2021年10月13日消息，宾夕法尼亚州立大学研究人员设计的一种使用主动照明的新型相机系统可能是开发机器视觉系统的关键一步，该系统使机器人设备能够更清楚地“看到”它们的农业目标。

据团队负责人、农业科学学院农业与生物工程助理教授 Daeun Choi 称，该系统使用“过电流驱动”LED 灯产生能够每秒多次发射的强大闪光灯，可创建可靠的白天成像.。该方法克服了由于阳光导致的可变照明和颜色不一致，并在很大程度上消除了由于车辆移动和地面振动引起的运动模糊。

在宾夕法尼亚州立大学罗素 E. 拉森农业研究中心，一名研究人员驾驶无人机飞越苹果园。无人机用于拍摄过流驱动LED灯机器视觉机制演示视频。图片来源：宾夕法尼亚州立大学

在未来，这个系统或类似的系统可能会被用来指导独立执行劳动密集型任务的机制，例如修剪苹果树、估计果实产量、疏果和采摘蘑菇，这项研究的创新之处在于，LED 灯吸收的电流增加了其正常额定值的六倍，从而提高了照度。

这项研究很重要，因为越来越多的农民有兴趣采用精准农业和自动化技术来提高产量和效率。在全球竞争加剧、人口增长带来的粮食需求增加以及消费者对更高质量农产品的期望的推动下，生产商正在转向具有遥感设备的机器视觉系统来收集和分析农业应用中的数据。

研究小组成员、农业和生物工程博士生 Omeed Mirbod 设计了一种用于向 LED 存储和释放能量以产生频闪效果的电路以及用于将频闪与相机同步以获取图像的控制器。在来到宾夕法尼亚州立大学之前，他在卡内基梅隆大学工作期间开始探索 LED 频闪灯的概念，那里的氙气闪光灯用于白天成像。

人工智能可以很好地处理信息非常丰富的图像，所以重要的是捕捉高质量的图像，对于农业，我们需要不受室外光照条件影响的图像。如果你拍摄一张水果因阳光而光线非常饱和的图像，然后在阳光不足的阴影中拍摄另一个，人工智能你正在训练检测水果可能很难识别它。

研究人员在 2020 年夏季的三天内将该系统部署在一个苹果园中。在晴天和多云条件下，全天拍摄了不同树冠结构的图像。使用 LED 闪光灯显着提高了图像亮度和色彩一致性。

在最近发表在计算机和农业电子学杂志上的研究结果中，研究人员报告说，原型系统捕获的图像质量非常高。在 11 小时内，与自动曝光设置相比，图像的色调饱和度值通道的标准偏差平均降低了 85%。此外，原型系统能够在相机以每小时约 4 英里的速度移动的情况下修复机器视觉图像中的运动模糊。

博士生 Omeed Mirbod 向一年级工程专业的学生展示了无人机成像如何在苹果园中工作。这张实验室照片是在要求室内遮蔽之前拍摄的。图片来源：宾夕法尼亚州立大学

Mirbod 指出，结果表明，设计的 LED 闪光灯系统可以减少因室外环境条件而产生的图像中照明可变性和运动模糊的不良影响。他补充说，这项研究是必要的，因为之前大多数与机器视觉和机器人技术相关的研究都是在室内条件下进行的。

之前的研究中，氙气闪光灯用于白天成像，而 LED 用于夜间成像，但 Mirbod 认为这项研究是必要的，因为没有人对过电流驱动的 LED 灯在白天成像应用中的性能进行评估。

“当我们将同样的技术应用于农业领域时，我们遇到了很多困难，”Choi 说：“最具挑战性的事情是天气和不同的阳光条件。当我们使用常规相机设置和专为室内使用而设计的照明系统时，我们最终会得到很难处理的非常糟糕的图像。”

Mirbod 说，宾夕法尼亚州立大学的研究人员设计的主动 LED 照明和机器视觉概念旨在指导可以每周 7 天、每天 24 小时在现场工作的农业机器人。

米尔博德说：“因此，他们工作的时间或阳光是否充足都无关紧要。因为，归根结底，我们希望拥有可以随时在现场工作的全自动系统。”