0引 言甘蔗是我国主要糖料作物之一，2015 年播种面积为 159.965 万公顷，发展甘蔗生产是蔗农脱贫致富的重要途径，良种化种植与机械化耕作是甘蔗产业发展的重要手段。甘蔗通过斩种进行种植，目前国内外的甘蔗切割机均不具备茎节识别功能，切割时经常损伤茎节处的种芽，导致用种量多、出苗率少，影响甘蔗产量。因此，精确识别甘蔗茎节处的种芽，实现自动化的蔗种防伤芽切割具有重要意义。
1甘蔗茎节的识别与定位
1.1 样本选取
所选样品为浙江省优质甘蔗生产基地主产的“义红一 ”果蔗。正常品质，在运输和实验过程中尽量避免碰撞、挤压等损伤，去除甘蔗根部表面的泥污，进行高光谱数据采集。将 236 个样本( 茎节 77 个，茎间 159 个) 随机分为建模集和预测集，建模集共 177 个，预测集共 59 个。
1.2 高光谱数据采集与分析
建立如图 1 所示的高光谱图像采集系统，该系统主要由光谱仪，计算机，电控移位平台，相机，镜头，线光源和高光谱图像采集软件等组成。采集到的高光谱图像的光谱范围是 874 ～ 1734 nm，共 256 个波段，光谱分辨率为 5 nm，采集的高光谱图像大小为 320 像素 ×256 像素。进行高光谱图像采集时，需要调节移动平台的速度、相机曝光时间、镜头与光源的间距等参数，确保所获取图像清晰且不失真。 经过多次调 校，当 物 镜 高 度 19 cm，平 台 移 动 速 度14.5 mm / s，曝光时间 4 ms 时，取像效果较佳。在采集箱内完成整个图像获取，避免外界光线及其他噪声干扰。
1． 计算机 2． 数据线 3． 光源调节器 4． 采集箱5． 高度调节装置 6． 风扇 7． 相机 8． 光谱仪 9． 镜头10． 光源 11． 载物台 12． 高精度电控移位平台
图 1 高光谱图像采集系统
在采集样本的高光谱图像前，需要校正相机暗电流对图像产生的影响，通过遮住镜头获取黑板校正图像，采集标准白色校正板得到白板校正图像，根据下式计算校正后图像：
其中，ICorrection表示校正后高光谱图像，Iraw表示原始图像，Idark表示全黑标定图像，Iwhite表示标准白板图像。数据分析在 ENVI 4.6，Matlab Ｒ2012a 和Unscrambler X10.1 软件平台进行。实验采集甘蔗样本的近红外波段，光谱范围为874 ～ 1734 nm，原始光谱如图2 所示。从图2 可看出，在原始光谱的前后端都有明显的噪声干扰，因此采用 995 ～ 1650 nm 之间的 195 个波段进行数据分析与处理较为合适。选取蔗种的茎节和茎间位置作为研究区域，并计算它们的光谱平均值，两个样本平均光谱曲线如图 3 所示。由图 3 可知，茎节与茎间的光谱曲线具有较大的差异性，两者的平均光谱在 1170 nm 和 1450 nm 处有明显的吸收峰。查询资料可知 1450 nm 是对含水量敏感的波段，由于茎节与茎间的水分含量不同，它们的平均光谱曲线会在 1450 nm 处显示吸收峰；在 1170 nm 处 产 生 吸 收 峰 的 原 因 有 待 进 一 步研究。采用主成分分析( PCA) 对光谱数据进行处理，结果如图 4 所示。第一、二主成分( PC － 1，PC － 2) 的贡献率分别为 83 % 和 16 % ，累计贡献率达到 99% ，能够解释大部分变量。图 4 中茎间与茎节的区分非常清楚，充分证明高光谱成像技术用于茎节识别的可行性。
图 2 甘蔗茎节和茎间样本原始光谱图
图 3 甘蔗茎节和茎间样本平均光谱
图 4 主成分 PC － 1 和 PC － 2 的 PCA 得分
1.3 特征波段提取
1.4 甘蔗茎节识别分类模型的建立
图 5 提取的 5 个特征波段所对应的灰度图像
建立 PLS模型如下:
采用预测集验证 PLS 模型，将判断阈值设为 0.5，即如果输出结果在( 0.5，1.5 ］区间内，则设置为类别 1；输出结果在( 1.5，2.5］区间内，则为类别2。校正集和预测集的判别结果如图6 所示，纵坐标为 0.5，1.5 和 2.5 处绘制的红色阈值线。 统计校正集和预测集的误判数和准确率，结果如表 1 所示。由表 1 可知，校正集和预测集识别准确率非常高，分别为 99.44% 和 98.31% ，表明所选的 5 个光谱波段基本涵盖了蔗种茎节检测的有效信息，以非常有限的波段数量简化了模型。
图 6 校正集和预测集的判别结果
表 1 PLS 模型检测结果
1.5茎节定位
甘蔗茎节识别分类模型仅实现了蔗种茎节的定性判别，还需要结合图像处理技术进一步进行定量分析，从而定位茎节位置。采用公式①归一化输出图像，输出结果以0. 5 为阈值进行分类，可成功提取茎节图像，具体 过 程 见 图 7。以 上 处 理 步 骤 都 在 MatlabＲ2012a 中进行。从图 7b) 可见，提取的茎节图像包含了蔗芽、茎节和白色噪声斑点，茎节为粗细不一的圆弧形，需要在该情况下定位茎节。 通过分析发现，茎节在纵向的长度比蔗芽和噪声斑点要长，因此可以在纵向上统计白色像素数并绘制统计图，如图 8 所示。图 8 中的 3 个局部最大值分别对应蔗芽、茎节和噪声斑点，可以看出茎节的峰值明显高于蔗芽和噪声斑点的峰值，像素最大值所在的位置 ( 像素 105 列) 即可设定为茎节所在的位置。将图像的最左端定义为起点，建立图像像素与实际测量尺寸的关系( 像素宽度对应的长度) ，在茎节最大峰值位置绘制直线，如图 9 所示，图中红线即为茎节的位置，并设定为 x，以备后续测量验证。
图 8 茎节、蔗芽和噪声的像素纵向统计图
图 9 茎节定位示意图
图 10 图像测量值与人工测量值比较
图 11 基于普通图像和传统图像处理方法的茎节识别结果
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