基于机器视觉的山旱地智能化农业拔草装备研究

摘要：

[目的]山旱地农业因地形复杂、劳动强度大而面临低效率、高成本等问题,亟需研发智能农业装备以提高生产效率.[方法]本研究针对山旱地农业开发了一款基于机器视觉的拔草装备,可实现自动化杂草识别与拔除.该装备采用机器视觉技术并以卷积神经网络(CNN)作为基础算法,通过预处理山旱地农田图像数据,分析作物和杂草形态特征,建立杂草识别模型.利用深度学习算法精确识别杂草与作物,同时结合机械臂设计与控制系统研究,达到了自动化操作的目的.[结果]经过实验测试,该装备在识别率、拔除率及拔除速度等方面均表现良好:识别率达95％以上,可以显著降低误拔作物概率;拔除率达90％以上,可以显著提高山旱地农田杂草清除效果;装备拔除速度达1.5亩/h,可在短时间内完成大面积的杂草清除.并且,该装备在不同地形和作物类型的农田中均能够顺利完成杂草识别和拔除任务.[结论]基于机器视觉的山旱地智能农业拔草装备具有较高实用性和应用价值.通过先进技术,能够实现高效的杂草识别与拔除,提高山旱地农业生产效率.通过自动化操作,能够大幅减轻农民劳动强度,降低成本,在提高山旱地农业生产效率、降低农业生产成本方面具有重要意义.

关键词：山旱地农业、机器视觉、深度学习、智能拔草装备、自动化

所属期刊栏目：54

分类号：TP23(自动化技术及设备)

在线出版日期：2023-06-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：47-49,64