Zastosowanie morfologicznego przetwarzania obrazu do ekstrakcji informacji o wielkości kropli z użyciem papieru wodnoczułego

• Autorzy: Lipiński S. , Lipiński A. J.

Warianty tytułu

EN

Application of morphological image processing to extraction of information about the droplet size using water sensitive paper

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Papierki wodnoczułe są powszechnie wykorzystywane przy ocenie pokrycia różnych powierzchni cieczą, w wielu zastosowaniach. Na jakościową ocenę pokrycia znaczący wpływ mają rejestrowane średnice kropli. W pracy zaimplementowano operacje morfologicznego i arytmetycznego przetwarzania obrazu w celu rozróżnienia wielkości kropli ze skanów papierków wodnoczułych, podziału tego obrazu na obrazy zawierające krople o średnicach mieszczących się w określonych zakresach i utworzenia histogramów pozwalających scharakteryzować pokrycie papierka wodnoczułego.

EN

Water sensitive paper is often used to evaluate the quality of covering the area with liquid in many applications [3, 4, 5, 6, 7, 8]. The paper proposes using the chosen image processing methods to obtain information about the droplet diameter from scans of water sensitive papers. For that purpose, arithmetic and morphological operations are employed (Section 2) [15, 19, 20]. The general procedure of extracting the images containing the droplets with diameters of specified classes from the input data is shown (Section 3, Fig. 2). Water sensitive paper is most often used to characterize the plant spraying quality, so the papers obtained during field ex-periments [7] (after the binarization using the Otsu method [9, 17]) were used as the exemplary input images (Figs. 1 and 5). On the basis of the performed analysis, the histograms illustrating quantitative distribution of droplets with diameter contained in chosen classes (Figs. 3 and 5) and the histograms showing the area covered with droplets from each of these classes (Figs. 4 and 7) were obtained. Histograms like these can be used for characteriza-tion of the spraying quality or its usefulness in specific application [10]. The proposed method makes use of efficient methods of image processing, which predestines it for implementation in real time systems [15, 16].

Słowa kluczowe

PL

papier wodnoczuły; jakość oprysku; średnica kropli; morfologiczne przetwarzanie obrazu

EN

water sensitive paper; spraying quality; droplet diameter; morphological image processing

• Wydawca: Wydawnictwo PAK
• Czasopismo: Pomiary Automatyka Kontrola
• Rocznik: 2011
• Tom: R. 57, nr 6
• Strony: 630--633
• Opis fizyczny: Bibliogr. 21 poz., rys., wykr., wzory

Twórcy

autor

Lipiński S.

autor

Lipiński A. J.

• Uniwersytet Warmińsko-Mazurski w Olsztynie, Wydział Nauk Technicznych, Katedra Elektrotechniki i Energetyki, ul. Oczapowskiego 11, 10-719 Olsztyn,

Bibliografia

• [1] Fantini E., Tognotti L., Tonazzini A.: Drop size distribution in sprays by image processing. Computers & Chemical Engineering 1990, 14 (11), 1201-1211.
• [2] Tuck C. R., Butler M. C., Miller P. C. H.: Techniques for mea-surement of droplet size and velocity distributions in agricultural sprays. Crop protection 1997, 16 (7), 619-628.
• [3] Cruvinel P. E., Vieira S. R., Crestana S., Minatel E. R., Mucheroni M. L., Neto A. T.: Image processing in automated measurements of raindrop size and distribution. Computers and Electronics in Agriculture 1999, 23, 205-217.
• [4] Pattison M., McMullin P., Bradbury J., Alexander D.: Poultry Diseases, Saunders Elsevier, 2008.
• [5] Fox R. D., Derksen R. C., Krause C. R., Cooper J. A., Ozkan H. E.: Visual and image system measurement of spray deposits using water-sensitive paper. Applied Engineering in Agriculture 2003, 19 (5), 549-552.
• [6] Godyń A., Doruchowski G., Hołownicki R., Świechowski W.: A metod for verification of spray volume adapted to crop structure in orchards. 8th Workshop on Spray Application Techniques in Fruit Growing. Barcelona 2005, 17-22.
• [7] Lipiński A. J., Choszcz D., Konopka S.: Ocena rozpylaczy do oprysku ziemniaków w aspekcie równomierności pokrycia roślin cieczą. Inżynieria Rolnicza 2007, 9 (97), 135-141.
• [8] Porras Soriano A., Porras Soriano M. L., Porras Piedra A., Soriano Martín M. L.: Comparison of the pesticide coverage achieved in a trellised vineyard by a prototype tunnel sprayer, a hydraulic sprayer, an air-assisted sprayer and a pneumatic sprayer. Spanish Journal of Agricultural Research 2005, 3 (2), 175-181.
• [9] Lipiński A. J., Lipiński S.: Automatyczna ocena jakości oprysku na podstawie śladów kropel przy użyciu komputerowej analizy obrazów. Inżynieria Rolnicza 2009, 5 (114), 163-168.
• [10] Hołownicki R., Doruchowski G.: Nowoczesna technika opryskiwania upraw polowych. Wydawnictwo Plantpress, Kraków 2001.
• [11] Reed J. T., Smith D. B.: Droplet Size and Spray Volume Effects on Insecticide Deposit and Mortality of Heliothine (Lepidoptera: Noctuidae) Larvae in Otton. Journal of Economic Entomology 2001, 94 (3), 640-647.
• [12] Tsuda S., Nishibe I., Shinto G.: Effect of the Diameter of Spray Droplets on the Inescticidal Efficacy of Oil-based Aerosols. Journal of Pesticide Science 1987, 12, 483-489.
• [13] Washington J. R.: Relationship between the Spray Droplet Density of Two Protestant Fungicides and the Germination of Mycosphaerella fijiensis Ascosporeson Banana Leaf Surfaces. Pesticide Science 1997, 50, 233-239.
• [14] Hewitt A. J.: Droplet size and agricultural spraying, part I: atomization, spray transport, deposition, drift and droplet size measurement techniques. Atomization & Sprays 1997, 7 (3), 235-244.
• [15] Tadeusiewicz R., Korohoda P.: Komputerowa analiza i przetwarzanie obrazów, Wydawnictwo Fundacji Postępu Telekomunikacji, Kraków 1997.
• [16] Tickle A. J., Smith J. S., Wu Q. H.: Development of Morphological Operators for Field Programmable Gate Arrays. Journal of Physics: Conference Series 2007, 76 (1), 12-28.
• [17] Panneton B.: Image Analysis of Water-Sensitive Cards for Spray Coverage Experiments. Applied Engineering in Agriculture 2002, 18 (2), 179-182.
• [18] Sezgin M., Sankur B.: Survey over image thresholding techniques and quantitative performance evaluation. Journal of Electronic Imaging 2004, 13 (1), 146-165.
• [19] Shapiro L. G., Stockman G.: Computer Vision, Prentice Hall, New Jersey 2001.
• [20] Dougherty E. R., Lotufo R. A.: Hands-on Morphological Image Processing, SPIE Press, Washington 2003.
• [21] ANSI/ASAE S-572 standard - Spray Tip Classification by Droplet Size.