农业机械学报

作者：张昌松，李伟

单位：陕西科技大学,陕西科技大学,

关键词：油菜;自动间苗;YOLO v5;激光器;遗传算法

基金：西安近代化学研究所开放合作创新基金项目(SYJJ200304)

间苗是保证直播油菜增产的一项关键技术措施，为解决人工间苗劳动强度大、机械间苗不精确的问题，采用机器视觉的方式，基于深度学习算法YOLO v5平台，设计并搭建自动间苗装置。机器视觉系统评估幼苗种群的合理密植情况，间苗算法以间距和幼苗叶展为评估标准，实现控制幼苗间距和筛选优质苗的功能。选用遗传算法对间苗行进路径进行规划，相较于未规划路径可缩短最低为50%的行进距离，最终采用激光器高温烧除的方式完成间苗作业。选取油菜苗作为试验材料，间苗阈值α是划定幼苗最小间距的参数，设置不同的间苗阈值α进行试验。结果表明，间除苗的数量随着间苗阈值α的增加而增加，幼苗平均密度下降的同时种群分布趋于均匀，对间除苗的叶展长度分类统计，α为0~75mm时，间除苗叶展长度全部在0~20mm范围；α为75~200mm时，间除苗叶展长度为0~40mm，其中叶展长度为20~40mm的最高占比约为76%；α为200~350mm时，间除苗叶展长度在40mm以上的幼苗开始增加，最高占比约为14%，间除苗叶展长度梯次分布证明了间苗算法具备筛选优质苗的性能。间苗执行阶段耗时占据间苗作业总耗时的90%以上，以激光走线参数L、激光器功率P、间苗距离阈值为试验因素，三因素三水平正交试验结果表明:选择合适的激光走线参数L能有效提高间苗死亡率、降低间苗误伤率和减少间苗耗时，在参数L为30mm、P为7.5W、α为250mm下开展土槽台架性能验证试验，激光间苗平均死亡率为93.29%，平均误伤率为5.19%，平均总耗时为15.19min，为开发基于机器视觉的激光自动间苗机提供了理论基础和技术支撑。

来源：2024年第4期

《农业机械学报》期刊编辑部

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