大田甘蓝作物行识别与对行喷雾控制系统设计与试验

韩长杰;郑康;赵学观;郑申玉;付豪;翟长远

新疆农业大学机电工程学院;北京市农林科学院智能装备技术研究中心

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。

关键词：大田甘蓝;机器视觉;精准施药;作物行识别;轨迹追踪;