基于机器视觉的株间机械除草作物行识别与定位算法

"胡炼，赵润茂等人发表的‘株间机械除草作物行识别与作物定位算法’，是关于绿色除草技术的研究，旨在实现智能化的株间机械除草。该研究应用了机器视觉技术，通过2G-R-B和Ostu方法处理作物RGB图像，进行灰度化和二值化，然后利用图像像素累加曲线和扫描线识别作物行，通过正弦波曲线拟合确定作物位置，得到作物行参考线。在40张不同生长期的多行菜苗图像上进行实验，证明算法能准确识别作物，特别是离相机最近的作物，识别率高达100%，并且不受作物行间和株间杂草的影响。" 这篇论文详细阐述了一种用于株间机械除草的作物行识别与作物定位算法，它对于推动农业的可持续发展具有重要意义。首先，机械除草是一种环保的除草方式，有助于保护环境，减少化学除草剂的使用，从而维护生态平衡。论文作者针对这一技术的智能化升级，提出了一种基于机器视觉的方法。 在技术实现上，论文采用了RGB彩色图像作为输入，通过2G-R-B方法进行颜色空间转换，结合Ostu算法进行图像二值化处理，目的是区分作物与土壤，提取作物特征。接下来，通过分析图像的像素累加曲线和扫描线，能够准确地识别出作物行的区域。关键步骤在于利用正弦波曲线对作物行进行拟合，这一步帮助确定了作物的位置，并建立了作物行的参考线，这对于机械除草装置的精准操作至关重要。 在实验验证阶段，研究人员使用了40张不同生长状态的多行菜苗图像，结果显示，该算法在图像下半部分的作物识别效果良好，尤其是在靠近相机的作物识别上达到了100%的准确率，而且算法的性能并未受到作物行间和株间杂草的干扰，显示出其强大的鲁棒性和实用性。 这项研究提供了作物行识别和作物定位的新思路，对于提升机械除草的精确性和效率具有重大价值，为未来的农业自动化和智能化提供了理论和技术支持。同时，这也表明了机器视觉技术在现代农业中的广泛应用前景，特别是在复杂农田环境下，如作物行间的杂草识别和去除等任务。