CC BY
45
30 нейронов во втором слое с той же передаточной функцией и 1 нейрон в выходном слое (по числу компонентов выходного вектора) с линейной передаточной функцией.
В качестве обучающего алгоритма выбран алгоритм Левенберга-Маркара (ЬеуепЪе^-МащиагЛ):
И = ]Х]Х:
]в = ]Х Е;
^Х = -(Ц + I ти) /]в, (2)
где Е — все ошибки, а I — матрица идентичности.
С его помощью можно обучать любую сеть, если ее весовые, входные и активационные функции дифференцируемы. Для вычисления Якобиана ]Х эффективности функционирования относительно весовых переменных X используется алгоритм обратного распространения [2].
Для повышения помехоустойчивости работы алгоритма анализа в процессе обучения на вход сети подается массив из средних значений секторов исходных изображений размерами 50х50 пикселей. В серии для обучения включаются изображения, полученные вращением и сдвигом исходного, а также изображения с разной степенью освещенности. Обучение производилось с помощью серии из 150 изображений поверхности материала в течение 30 мин.
Полученные результаты по определению размеров ячейки при работе сети на изображениях, принадлежащих серии для обучения, соответствуют заданным в качестве целей, что указывает на успешную завершенность процесса обучения.
Сравнение результатов работы нейронной сети по измерению среднего размера ячеек реальных изображений с данными, полученными в результате ручного измерения, показало, что ошибка определения размера ячейки находится в пределах 10 %. Время отработки одного цикла измерения 1,2 с. Изменения освещенности, особенности структуры материала и его ориентация, предусмотренные при обучении ИНС, на результат измерения влияют незначительно. Остальные отклонения в условиях эксперимента снижают точность измерения на 5...10 %.
Нейросетевой метод измерения среднего размера ячейки может быть рекомендован для использования в автоматизированных системах неразрушающего контроля качества широкого круга материалов ячеистой структуры в различных областях промышленности и сельского хозяйства.
Список литературы
1. Уоссермен, Ф. Нейрокомпьютерная техника. Теория и практика: пер. с англ. / Ф. Уоссермен. — М.: Мир, 1992.
2. Уидроу, Б. Адаптивная обработка сигналов / Б. Уид-роу, С. Стирнз. — М.: Радио и связь, 1989.
УДК 631.171 + [621.37 / 39:631.145]
И.А. Соколов, инженер
ГНУ «Всероссийский научно-исследовательский институт электрификации сельского хозяйства»
РЕГИСТРАЦИЯ БИОМОРФОЛОГИЧЕСКИХ ПРИЗНАКОВ РАСТЕНИЙ фотоцифровым устройством
Объект исследования — агрокультура томатов в посадках — представляет собой множество растений с взаимоподобно (фрактально) организованной анатомо-морфологической структурой, расположенных в пространстве по определенной схеме посадки, с изменяющейся во время роста и развития анатомо-морфологической структурой. Растения в посадках размещены по определенной координатной сетке с заданными расстояниями друг от друга (в пределах точности посадки) и оптимальной густотой (плотностью), обеспечивающей индивидуальное пространственно-локализованное место роста и развития. Анато-мо-морфологический облик растения изменяется в период роста и развития. Он приобретает отличительные биоморфологические признаки и пара-
26
метры в определенных фазах периода роста и развития.
На рис. 1 приведена обобщенная схема реализации процесса регистрации параметров агрокультуры и управления растениями, возделываемыми в условиях защищенного грунта.
В общем случае, все регистрируемые данные могут быть разделены на несколько групп: параметры растений; наружный климат; внутренний климат; ирригация; урожай.
Для описания роста и развития агрокультуры необходимо определение биоморфологических признаков элементов, составляющих анатомическое строение растений, основными параметрами которых являются геометрические размеры, форма, окраска.
Рис. 1. Структурная схема организации процесса регистрации параметров агрокультуры для управления растениями в условиях защищенного грунта
Между биоморфологически-ми и хозяйственно-ценными признаками существует взаимно корреляционная связь, практически зарегистрированная и многократно показанная на основных сельскохозяйственных культурах [1].
Большое количество научно-исследовательских работ посвящено изучению влияния условий выращивания агрокультуры на изменения биоморфологиче-ских признаков. Многие работы направлены на выяснение степени лабильности и стабильности био-морфологических и ритмологических признаков онтогенеза у растений разных ботанико-географических групп. Факторы окружающей среды в совокупности оказывают влияние на биоморфологические признаки, рост и развитие растений. Содержание нитратов связано также с морфологическими признаками и физиологическими особенностями отдельных органов растений — типов листьев, размеров.
Томаты и огурцы являются одними из наиболее хорошо генотипически и фенотипически изученных объектов. Это обусловлено рядом их свойств и характеристик, наличием огромного количества четко идентифицируемых морфологических признаков и достаточно большого разнообразия по биохимическим признакам.
Рассмотрим на конкретном примере процесс регистрации параметров растений томатов [1]. Программа — «регистрация культуры», проводилась в сокращенном виде по основным признакам: расстояние до кисти, прирост за неделю, диаметр верхнего стебля, количество листьев, длина листа, число плодов, средняя масса плодов, урожайность за неделю.
Измерения проводились один раз в неделю на ограниченном количестве растений. Растения выделялись из общей массы, помечались цветным шпагатом и этикетками с указанием цифровых данных (номер кисти, дата сбора и т. п.) Измерялись одни и те же растения в течение всего сезона; если отпускался дополнительный стебель, то число регистрируемых растений соответственно увеличивалось.
В программе использовались как общие данные по всей теплице, так и средние значения измерений индивидуальных растений. Число измеряемых растений было достаточным для получения репрезентативных данных. Измерение биоморфологических признаков (длины и диаметра стебля) осуществлялось с помощью рулетки и штангенциркуля.
Биоморфологические данные обрабатывались компьютером и взаимоувязывались с хозяйственноценными данными (продуктивностью, скоростью роста и развития) для принятия решения по управлению растениями (частота и доза полива, концентрация питательных веществ, микроклимат).
В рассмотренном примере наглядно представлены элементы информационно-аналитической технологии регистрации параметров растений томата и управления ростом и развитием агрокультуры в теплице. Следует отметить, что основной элемент технологии — регистрация биоморфологических параметров томатов — осуществляется вручную с использованием линейки, штангенциркуля и рулетки. Такой метод регистрации малопроизводителен, недостаточно широко распространен по пространству теплицы и ограничен по непрерывности наблюдения во времени.
В связи с этим разработка новых, современных высокопроизводительных и высокоинформативных методов регистрации динамики биоморфо-логических параметров в пространстве агроценоза и во времени роста является актуальной проблемой. При этом метод регистрации должен осуществляться без непосредственного контакта с растением, механически нарушающего или разрушающего естественное биофизиологическое состояние растений.
Электронно-оптические методы видеоцифро-вого мониторинга позволяют максимально полно фиксировать события, хранить, воспроизводить и анализировать текущую или накопленную информацию, а также вести «живое» наблюдение и отслеживать рост и развитие растений, сопровождая его
27
информацией о качестве в реальном времени или ретроспективно от начала вегетации до момента созревания урожая [2].
Процесс фото-видеосъемки в идеале должен быть организован таким образом, чтобы об исследуемом объекте было известно все (любой элемент анатомо-морфологической структуры), всегда (в любой период времени) и везде (в любом месте). В соответствии с этим принципом во Всероссийском институте электрификации сельского хозяйства разработан способ регулирования производства агропродукции (Пат. РФ № 2265989 от 17.12.2003 г.). Этот способ заключается в том, что в результате реализации видеоцифрового мониторинга объектов аграрного производства определяют их морфологические признаки в полном объеме, постоянно, сразу в нескольких агропроизводственных зонах и осуществляют агротехнологическое регулирование производства агропродукции непрерывно, в любой момент времени при обнаружении отклонений морфологических параметров в результате воздействий техногенного и природного характера.
Качество цифрового изображения зависит в основном от трех ключевых компонентов фотокамер: объективов, сенсора и графического процессора (программного управления).
Объектив должен соответствовать нескольким требованиям:
• правильно и детально проецировать изображение на фотоматрицу;
• пропускать достаточное количество света для проработки светлых и затененных областей объекта съемки;
• иметь механизм фокусировки и механизм дрожания.
Рис. 2. Оптико-электронный тракт устройства фотоцифровой регистрации параметров морфологических признаков растений
28
Основные характеристики матрицы: пространственное разрешение, физический размер, спектральная чувствительность. Матрицы большого размера, как правило, обладают большим динамическим диапазоном (способностью передавать многообразие цветов и тонов).
Графический процессор состоит из двух компонентов: собственно процессора и программного обеспечения (алгоритмов). Среди его задач — сбор информации об освещенности и цветности каждого пикселя для коррекции цветов и яркости каждого пикселя и получения снимков с натуральными цветами, сбалансированным контрастом и хорошей резкостью.
На рис. 2 приведена схема информационно-аналитического канала устройства фотоцифровой регистрации параметров морфологических признаков растений.
Основной задачей съемки является улучшение зрительных характеристик (контраста, четкости, яркости) изображений, создание условий для более точного и оперативного анализа изображения, нормализация изображения с акцентом на регистрируемый морфологический признак.
В общем случае следует выделить главный объект съемки, привлечь внимание к основному элементу, расположив его по центру изображения, выделив на нем некоторые существенные детали, морфологические признаки и, соответственно, подавить несущественные элементы, прибегнув к размытию фона, переднего или заднего плана. В таком случае мы получаем изображение, ориентированное на выделение регистрируемого морфологического признака с целью последующей фиксации его параметра в метрических единицах.
Основные виды фотосъемки: обзорная (основное место, окружающая обстановка), ориентирующая (основные объекты и фрагменты), панорамная (круговая, линейная, горизонтальная, вертикальная), измерительная (с глубинным масштабом, квадратным масштабом, масштабирующим объектом, с цветовым эталоном, фототеодолитная, стереометрическая), макросъемка (с постоянным увеличением, с постепенным приближением). Основные способы освещения: заполняющий (создание общего освещения), направленный (создание разного освещения объектов), выравнивающий (баланс светлых и темных зон), моделирующий (создание бликов, теней, силуэтов), контурный (обрисовка контура и отделение его от фона), фоновый (создание необходимого уровня освещения поверхности фона), цветоразделительный (увеличение цветовых различий).
Калибровка камеры необходима для использования ее в качестве измерительного инструмента. Параметры, определяемые в процессе
геометрической калибровки: фокусное расстояние, координаты главной точки, параметры модели дисторсии. Инструменты геометрической калибровки: координатные метки, калибровочные сетки, масштабирующие шаблоны, программные средства. Параметры, определяемые в процессе цветовой калибровки: цветовая система координат, цветовая палитра, координаты цвета, яркость. Инструменты цветовой калибровки: цветовые мишени, программные цветовые профили, датчики яркости.
На рис. 3 приведено изображение, полученное устройством фотоцифровой регистрации морфологических признаков плодов, и его калибровка путем размещения цветовой мишени и геометрического шаблона в плоскости расположения плодов.
На рис. 4 и 5 приведены фотоцифровые изображения общего вида растений, возделываемых в реальной теплице с ярко выраженными элементами размещения объекта в глубину (передний и задний план) и объектами инфраструктуры (почва, проходы, трубы, пленка, фон).
Время экспозиции (выдержка) камеры при ее размещении на стационарном средстве определяется динамикой изменения освещенности, колебаниями растений или скоростью пролета регистрируемого насекомого. При использовании поворотных камер и необходимости регистрации потока изображений время экспозиции должно быть короче в связи с движением камеры и ее колебаниями. По обеим причинам длительная выдержка приводит к смазыванию изображения объекта. При характерных параметрах съемки (высота 2 м, дальность 10 м и разрешение 1280 пикселей), приведенных к поверхности, размер пикселя составляет 35 мм. Таким образом, на скорости 10 м/сек при выдержке 2,5 мс происходит смазывание на 0,5 пикселя, что допустимо. При меньшей выдержке ухудшается выделение слабоконтрастных изображений на мало-освещенной сцене.
Таким образом, для непрерывной съемки без потери информации необходимо иметь экспозицию менее 2,5 мс. Примерно такие же результаты получены при оценке влияния угловых колебаний камер на мобильном средстве.
Рис. 3. Формирование калиброванного фотоцифрового изображения при регистрации морфологических признаков плодов
Рис. 4. Глубинная фотосъемка общего вида растений в теплице
Минимальная частота кадров при ходьбе или мобильном перемещении камеры определяется скоростью движения и динамическими свойствами (таблица), а также временем реакции оператора при дистанционном видеонаблюдении. Минимальная частота кадров составляет 14...25 для скорости 10 м/с. Полевые испытания также подтверждают эти цифры.
Рис. 5. Цифровые изображения, полученные при локализованной съемке в теплице на естественном и искусственном фонах
Параметры фотосъемки при различных способах регистрации
Способ регистрации Частота кадров Разрешение Поле зрения Экспозиция
Мобильное перемещение камеры 2 ил O о 0,4 1,3 мпикс 6 о 2 о О 10...500 мкс
Перемещение камеры при ходьбе 4 10 мпикс и более 6 О 2 о с 10 мкс_250 мс
Стационарная поворотная камера 10 0,3 мпикс 1_2о 10 мкс_1 с
Неподвижная камера 30 0,3 мпикс 1_2о 10 мкс_1 с
Выводы
1. Для описания роста и развития агрокультуры необходимо определение биоморфологических признаков элементов, составляющих анатомическое строение растений, основными параметрами которых являются геометрические размеры, форма, окраска.
2. Между биоморфологическими и хозяйственно-ценными признаками существует взаимно корреляционная связь, практически зарегистрированная и многократно показанная на основных сельскохозяйственных культурах.
3. Видеоцифровое наблюдение за растениями в теплицах является оперативным, высокоинформативным, бесконтактным, мобильным и дистанционным способом регистрации биоморфологических
признаков роста и развития растений, обеспечивающим автоматизацию управления агротехнологиче-скими процессами по хозяйственно-ценным признакам.
Список литературы
1. Анализ генетических параметров и корреляции количественных признаков, связанных с продуктивностью, у кистевых форм томата. (Китай)]. Xu Na, Feng Hui, Wang Wuhong, Wu Zhigang Inheritance of Main Quantitative Characters in Truss Tomato Fruits // Acta hortic. sinica. 2006, V. 33, N 1, р. 146-148.
2. Башилов, А.М. Видеоцифровые и мультимедийные способы и средства оперативного управления / Тр. 6-й Междунар. науч.-техн. конф.: Энергообеспечение и энергосбережение в сельском хозяйстве, 13-14 мая 2008 г. Ч. 5. Нанотехнологии и инфокоммуникационные технологии. — М.: ГНУ ВИЭСХ, 2008. — С. 245-250.
УДК 631.171(620)
Ахмед Т.А. Джайлани, аспирант
ФГОУ ВПО «Московский государственный агроинженерный университет имени В.П. Горячкина»
перспективы использования возобновляемых источников энергии в сельском хозяйстве Египта
Египет — страна на северо-востоке Африки и юго-западе Азии. На севере омывается Средиземным морем, на востоке — Красным морем. Площадь страны около 1 001 450 кв. км. Египет находится между 22 и 32° северной широты и 24 и 37° восточной долготы.
Географическое положение Египта с его климатическими условиями позволяет использовать и ветровую, и солнечную энергию. Согласно ежегодным данным о возобновляемых источниках энергии, число часов солнечного излучения в год составляет на севере Египта 3400 ч и 3900 ч на юге, а средняя годовая солнечная радиация на севере 1900 кВтч и на юге 2600 кВтч, как показано на солнечной карте Египта (рис. 1).
Скорости ветра на территории Египта находятся в диапазоне от 5 до 7,5 м/с на западе и севере и достигают 11 м/с на востоке страны — на побережье Красного моря и Суэцкого залива, как показано на рис. 2 [1].
30
В Египте имеются ресурсы биомассы, которые могут быть использованы для производства энергии, например рисовая шелуха, багасса, животный навоз, экзотические растения и твердые городские отходы. В таблице приведены объемы ежегодного производства этих ресурсов [2].
Объемы ресурсов биомассы в Египте, млн т/год
Ресурсы
Рисовая шелуха Багасса Животный навоз Экзоти- ческие растения Твердые городские отходы
1,6 4,7 10,82 0,4 9,9
Энергетическая ситуация в Египте не отличается от общемировых тенденций в области энергоснабжения, потребление энергии постоянно увеличивается. Так, в 2003-04 г. темпы роста составили 1,75 % по сравнению с 2002-03 г. [3].
