利用机器视觉防治草莓苗期杂草的研究.docx

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1、利用机器视觉防治草莓苗期杂草的研究如图1a所示,在原始图像中,杂草植株小,不易发现,人工作业难以去除。图1a分割去除土壤后背景变为白色,杂草零星分布于图像中,颜色差异明显,如图1b所示。图1b二值化后通过形态学开操纵得到图1c,图中去除了杂草对应的像素,剩下黑色局部为草莓在图像中对应的像素。然后将图1c分为6行8列共68=48个子区域,如图1d所示。再根据每个区域有无草莓像素确定是否喷洒除草剂,因此图1d得到的喷洒方法如图1e所示,其中颜色加深了的子区域为喷洒除草剂的区域,颜色未改变的子区域不喷洒除草剂。3实验结果与分析使用CanonA75数码相机2006年10月22日下午17:30左右在柳州

2、市西鹅乡草莓地收集20幅草莓苗期杂草图像。按本文方法进展图像处理,识别结果和喷洒结果如表1所示。表1识别结果和喷洒方法如表1所示,按本文方法处理后,可节省50%左右的除草剂,并且根本上没有将除草剂喷洒到草莓上,同时漏喷除草剂的区域也很少,根本上实现了草莓苗期杂草的防治。在有草莓的子区域却喷洒了除草剂的情况中,草莓在区域中面积很少,多是一些叶片边沿,这主要是开操纵删除了一些叶片边沿。这类情况的数目较少而且主要是草莓叶片边沿,所以对草莓的危害也不大。在没有草莓而未喷洒除草剂的区域中,主要是杂草植株已经长大,所占面积相对较多,开操纵无法将其从图像中去除。显然本方法适用于草莓移栽后,杂草尚未长大的时期

3、,随着杂草的不断生长,本方法的有效性逐渐下降。显然,图像被分为假设干子区域的经过中,子区域的大小直接影响最后的识别结果。子区域过大,轻易出现杂草和草莓在同一区域中,进而未喷洒除草剂,影响了除草效果。另一方面,由于开操纵对草莓边沿有一些改变,假设区域过小,被删除的草莓叶片边沿单独占据子区域的数目增加,这些子区域都被喷洒除草剂,进而影响草莓生长。通过大量实验,对于草莓苗期图像,子区域面积为图像中草莓叶片大小相假设时得到的效果较优。针对草莓苗期杂草防治的特点,本文提出利用机器视觉识别出草莓后在不是草莓的区域喷洒除草剂的喷洒策略,并根据这一喷洒策略得到了相应的处理方法。实验结果显示该方法很少将除草剂喷

4、洒到草莓上,同时漏喷除草剂的区域也不多,根本上实现了草莓苗期杂草的防治,并节省了50%左右的除草剂。该方法可应用于类似草莓这样对农药残留要求高的作物的杂草防治中。1James.A.LaMondiaaWade.H.ElmeraTodd.L.MervoshbRichard.S.Cowles.IntegratedmanagementofstrawberrypestsbyrotationandintercroppingJ.CropProtection212002:8378462M.J.HaaraS.A.FennimoreaH.A.AjwaaC.Q.Winterbottom.Chloropicrinef

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6、andartificialintelligencemethodsJ.Computersandelectronicsinagriculture.393:157-171,20035Sgaard.H.T.WeedclassificationbyactiveshapemodelsJ.Biosystemsengineering,913:271-281,20056LeiTian.Developmentofasensor-basedprecisionherbicideapplicationsystemJ.ComputersandElectronicsinAgriculture.362:133-149,200

7、27K.P.Gillis,D.K.Giles,D.C.Slaughter,D.Downey.Injectionmixingsystemforboomless,target-activatedherbicideherbicidesprayingJ.TransactionsoftheASAE.464:997-1008,20038D.M.Woebbecke,G.E.Meyer,K.Von.Bargen,D.A.Mortensen.ColorIndicesforWeedIdentificationUnderVariousSoil,Residual,andLightingConditionsJ.TransactionsoftheASAE,1995,381:259-2699毛罕平,钱丹.作物数字图像分割误差的影响因素研究J.微计算机信息.2006,10-3:296-297

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