戴著口罩認出人殘膜卷曲識得污
——用AI清除“白色污染”

文/翟志強

棉田殘膜采樣

從“打醬油”到“獨當一面”

本科時，我加入了石河子大學智能農業傳感與裝備實驗室。從本科階段的“打醬油”到研究生階段的“獨當一面”，我深刻認識到本科生進行科研鍛煉的重要性，在導師的指導下我組建了“西北智能農裝創新團隊”。團隊以“為學生搭建創新平臺，讓學生在科研中成長，為西北邊疆農業機械助力”為宗旨，由研究生引導本科生加入實驗室進行學習、鍛煉。

團隊成立至今，已有研究生30人，本科生60余人，緊密圍繞新疆農業生產實際開展創新研究，先后研發了“干癟核桃多通道檢測與分選裝置”“籽棉殘膜分離裝置”“采棉機配套殘膜防護裝置”“基于近紅外光譜的哈密瓜內部品質檢測裝置”“棉田蟲情遠程測報裝置”“農田土壤污染快速采樣裝置”等。

在某次農業調研過程中，我了解到核桃是南疆的主要經濟作物，但在收獲中有干癟劣質核桃混入優質核桃中，影響了核桃的價格，這造成了農民豐產不豐收的現象。在導師的指導下，我經過一學年的努力，設計出了“干癟核桃多通道檢測與分選裝置”，實現了干癟核桃的無損檢測和分選。

正常情況下，核桃尺寸越大，重量越重，但是當出現干癟時，核桃重量會變輕。本裝置通過融合核桃圖像和重量信息來判別干癟核桃，其工作原理是：首先，通過機器視覺預測核桃重量，接著在線稱量核桃實際重量，然后通過比較預測重量和實際重量，判別是否為干癟核桃。一旦判別為干癟，會觸發氣流分級噴嘴，將干癟核桃剔除。

分級后的核桃每公斤可提價約5元，如果新疆20%的核桃采用本設備進行分級加工，可帶給南疆農民約89.6萬元的增收。2017年，我憑借這一發明獲得了“東方紅”杯智能農業裝備創新大賽全國一等獎。

從“白色革命”到“白色污染”

2019年，我選擇繼續申請碩博連讀，最終以綜合考核第一的成績獲得碩博連讀資格。

同年，導師承擔了農業農村部的全國農業面源污染監測評價及相關技術服務（新疆地膜監測）任務，導師指導我組織開展相關工作。

農用地膜良好的增溫、保墑、抑制雜草功能，極好地破解了我國干旱地區和冷涼地區農業生產能力脆弱——“產量極低”的問題。其應用規模和效益遠遠超出了預判，增產高達30%以上，是提高農田作物水分利用率、緩解水資源短缺、防止病蟲害和促進植物生長的重要手段，被譽為農業上的“白色革命”。

但農用地膜以聚乙烯材料為主，降解期較長，過度使用農用地膜且不及時回收的話，容易造成土壤中殘膜逐年積累，引發土壤水分運移受阻、作物產量下降、環境污染等問題，這就是殘膜的“白色污染”。

為了更好地掌握新疆農田的殘膜污染程度，為農田殘膜污染綜合防治提供數據支撐，我們綜合考慮了新疆地區的綠洲分布情況、棉花等作物種植覆蓋情況等因素，在整個新疆綠洲區共布設了60個農田地膜殘留污染監測點位，開展殘膜污染監測工作。

在農田殘膜污染監測采樣過程中，我們發現通過人工采樣評估殘膜污染，勞動強度大、效率低，平均1個樣方點（長寬深為1m×1m×0.3m的耕層土壤）殘膜取樣，兩三個人同時作業約需一個半小時，難以適用于新疆大面積農田的播前殘膜污染程度監管。

于是，我們對無人機低空成像評估地表殘膜污染的可行性進行了初步探索，但在研究中發現，農田地表殘膜的自然卷曲，土塊和秸稈等對殘膜的遮擋等因素變化，均會對殘膜污染低空成像評估的準確性造成較大影響。

1.棉田蟲情遠程測報裝置

2.農田土壤污染監測工具箱

3.農田殘膜污染航拍圖及深度學習識別結果

4.帶領團隊成員開展殘膜污染監測工作

從“人臉識別”到“殘膜識別”

如何突破殘膜的遮擋和卷曲問題，是實現播前棉田地表殘膜污染程度評估的關鍵所在，這一問題困擾了我整整一個冬季，直至2020年冰雪消逝，春播農忙。

2020年，新冠肺炎疫情全球蔓延，對農業生產和農業科學研究也帶來了嚴重影響。同時，由于新疆氣候情況特殊，4月中旬冬雪才能完全化盡，到5月初棉花春播完成，中間僅有半個月左右的時間，開展播前棉田殘膜監測試驗。

時間緊，任務重。我們克服各種困難，帶著試驗設備在農田里開始殘膜污染圖像采集試驗，從早到晚，一刻都不敢耽誤。

某天，在路過疫情檢查站進行人臉掃描時，我發現即便沒有摘掉口罩，機器也可以識別出人員身份。“口罩對人臉的遮擋和秸稈對殘膜的遮擋，是否是同一類問題？”“不同人的識別和不同卷曲程度的殘膜識別，是否又是同一類問題？”“人臉是規則對稱的，但殘膜形狀各異，識別難度是否更大？”……一系列問題在我腦海中不斷閃現。

回去后，我趕緊查閱文獻和相關資料，最終確定了通過深度學習算法實現遮擋殘膜的圖像修復和不同卷曲殘膜識別的研究思路。這就好比口罩遮擋下的人臉修復，先通過機器識別出遮擋人臉的口罩，然后剔除口罩，通過已有的人臉特征對缺失的部分人臉進行修復，遮擋殘膜的修復就是此種思路。同樣，提取不同圖像特征進行人臉識別，與不同卷曲程度的殘膜識別，也有異曲同工之妙。按照此研究思路，我們撰寫了國家自然科學基金項目“播前棉田地表殘膜污染無人機低空成像評估機理研究”，評審專家對我們的項目高度認可，項目順利獲批。

在自然科學基金項目的基礎上，我將博士研究課題定為“基于無人機低空成像的播前棉田地表殘膜識別及污染評估”。開題過程中，我有幸得到了陳學庚院士等專家的指導，專家們提出了不同航拍參數、天氣條件、覆膜年限等對評估結果的影響問題，并建議通過“先易后難最后修正”的策略深入開展研究，這讓我的思路更加明確。

目前，我們通過人工標記訓練深度學習模型，讓計算機能夠像人眼一樣自動識別出農田地表殘膜，并初步開發了基于無人機低空成像的農田殘膜污染快速評估系統。通過無人機低空成像、深度學習、5G技術等，能夠快速、準確、自動檢測農田地表殘膜污染程度，每塊監管農田（約50畝）的檢測可控制在5分鐘內完成，檢測準確率可達到95%以上，為新疆地區農田殘膜污染監管和防治，提供了一定的科學依據和技術支撐。

5.采棉機配套殘膜防護裝置風速測試

6.“干癟核桃多通道檢測與分選裝置”獲全國大學生智能農業裝備創新大賽一等獎

7.基于近紅外光譜的哈密瓜內部品質檢測裝置

2021年12月，新疆生產建設兵團第八師石河子市農業機械化技術推廣站一行人員來訪，就殘膜污染監測相關工作表示了高度認可。目前，項目團隊已經與該技術推廣站及德鑫農機服務專業合作社建立合作伙伴關系，共同申報科技攻關項目“棉田殘膜污染監測及回收質量評估關鍵技術裝備研發”，計劃通過產學研合作關系，盡快讓項目研究成果落地應用。

“守祖國西北邊疆，書智能農裝新篇”是團隊的口號，也是我想要為之奮斗一生的目標。自2013年起至今，我在美麗的新疆學習、生活已8年有余，忙忙碌碌，卻也總是踏踏實實……