机器人系统中小麦病害识别与施药算法研究.pdf

在农业领域，病害识别与精准施药一直是提高作物产量和减少农药使用的重要手段。传统施药机械在农药使用上存在效率低下和无法有效检测作物病害的问题，导致农药利用率低，环境污染严重。为了解决这些问题，本文探讨了在机器人系统中实现小麦病害识别与精准施药的算法研究。 研究背景是基于我国作为农业大国，每年农作物感染病害面积巨大，导致经济损失严重。同时，农药的有效利用率仅有20%至30%，并且真正施在病害部位的农药仅占0.02%左右。传统的施药过程中还伴随着大量的防护措施，仍然无法避免对环境的污染。因此，研究适用于施药机器人系统的病害识别与施药算法显得尤为重要。 研究成果提出了一种改进的Hough变换算法用于识别作物行，结合病害信息与作物行信息作为精准施药的依据。通过中间控制器调节机器人的喷杆行走速度，以作物行中心线为轨迹进行变量施药。这样的算法能够在不改变喷药压力和流量的基础上，实现精准控制农药的施用，提高了农药的有效利用率和作物的保护效果。 文章提到的机器人系统能够根据在行进过程中拍摄的作物图片，识别出作物的病害种类，并根据受害面积计算出受害程度。这种方法在实际试验中显示出了良好的稳定性和实用性。通过这种技术，可以大幅减少农药的使用量，降低农业生产的成本，同时减少对环境的污染。 文章还介绍了自20世纪80年代以来，发达国家就开始研究农业机器人，并取得了长足的发展。尤其是人工智能和机器视觉技术的引入，极大地促进了施药机器人的自动化和精准化研发。国外的研究者Arima等人提出了一种多操作机器人作物信息获取及精准施药的方法，实现了传感、控制和数据管理三种功能的融合。Kolowki等人提出了一种机器人系统中精准施药的自动控制系统。 在我国，随着国家自然科学基金和地方科技项目的支持，相关研究得到了更多的资助和关注。刁智华等人的研究团队，通过图像处理和模式识别等技术，针对小麦病害识别与施药系统提出了创新算法，并通过实际的机器人系统验证了算法的可行性。这些研究不仅对农业机器人领域具有重要的理论意义，同时也对实际农业生产具有积极的推动作用。 总体来说，机器人系统在农业中的应用能够大幅提高作物病害检测的准确性，提升农药施用的精确度，节约农药使用量，减少环境污染，促进农业可持续发展。随着技术的不断进步，未来在农业机器人领域将会有更多的创新和应用，为农业生产带来革命性的改变。