农业机械学报

作者：韩长杰，郑康，赵学观，郑申玉，付豪，翟长远

单位：新疆农业大学,新疆农业大学；北京市农林科学院,北京市农林科学院,北京市农林科学院,北京市农林科学院,北京市农林科学院,

关键词：大田甘蓝;机器视觉;精准施药;作物行识别;轨迹追踪

基金：江苏省重点研发计划项目（BE2021302）、江苏省农业科技自主创新资金项目（CX（21）2006）、北京农业智能装备技术研究中心开放项目(KFZN2021W001)和天山创新团队项目（2021D14010）

对行喷雾技术可提高农药的利用率，有利于保护环境和减少农药残留。本文搭建基于机器视觉的大田甘蓝对行喷雾控制系统。通过改进的ExG算法提取颜色信息，采用最大类间方差法和形态学的开闭运算分割作物与背景。提出甘蓝作物行定位与多作物行自适应ROI提取方法，在条带分割的ROI内基于限定阈值垂直投影对特征点集进行采集，通过最小二乘法对特征点集进行线性拟合得到作物行中心线。利用中心线几何关系得到作物行偏移信息，根据对行机构的运动特性建立对行偏移补偿模型，并设计基于PID轨迹追踪算法的对行喷雾控制系统。试验结果表明，实验室作物行识别准确率为95.75%，算法平均耗时为77ms。在田间试验中，识别算法在时间段09:00—11:00、14:00—16:00内测试效果最佳，识别偏差均值保持在2.32cm以下。针对不同范围的杂草测试中，算法平均识别成功率为95.56%，说明算法具有较强的鲁棒性。在与其他识别算法对比测试中，本文算法平均耗时最短，识别成功率最高，能够为实时作业提供视觉引导。在对行喷雾控制系统田间试验中，对行准确率达到93.33%，对行控制算法可将对行偏差控制在1.54cm，满足田间实际应用要求。

来源：2022年第6期

《农业机械学报》期刊编辑部

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