基于计算机视觉的玉米田间除草系统开发

杂草会给农业生产造成严重的损失,化学除草操作简单,效率较高,但面临在粮食和环境中残留所引起的安全问题。变量喷药能够根据杂草在田间的位置、种类和密度调节除草剂喷洒的时机和剂量,但要以对田间杂草的准确识别为前提。为此,开发了一种利用计算机视觉的玉米田间变量喷药除草系统,利用相机拍摄田间图像,导入计算机中进行分析,提取杂草信息后生成处方图传递给喷药控制系统;喷药控制系统根据处方图,结合机械的速度控制喷头的开闭时机和程度,实现变量喷药。系统对田间杂草的识别率为90%,处理单张图片的平均耗时为86ms,能满足对杂草进行实时识别的要求。在室内试验中,机械行进速度为0.3m/s时,系统具有很好的准确性和作业效率。     

基于模糊控制的棉田变量对靶喷药除草系统设计

为实现自动精确去除棉田杂草, 减少除草剂用量,设计了一种以S3C2410处理器为核心,采用模糊控制算法的变量对靶喷药除草系统,实现了自动识别杂草以及根据采集车速、杂草密度信息自动调整流量的功能。设计了双输入、单输出模糊控制器,并对其进行了仿真研究。仿真结果表明,利用该控制器能实现喷药量随车速及杂草密度变化而实时改变。在室内搭建了模拟棉田环境的变量对靶喷药试验台,对喷药系统进行了测试,试验测得在速度0.2m/s时,喷药除草对靶率达90%。     

基于ARM7的精确对靶喷施除草嵌入式控制系统

设计了基于S3C44B0X嵌入式微处理器的变量喷药除草嵌入式控制系统.软件设计中移植了μC/ OS-Ⅱ操作系统 ,采用多任务程序设计方法,大大降低了编写程序的复杂度.为此,针对目前化学除草过程中忽略田间杂草面积和位置信息,使大量的农药喷洒到非靶标环境中造成的环境污染问题,利用视觉传感器识别杂草信息,并结合模糊控制技术,实现精确对靶变量喷施除草,从而大量减少农药的使用量.     

变量喷药自适应神经模糊控制器设计与仿真

为了减少除草剂用量,采用变量喷施除草剂方式进行除草.根据分别建立的杂草面积、喷药机械行驶速度与喷药量关系模型,得知杂草面积和喷药机械行驶速度是影响变量喷施效果的主要因素.为了获取喷药量与车速及杂草面积关系试验数据,设计了室内变量喷药试验台,使用DSP处理器及编码器分别得到杂草面积及喷药机械前进速度信息.结合所获试验数据,设计了一种基于自适应神经模糊推理（ANFIS）的双输入、单输出控制器.对控制器设计过程中输入输出变量的选取、隶属函数的选择及控制器的训练等进行了研究,数据经过30次训练后误差为1.47×10^-5.对控制器的速度采集、串行通信、电磁阀驱动等硬件电路及模糊控制软件流程,进行了设计.在Matlab中建立了自适应神经模糊控制仿真模型,仿真结果表明：在喷头打开时间为0.2 s,喷药机械速度为0～1 m/s,杂草面积在0～100 cm^2时,控制器可自动调节喷药量在0～4 mL变化.与采用传统模糊控制方式相比,该控制器自适应性强,具有较好的应用前景.     

变量喷药自适应神经模糊控制器设计与仿真

为了减少除草剂用量,采用变量喷施除草剂方式进行除草.根据分别建立的杂草面积、喷药机械行驶速度与喷药量关系模型,得知杂草面积和喷药机械行驶速度是影响变量喷施效果的主要因素.为了获取喷药量与车速及杂草面积关系试验数据,设计了室内变量喷药试验台,使用DSP处理器及编码器分别得到杂草面积及喷药机械前进速度信息.结合所获试验数据,设计了一种基于自适应神经模糊推理（ANFIS）的双输入、单输出控制器.对控制器设计过程中输入输出变量的选取、隶属函数的选择及控制器的训练等进行了研究,数据经过30次训练后误差为1.47×10^-5.对控制器的速度采集、串行通信、电磁阀驱动等硬件电路及模糊控制软件流程,进行了设计.在Matlab中建立了自适应神经模糊控制仿真模型,仿真结果表明：在喷头打开时间为0.2 s,喷药机械速度为0～1 m/s,杂草面积在0～100 cm^2时,控制器可自动调节喷药量在0～4 mL变化.与采用传统模糊控制方式相比,该控制器自适应性强,具有较好的应用前景.     

基于模糊-PID复合控制的变量喷药除草系统设计

为了提高农药的利用率、消除模糊控制在平衡点附近的控制盲区,以及实现杂草变量喷药功能,设计了一套基于模糊-PID复合控制的变量喷药除草系统。该系统利用机器视觉技术实现杂草密度信息的采集,采用模糊控制与PID控制相结合的方法来实现电磁阀开度的控制,从而实现对杂草的变量喷施。仿真试验结果表明:该系统阶跃响应效果良好、无超调量,可实现喷药量随杂草密度变化而实时变化的目的,能够有效地消除响应误差。田间试验结果表明:在作业速度为2km/h时,系统的相对控制误差小于4.5%,满足设计要求。     

基于机器视觉的果园喷药除草机器人视觉系统设计

果园环境路面条件差、路面崎岖、颠簸,且果园环境的光照条件变化明显,对机器人视觉系统的图像处理单元具有高运动噪音干扰和高光照条件变化干扰的特点。当前我国泛用型除草机器人视觉系统普遍不适用于果园环境,其识别效率较低、可靠性较差,针对这一问题,提出一种基于机器视觉的果园喷药除草机器人视觉系统。该视觉系统将2G-R-B模型、OTSU阈值分割和二值形态学滤波技术综合应用于果园杂草的图像处理与识别,解决喷药除草机器人在图像高运动噪音干扰及光照条件变化干扰的果园环境下的杂草识别问题,提高果园喷药除草机器人视觉系统的图像分割可靠性及识别精度。试验结果表明:应用该视觉系统的果园喷药除草机器人在日光及夜间照明环境下的喷药成功率分别为84.5%和80.5%,喷药效果良好,且受日光光照条件影响较小,在果园喷药除草作业等方面具有实际应用价值。     

复合式水稻田除草机的设计与试验

为了有效灭除行、株间杂草,减少伤苗率,降低化学除草剂的投入量,研制了一种复合式水稻田除草机。该机与12k W水田拖拉机后悬挂配套,分别配备行间机械除草部件与株间除草剂喷施系统,通过机械除草部件对土壤及杂草的剪切、翻耕作用以及喷施选择性除草剂共同完成除草作业。田间试验结果表明:除草效果最佳组合为机具前进速度为0.6m/s,除草轮入土深度为6cm。由综合试验结果可知:该机平均除草率为86.7%,单位面积雾滴沉积数为35.1滴/cm2,符合机械除草与喷雾除草作业质量的要求。     

机器视觉喷药机器人的研发

为解决温室内农药喷洒的浪费现象,减少土壤中的农药残留问题,开发基于机器视觉的喷药机器人。该系统通过TMS320DM642对温室内作物和杂草进行识别,将处理结果上传至ARM处理器并控制喷药机械手进行喷药。该机器人能正确辨别特定的作物和杂草,并根据作物和杂草面积大小和分布状况进行对靶变种类喷药,即:对杂草喷洒除草剂,对作物喷洒除虫剂。同时,该系统还加入了Zigbee无线通讯和视频传输模块,实现了喷药的无人化和智能化。     

机器视觉技术在玉米苗期杂草识别中的应用

杂草严重影响我国的玉米产量,化学除草剂是防治杂草的有效方法,但通常采用粗放的喷洒方式,防治效果较差。精准喷洒极大地降低了除草剂的用量,提高了使用效率。除草剂实现精准喷洒的前提是识别玉米田中杂草位置和种类等信息,而机器视觉是一种开始广泛应用于识别作物田间杂草的方法。为此,设计了一种基于机器视觉的玉米苗期杂草识别方法,采集的图片经过畸变矫正、HSI颜色空间转换和阈值分割后,根据形状和颜色特征提取并识别杂草。田间试验结果表明:在不同播种方式下对玉米和杂草的识别率超过85%,处理单张图片的平均耗时为67ms,能为除草剂的精准喷洒提供信息。     

视觉传感式除草剂变量喷洒系统

视觉传感式除草剂变量喷洒系统是利用CCD(ChargeCoupledDevice)数码相机对农田进行扫描,对杂草和农作物进行鉴别,根据杂草的多少来控制喷药量。这样,一方面减少了喷药量、降低了成本;另一方面保护了作物、减少了对环境的污染。与传统的喷药方法比较,变量喷药系统在杂草高密度区可节约药液18%,在杂草低密度区可节约药液71%。     

基于安卓系统下田间智能除草技术研究

传统田间除草方法需要大量人力和时间，而且存在一定安全隐患。而智能除草技术则能够自动识别和定位田间杂草，进行精准喷洒除草剂，不仅能够提高工作效率，还能够降低人员接触除草剂的风险。该文提出一种基于安卓系统的智能除草技术。该技术结合了机器视觉和深度学习算法，能够自动识别和定位田间杂草，并通过控制机器人手臂和喷雾器进行精准喷洒除草剂，实现了高效、精准、自动化的除草效果，同时提高了除草效率和可靠性。田间试验结果表明，该系统能够有效除去田间杂草，并且具有较高的准确性和稳定性，为农田的维护和管理提供了一种新的解决方案。     

大坡度山地果园双向全方位农药喷洒机设计与试验

传统农药喷洒机在大坡度山地作业时会大幅降低效率,因此针对大坡度山地果园研发了一款双向全方位农药喷洒机,并进行了试验验证。结果表明:当农药喷洒机具行进速度为1m/s、送风强度为8m/s、喷头与树冠层间距为0.5m时,竖直喷药模式的施药效果较好。按照相同条件下,对45°倾斜式喷药模式与竖直喷药模式的喷药效果进行试验比较,结果表明:当果树树冠层雾滴覆盖率为78.8%与82.6%时,农药沉积密度为107滴/cm^2与110滴/cm^2;冠层底部雾滴覆盖率为30.7%与16.2%时,农药沉积密度为65滴/cm^2与36滴/cm^2,冠层各部分农药覆盖率皆符合喷药标准,双向全自动农药喷洒机能够满足作业要求,可以对病虫进行有效防治。     

垄作喷药浅松除草机设

针对甘肃河西走廊地区固定垄保护性耕作模式下,杂草种类繁多,多年生杂草根系粗大,春季较易复苏,不易喷杀,一年生杂草多为田旋藤蔓缠绕型,机械铲除不彻底等问题,设计了一台垄作喷药浅松除草机.该机采用化学喷药和机械浅松组合除草原理,由三段式可折叠机架、圆弧形防飘罩盖、化学喷药系统和机械浅松系统等组成.玉米苗期田间除草试验表明,机械浅松机构主要铲除玉米行间杂草,单独作业时杂草清除率为89.2%;化学喷药系统主要覆盖性喷杀作业区一年生杂草,单独作业时杂草清除率为94.6%;两种方式联合作业模式下杂草清除率为97.3%,说明机械浅松与化学喷药相结合的方式杂草综合防治效果最好.     

园林自动喷药机器人杂草识别与导航方法探究

园林杂草与景观植物伴随生长,在防控不力的情况下能够很快发展为优势种群,引起自然景观早衰和退化。喷洒除草剂是清除园林杂草的有效方法,但会威胁操作人员的健康。喷药机器人若要准确、高效地完成喷药作业,则必须具备精准喷药和自主导航的功能。为此,将计算机视觉应用在园林喷药机器人上,根据颜色和形状特征识别杂草,根据颜色特征识别路径并规划获得行走路线。试验中,喷药机器人对园林杂草具有较高的识别精度,实际行走路线与规划的路线基本吻合,能够实现精准喷药和自主导航;机器人处理单幅图像仅耗时0. 1 s,可以满足实际作业的需求。     

动态喷洒系统计算机视觉的研究与设计

传统农业中覆盖式喷洒除草剂,不但浪费除草剂和人力资源,而且污染环境,因此采用计算机视觉技术把杂草从农作物和土壤的背景中识别出来,定量与定位地喷洒化学制剂就显得极为重要.动态杂草识别与喷洒系统不但与识别算法有关,还与摄像头的安装高度、安装角度以及喷头的距离有很大的关系.为了达到精确喷洒的目的,对系统的计算机视觉部分进行了深入的研究和设计,通过大量试验进行验证,为动态杂草识别与喷洒系统的精确喷洒做好了充分的准备.     

基于DSP和单片机的实时变量喷药系统设计

为防治玉米农田杂草危害,设计了一种基于DSP识别和单片机控制的杂草实时变量喷药系统。数字信号处理器(DSP)实时数据处理能力强,单片机控制能力强。DSP作为喷药系统上位机图像处理模块的CPU,对田间玉米杂草图像实时采集、处理,分离出杂草,生成杂草位置信息表,发送给作为系统下位机控制模块CPU的单片机;单片机通过电磁阀控制6个喷头的开闭实现精准变量喷药。田间试验表明:系统在室外田间复杂情况下可以满足实时精准喷药要求,在作业机械速度为4km/h时,喷药精确度可以达到91.4%。     

新型六行水田除草机的设计

针对水田机械除草作业效率低、除草过程中伤苗率高、化学除草容易引起的环境污染及水稻品质下降等问题,研制了一款六行水田除草机。该机由3.8kW汽油机提供动力,工作幅宽为1.8m,一次作业可覆盖6行栽植行宽为0.3m的水稻,并配备了执行机构摆动块。作业前,根据操作者身体情况调节摆动块,使机器重心达到适宜的位置,并可根据杂草高度利用摆动块调节浮筒高度,使整机满足除草深度的农艺要求。此外,根据水田土壤特性和现有除草部件的特点,除草机构旋转时对土壤及杂草根部的剪切作用、翻耕作用使杂草脱离土壤,在碾压轮的作用下完成压碎与掩埋,从而实现中耕除草作业。以除草率和伤苗率为试验指标开展田间试验,结果表明：新型六行水田除草机在前进速度为0.9m/s、除草深度为6cm的条件下,除草率可达94.4%,伤苗率仅为3.6%,满足水田中耕除草的农艺要求,可为水田机械除草提供一种新方法。     

基于Mask R-CNN的玉米田间杂草检测方法

针对田间复杂环境下杂草分割精度低的问题,提出了基于Mask R-CNN的杂草检测方法。该方法采用残差神经网络Res Net-101提取涵盖杂草语义、空间信息的特征图;采用区域建议网络对特征图进行杂草与背景的初步二分类、预选框回归训练,利用非极大值抑制算法筛选出感兴趣区域;采用区域特征聚集方法(Ro IAlign),取消量化操作带来的边框位置偏差,并将感兴趣区域(Ro I)特征图转换为固定尺寸的特征图;输出模块针对每个Ro I计算分类、回归、分割损失,通过训练预测候选区域的类别、位置、轮廓,实现杂草检测及轮廓分割。在玉米、杂草数据集上进行测试,当交并比(Io U)为0. 5时,本文方法均值平均精度(m AP)为0. 853,优于Sharp Mask、Deep Mask的0. 816、0. 795,本文方法的单样本耗时为280 ms,说明本文方法可快速、准确检测分割出杂草类别、位置和轮廓,优于Sharp Mask、Deep Mask实例分割算法。在复杂背景下对玉米、杂草图像进行测试,在Io U为0. 5时,本文方法 m AP为0. 785,单样本耗时为285 ms,说明本文方法可实现复杂背景下的农田作物杂草分割。在田间变量喷洒试验中,杂草识别准确率为91%,识别出杂草并准确喷雾的准确率为85%,准确喷药的杂草雾滴覆盖密度为55个/cm2,装置对每幅图像的平均处理时间为0. 98 s,满足农药变量喷洒的控制要求。     

果园除草技术的研究现状及发展趋势

随着我国发展特色林果业相关政策的出台,林果种植面积逐渐增多,同时果园管理问题也日益凸显。在果园种植生产管理过程中,杂草影响了果树的正常生长,降低了果品的产量和质量。目前国内外在果园除草方面开发了多种技术与方式,通过对不同的除草方式进行分析总结,指出不同除草方式的优点和存在的问题,并从化学除草、机械除草2个主要方面总结梳理了当下研究现状及技术应用,提出合理的除草方式,并指出了果园田间管理未来研究的发展趋势。