфологических параметров картофеля.
13
В связи с этим выведению и испытанию новых сортов картофеля, более стойких к условиям окружающей среды и более урожайных при этих условиях, уделяется значительное внимание на сортоиспытательных станциях.
В настоящее время процесс сортоиспытания и сортовой идентификации семенного картофеля для включения новых сортов в реестр селекционных достижений показан на рисунке 1.4, а способ экспертной оценки морфологических параметров листьев картофеля приведена на рисунке 1.5.
Инспектирование полей и выборка образцов листьев испытуемых сортов картофеля
Визуальная оценка морфологических параметров отобранных образцов листьев
Измерительные приборы и
инструменты инспектора
(инспекционный стол,
лампа освещения, метрическая линейка)
Таблица сортовых параметров
листьев картофеля
(методика испытания на
отличимость, однородность и
стабильность (UPOV))
Описание сортовых параметров листьев
исследуемых сортов картофеля в виде
таблицы методики UPOV
Сохранение на бумаге полученной документации для
последующего ее включения в определение общей
______картины испытуемого сорта картофеля______
i________________________________________________________________________________________________________________________________________________________
Анализ собранных данных по каждому испытуемому
сорту картофеля и сравнение с данными эталонных
_______________сортов культуры_______________
Рис. 1.5. Визуально-планиметрический способ экспертной оценки морфологических параметров листьев картофеля.
Визуально-планиметрическим способом экспертной оценки также проводят контроль параметров ООС листьев семенных посадок для
14
определения степени вырождения растений сорта картофеля в период вегетации растений. Схема оценки идентична приведенной на рисунке 1.4 с отличием в том, что результаты оценок анализируются с целью установления степени вырождения сорта и решается вопрос о дальнейшем использовании данного сорта.
В практической работе госинспекторов в настоящий момент возникают трудности из-за отсутствия современных приспособлений и инструментов, необходимых для определения качественных характеристик различных категорий и классов семенного картофеля в процессе инспекционного контроля и сортоиспытания [9]. Можно выделить следующие основные проблемы, которые необходимо решать для совершенствования системы сортоиспытания сортового картофеля и схемы определения морфологических параметров листьев растений:
- повышение точности в проведении описания морфологических параметров листовых проб;
- повышение информативности данных о сортовых особенностях листьев испытуемых сортов картофеля;
создание возможности сбора и накопления информации об исследуемых объектах и о результатах проведенных по ним анализа;
- получение возможности тиражирования, обмена и распространения накопленной информации между организациями соответствующего профиля по средствам современных телекоммуникационных систем.
В связи с этим остро стоит задача в разработке более совершенного способа и организации изготовления новейшего оборудования, необходимого для решения поставленных проблем. Оснащение территориальных органов по сортоиспытанию семян, испытательных станций и лабораторий необходимым оборудованием и проведение семинаров по обучению персонала работе на новой технике позволит значительно повысить методический уровень работы госинспекторов и обеспечить достоверность и объективность результатов инспекционного контроля.
15
1.2. Применение систем технического зрения в различных отраслях производства.
Технология компьютерного зрения по праву может считаться одной из самых передовых и перспективных на данном этапе развития цифровых компьютерных технологий.
На протяжении нескольких десятилетий над проблемой компьютерного зрения работают не только исследователи, но и те, кто связан с современным высокотехнологическим производством. Совершенствование персональной вычислительной техники, увеличение производительности персональных компьютеров и появление на рынке дешевых устройств ввода видеоинформации стимулирует развитие компьютерных технологий. И не случайно многие современные разработки в области компьютерного зрения реализуются в расчете на персональные компьютеры. При этом от успешного решения ряда сложных и неоднозначных задач компьютерного зрения зависит автоматизация множества процессов и операций, которые до этого управлялись и контролировались только человеком. [57]
Термин «компьютерное зрение» имеет много синонимов: машинное зрение, распознавание зрительных образов, анализ изображений и т. д. Однако смысл, скрывающийся за всеми этими определениями, один- это попытка научить компьютер видеть мир глазами человека, воспринимать его как человек и выполнять в связи с этим различные действия так же, как делал бы это человек, тем самым подменяя или полностью исключая последнего. Необходимость в этом возникает в ситуациях, связанных с риском для жизни, и бывает обусловлена особенностями человека как живого организма, которому свойственно быстро утомляться, пропускать через себя ограниченный объем информации, а также обрабатывать данные с относительно низкой скоростью. Процесс компьютерного зрения представляет собой сложную технологическую цепочку, включающую получение цифрового изображения, обработку изображения с целью выделения значимой информации на изображении и анализ этого предобработанного изображения для решения определенной
16
задачи. Конечно, идеальным представляется создание универсальной самообучающейся системы, которая бы «росла» и «зрела» так же, как это с рождения происходит с любым человеком. Руководствуясь столь высокими целями, разработчики в области компьютерного зрения сегодня решают непростые задачи. Можно сказать, что область компьютерного зрения имеет недолгую по меркам фундаментальных наук, но очень бурную историю зарождения и развития. [18]
История технологии компьютерного зрения как наукоемкой области знаний берет свой отсчет с 50-х годов XX века. Именно в этот период компьютеры постепенно начали становиться общедоступным средством обработки и анализа информации. Однако следует отметить, что первые системы оцифровки визуальной информации были весьма примитивными, а изображения - малоформатными и низкоинформативными. Поэтому первыми задачами, которые решались в то время, стали проблемы, связанные с автоматическим распознаванием печатных буквенно-цифровых символов (знаков). [20]
Исследования в области синтеза систем компьютерного зрения бурно развивались на протяжении 60-х годов по мере того, как расширялось использование вычислительных машин и становилась очевидной потребность в более быстрой и эффективной связи человека с ЭВМ. К началу 60-х годов задачи компьютерного зрения в основном охватывали область космических исследований, требовавших обработки большого количества цифровой информации. Полученные тогда цифровые изображения требовали удаления различного рода искажений, в частности оптических. Позднее, в 70-е годы, наряду с ростом разрешающей способности изображений в видимом спектре информация стала пополняться полученной в тепловизионном и других спектральных диапазонах частот, что позволяло проводить более глубокий анализ данных. Начали развиваться различные подходы к распознаванию объектов на изображении, например структурные, признаковые и текстурные. [21]
17
80-е и 90-е годы ознаменовались появлением нового поколения датчиков двухмерных цифровых информационных полей различной физической природы. К ним можно отнести датчики, построенные на матрицах ПЗС (прибор зарядовой связи) и КМОП (комплементарный металл-оксид-полупроводник), датчики ночного видения, тепловизоры (датчики, воспринимающие инфракрасное излучение), лазерные локаторы и др. Развитие новых измерительных систем и методов регистрации двухмерных цифровых информационных полей в реальном масштабе времени позволило получать для анализа устойчивые во времени изображения, генерируемые этими датчиками. Совершенствование же технологий производства этих датчиков позволило существенным образом снизить их стоимость, а значит, значительно расширить область их применения. Рост быстродействия микропроцессоров, снижение цен на камеры и десятикратное увеличение полосы пропускания при передаче видео с помощью таких технологий, как USB 2.0, позволяют реализовать действующие в режиме реального времени алгоритмы машинного зрения на стандартных компьютерах. Использование машинного зрения на персональных компьютерах в сочетании с качественными средствами визуализации способно коренным образом изменить способ взаимодействия человека с компьютером и окружающим миром. Машинное зрение уже привлекает внимание исследователей, занимающихся разработкой передовых приложений для домашнего использования. [18]
Что касается непосредственно теории компьютерного зрения и ее приложений, то в настоящее время существует четкая граница между так называемым монокулярным и бинокулярным компьютерным зрением. [32] К первой области относятся исследования и разработки в области компьютерного зрения, связанные с информацией, поступающей от одной камеры или от каждой камеры отдельно. Ко второй области относятся исследования и разработки, имеющие дело с информацией, одновременно поступающей от двух и более камер. Несколько камер в таких системах используются для измерения глубины наблюдения. Эти системы называются стереосистемами. |
