典型文献
大田甘蓝作物行识别与对行喷雾控制系统设计与试验
文献摘要：
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77 ms.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2.32 cm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1.54 cm,满足田间实际应用要求.
文献关键词：
大田甘蓝;机器视觉;精准施药;作物行识别;轨迹追踪
中图分类号：
作者姓名：
韩长杰;郑康;赵学观;郑申玉;付豪;翟长远
作者机构：
新疆农业大学机电工程学院,乌鲁木齐830052;北京市农林科学院智能装备技术研究中心,北京100097;国家农业智能装备工程技术研究中心,北京100097
文献出处：
引用格式：
[1]韩长杰;郑康;赵学观;郑申玉;付豪;翟长远-.大田甘蓝作物行识别与对行喷雾控制系统设计与试验)[J].农业机械学报,2022(06):89-101
A类：
大田甘蓝
B类：
作物行识别,控制系统设计,喷雾技术,保护环境,农药残留,机器视觉,ExG,颜色信息,最大类间方差法,开闭,闭运算,割作,ROI,条带,垂直投影,特征点集,线性拟合,中心线,几何关系,运动特性,偏移补偿,补偿模型,PID,轨迹追踪,追踪算法,识别准确率,ms,田间试验,识别算法,内测,测试效果,杂草,草测,别成,算法对比,对比测试,视觉引导,控制算法,偏差控制,应用要求,精准施药
AB值：
0.324193
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