基于機(jī)器視覺的山旱地智能化農(nóng)業(yè)拔草裝備研究

溫生芳

（天祝縣安遠(yuǎn)鎮(zhèn)人民政府，甘肅 武威 733299）

1 機(jī)器視覺技術(shù)與深度學(xué)習(xí)算法簡(jiǎn)介

1.1 機(jī)器視覺技術(shù)概述

機(jī)器視覺技術(shù)是一種通過計(jì)算機(jī)和其他相關(guān)設(shè)備對(duì)目標(biāo)圖像進(jìn)行采集、處理和分析的技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)物體的識(shí)別、定位和測(cè)量等。該技術(shù)的核心在于將圖像信息轉(zhuǎn)化為計(jì)算機(jī)可以識(shí)別和處理的數(shù)據(jù)，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像中的目標(biāo)物體進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別與分析[1]。機(jī)器視覺技術(shù)具有非接觸性、高精度、快速響應(yīng)等特點(diǎn)，廣泛應(yīng)用于工業(yè)自動(dòng)化、醫(yī)學(xué)圖像分析、交通監(jiān)控等領(lǐng)域。在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，機(jī)器視覺技術(shù)可以用于作物種植、病蟲害監(jiān)測(cè)、果實(shí)分類等方面，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，減輕農(nóng)民勞動(dòng)強(qiáng)度，并為農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展提供技術(shù)支持。

1.2 深度學(xué)習(xí)算法原理

深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的一個(gè)子集，通過構(gòu)建多層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的表征學(xué)習(xí)與抽象[2]。深度學(xué)習(xí)算法借鑒了生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)與功能，具備強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理和分析能力。其核心原理包括前向傳播和反向傳播，利用大量數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練與優(yōu)化，使其能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的復(fù)雜特征和關(guān)聯(lián)。深度學(xué)習(xí)算法如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）和長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）等，在圖像識(shí)別、自然語言處理、語音識(shí)別等領(lǐng)域取得了顯著的成果。在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，深度學(xué)習(xí)算法可應(yīng)用于病蟲害識(shí)別、作物生長(zhǎng)預(yù)測(cè)、農(nóng)業(yè)機(jī)器人導(dǎo)航等方面，為農(nóng)業(yè)智能化提供強(qiáng)大的技術(shù)支撐。

1.3 機(jī)器視覺技術(shù)與深度學(xué)習(xí)算法在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用

隨著科技的進(jìn)步，機(jī)器視覺技術(shù)與深度學(xué)習(xí)算法在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用日益廣泛。首先，在病蟲害識(shí)別中，通過機(jī)器視覺采集作物圖像，結(jié)合深度學(xué)習(xí)算法對(duì)病蟲害進(jìn)行準(zhǔn)確識(shí)別，實(shí)現(xiàn)早期預(yù)警和防治[3]。其次，在農(nóng)產(chǎn)品分類與質(zhì)量檢測(cè)方面，利用機(jī)器視覺獲取農(nóng)產(chǎn)品圖像信息，采用深度學(xué)習(xí)模型對(duì)農(nóng)產(chǎn)品的等級(jí)和質(zhì)量進(jìn)行自動(dòng)評(píng)估。此外，在農(nóng)業(yè)機(jī)器人導(dǎo)航與作業(yè)中，機(jī)器視覺技術(shù)可以幫助機(jī)器人獲取環(huán)境信息，深度學(xué)習(xí)算法則為機(jī)器人提供智能決策和控制能力。例如，在智能拔草裝備中，機(jī)器視覺技術(shù)用于識(shí)別雜草與作物，深度學(xué)習(xí)算法則實(shí)現(xiàn)精確識(shí)別與拔除。這些技術(shù)的應(yīng)用都為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)帶來了更高效、智能化的解決方案，提高了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率。

2 雜草識(shí)別模型構(gòu)建

2.1 數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理

在數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理階段，首先通過搭建適當(dāng)?shù)膱D像采集設(shè)備，如無人機(jī)、高清攝像頭等，對(duì)山旱地農(nóng)田進(jìn)行實(shí)地拍攝，獲取包含作物與雜草的原始圖像數(shù)據(jù)[4]。采集過程中要保證圖像質(zhì)量、清晰度和多樣性。隨后，對(duì)采集到的圖像進(jìn)行預(yù)處理，包括去除噪聲、裁剪、調(diào)整大小等操作，以消除不同圖像間的差異，提高數(shù)據(jù)的一致性。預(yù)處理完成后，對(duì)圖像進(jìn)行標(biāo)注，區(qū)分作物與雜草，為后續(xù)的機(jī)器視覺識(shí)別和深度學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練提供準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

2.2 作物與雜草形態(tài)特征分析

1）葉形特征：觀察作物與雜草葉子的形狀，如葉片大小、邊緣紋理、葉脈結(jié)構(gòu)等。這些特征在作物與雜草之間通常具有較大差異。

2）顏色特征：分析作物與雜草在顏色上的差異。作物葉片可能呈現(xiàn)出較為鮮艷的綠色，而雜草的顏色可能略顯暗淡或不規(guī)律。

3）生長(zhǎng)習(xí)性：觀察作物與雜草在生長(zhǎng)過程中的空間分布和生長(zhǎng)方向。作物通常呈現(xiàn)出規(guī)律的排列和生長(zhǎng)方向，而雜草可能分布較為散亂。

通過對(duì)比這些形態(tài)特征，可以在圖像中分析并區(qū)分作物與雜草。這些特征可用于指導(dǎo)機(jī)器視覺識(shí)別和深度學(xué)習(xí)算法的訓(xùn)練與優(yōu)化[5]。

2.3 雜草識(shí)別模型建立

為了實(shí)現(xiàn)作物和雜草之間的自動(dòng)識(shí)別，本研究首先建立了一個(gè)基于深度學(xué)習(xí)算法的雜草識(shí)別模型。在這個(gè)過程中，研究小組采用了以下步驟。

2.3.1 數(shù)據(jù)集構(gòu)建

首先，需要收集大量山旱地農(nóng)田的作物和雜草圖像，對(duì)圖像進(jìn)行清晰度篩選、剪裁和標(biāo)注。其次，為了訓(xùn)練模型更好地識(shí)別作物和雜草，需要確保數(shù)據(jù)集具有多樣性，包括不同種類的作物、不同生長(zhǎng)階段的雜草以及不同光照條件下的圖像。

2.3.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理，包括圖像縮放、歸一化、數(shù)據(jù)增強(qiáng)等。圖像縮放可以確保輸入到模型中的圖像具有相同的尺寸；歸一化有助于減少光照和顏色差異對(duì)模型訓(xùn)練的影響；數(shù)據(jù)增強(qiáng)通過對(duì)原始圖像進(jìn)行翻轉(zhuǎn)、旋轉(zhuǎn)等操作，增加了數(shù)據(jù)集的多樣性，從而提高了模型的泛化能力。

2.3.3 模型選擇與訓(xùn)練

選擇卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）作為雜草識(shí)別模型的基本結(jié)構(gòu)，它在圖像識(shí)別任務(wù)中表現(xiàn)出了優(yōu)越的性能。本研究嘗試了多種網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，并根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果選擇了一個(gè)具有較高準(zhǔn)確性和較低計(jì)算成本的模型。在訓(xùn)練過程中，本研究使用了隨機(jī)梯度下降（SGD）優(yōu)化器和交叉熵?fù)p失函數(shù)來優(yōu)化模型參數(shù)。

2.3.4 模型驗(yàn)證與優(yōu)化

為了評(píng)估模型的性能，本研究將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和驗(yàn)證集。在每個(gè)訓(xùn)練周期后，使用驗(yàn)證集評(píng)估模型的準(zhǔn)確性。通過觀察訓(xùn)練損失和驗(yàn)證損失的變化，可以判斷模型是否出現(xiàn)過擬合或欠擬合，并相應(yīng)地調(diào)整模型結(jié)構(gòu)或訓(xùn)練策略。在優(yōu)化過程中，本研究還嘗試了一些技巧，如學(xué)習(xí)率衰減、權(quán)重正則化等，以提高模型的性能。

經(jīng)過上述步驟，本研究成功建立了一個(gè)高效的雜草識(shí)別模型，該模型能夠在山旱地農(nóng)田環(huán)境中準(zhǔn)確地區(qū)分作物和雜草。在后續(xù)實(shí)驗(yàn)中，該模型將與拔草裝備的機(jī)械臂和控制系統(tǒng)相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化雜草識(shí)別和拔除。

2.3.5 模型集成與拔草裝備整合

為了將所建立的雜草識(shí)別模型應(yīng)用于實(shí)際的拔草裝備，需要將模型與機(jī)械臂和控制系統(tǒng)集成。首先，將訓(xùn)練好的模型部署到拔草裝備的嵌入式處理器中，以便在現(xiàn)場(chǎng)實(shí)時(shí)處理圖像數(shù)據(jù)。接下來，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一個(gè)與模型輸出結(jié)果相匹配的控制系統(tǒng)，將雜草識(shí)別的結(jié)果轉(zhuǎn)化為機(jī)械臂的運(yùn)動(dòng)指令。

通過對(duì)機(jī)械臂的運(yùn)動(dòng)路徑和速度進(jìn)行優(yōu)化，本研究確保了拔草裝備在識(shí)別和拔除雜草的過程中具有較高的效率和準(zhǔn)確性。此外，為了應(yīng)對(duì)山旱地農(nóng)田復(fù)雜的地形和環(huán)境條件，本研究還對(duì)拔草裝備的機(jī)械結(jié)構(gòu)進(jìn)行了適應(yīng)性設(shè)計(jì)，使其能夠在不同場(chǎng)景中穩(wěn)定、可靠地工作。

綜上所述，通過將雜草識(shí)別模型與拔草裝備的機(jī)械臂和控制系統(tǒng)相結(jié)合，本研究成功地實(shí)現(xiàn)了山旱地農(nóng)田環(huán)境中雜草的自動(dòng)識(shí)別和拔除，為提高山旱地農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率和降低生產(chǎn)成本提供了有力支持。

3 深度學(xué)習(xí)算法在雜草識(shí)別中的應(yīng)用

3.1 算法選擇與優(yōu)化

為了實(shí)現(xiàn)雜草與作物的精確識(shí)別，本研究首先需要選擇一個(gè)合適的深度學(xué)習(xí)算法。經(jīng)過對(duì)比分析，本研究選擇了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）作為基礎(chǔ)算法，基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的模型優(yōu)化的示例圖表如表1 所示。

表1 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的模型優(yōu)化的示例圖表

從表中可以看出，基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的模型經(jīng)過調(diào)整優(yōu)化之后，性能有了明顯提升。其中，通過調(diào)整網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，模型的性能提升了10%；使用ReLU 激活函數(shù)和引入Dropout 正則化技巧也分別帶來了5%和7%的性能提升。綜合考慮，模型的總體性能提升了22%。

3.2 模型訓(xùn)練與驗(yàn)證

在選擇并優(yōu)化了算法之后，本研究開始訓(xùn)練模型。首先，將采集的圖像數(shù)據(jù)劃分為訓(xùn)練集和驗(yàn)證集。訓(xùn)練集用于訓(xùn)練模型，而驗(yàn)證集用于在訓(xùn)練過程中評(píng)估模型性能。在訓(xùn)練過程中，本研究采用了數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)，以生成更多的樣本并提高模型的魯棒性。此外，本研究還使用了學(xué)習(xí)率調(diào)整策略和早停策略，以提高訓(xùn)練效率并避免過擬合。

在模型訓(xùn)練完成后，本研究使用驗(yàn)證集對(duì)模型進(jìn)行了性能評(píng)估。通過計(jì)算準(zhǔn)確率、召回率、F1 分?jǐn)?shù)等指標(biāo)，可以評(píng)估模型在雜草和作物識(shí)別任務(wù)中的表現(xiàn)。在實(shí)驗(yàn)中，經(jīng)過優(yōu)化的模型在識(shí)別率、拔除率和拔除速度等方面取得了良好的效果。

3.3 雜草與作物精確識(shí)別

在模型訓(xùn)練與驗(yàn)證的基礎(chǔ)上，本研究將其應(yīng)用于實(shí)際的拔草裝備。通過嵌入式處理器實(shí)時(shí)處理采集的圖像數(shù)據(jù)，模型能夠快速、準(zhǔn)確地識(shí)別出雜草和作物。經(jīng)過大量實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，本研究的拔草裝備在雜草識(shí)別準(zhǔn)確率方面達(dá)到了95%以上，有效降低了誤拔作物的概率。在雜草拔除方面，裝備的拔除率達(dá)到了90%以上，顯著提高了山旱地農(nóng)田的雜草清除效果。

4 智能農(nóng)業(yè)拔草裝備設(shè)計(jì)與控制系統(tǒng)研究

4.1 機(jī)械臂設(shè)計(jì)

為了實(shí)現(xiàn)雜草的自動(dòng)拔除，本研究設(shè)計(jì)了一個(gè)高度靈活且精確的機(jī)械臂。該機(jī)械臂由多個(gè)關(guān)節(jié)組成，可以在不同的角度和方向上進(jìn)行運(yùn)動(dòng)[6]。通過精確控制關(guān)節(jié)的旋轉(zhuǎn)和伸縮，機(jī)械臂能夠在復(fù)雜的山旱地農(nóng)田環(huán)境中靈活地移動(dòng)和定位。在機(jī)械臂的末端，本研究安裝了一個(gè)專用的拔草工具，該工具能夠牢固地抓住雜草并將其從土壤中拔出。

4.2 控制系統(tǒng)研究與開發(fā)

為了實(shí)現(xiàn)機(jī)械臂的精確控制，本研究開發(fā)了一套完善的控制系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括一臺(tái)嵌入式處理器和相關(guān)的驅(qū)動(dòng)電路。嵌入式處理器負(fù)責(zé)接收來自深度學(xué)習(xí)模型的識(shí)別結(jié)果，并根據(jù)這些結(jié)果計(jì)算出機(jī)械臂的運(yùn)動(dòng)軌跡。驅(qū)動(dòng)電路負(fù)責(zé)將處理器的指令轉(zhuǎn)換為電機(jī)的運(yùn)動(dòng)，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)機(jī)械臂的精確控制。

4.3 自動(dòng)拔除功能

在機(jī)械臂設(shè)計(jì)和控制系統(tǒng)研究的基礎(chǔ)上，本研究成功地實(shí)現(xiàn)了智能農(nóng)業(yè)拔草裝備的自動(dòng)拔除功能[7]。當(dāng)裝備在山旱地農(nóng)田中運(yùn)行時(shí)，機(jī)器視覺系統(tǒng)實(shí)時(shí)捕捉并分析圖像數(shù)據(jù)，深度學(xué)習(xí)模型識(shí)別出雜草和作物，隨后，控制系統(tǒng)計(jì)算出機(jī)械臂的運(yùn)動(dòng)軌跡，指導(dǎo)機(jī)械臂移動(dòng)到雜草所在位置并將其拔除。這一過程不僅提高了拔草效率，還降低了誤拔作物的風(fēng)險(xiǎn)。

通過以上設(shè)計(jì)與研究，研究小組成功地開發(fā)了一款智能農(nóng)業(yè)拔草裝備，實(shí)現(xiàn)了雜草的自動(dòng)識(shí)別與拔除，為山旱地農(nóng)業(yè)生產(chǎn)帶來了巨大的便利。

5 實(shí)驗(yàn)與性能評(píng)估

5.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)采集

為了評(píng)估開發(fā)的智能農(nóng)業(yè)拔草裝備的性能，研究小組設(shè)計(jì)了一系列實(shí)驗(yàn)，并在山旱地農(nóng)田中進(jìn)行了數(shù)據(jù)采集[8]。在實(shí)驗(yàn)過程中，收集了大量的圖像數(shù)據(jù)，用于評(píng)估雜草識(shí)別模型的準(zhǔn)確性。同時(shí)，還記錄了拔草裝備在實(shí)際操作中的拔除率和拔除速度。

5.2 識(shí)別率、拔除率及拔除速度評(píng)估

具體的雜草拔除示例如表2 所示。從表格中可以看出，智能農(nóng)業(yè)拔草裝備在識(shí)別率、拔除率和拔除速度方面均優(yōu)于傳統(tǒng)的人工拔除方法。具體而言，智能農(nóng)業(yè)拔草裝備的識(shí)別率達(dá)到了95%，較人工拔除方法提高了10 個(gè)百分點(diǎn)，這意味著誤拔作物的概率顯著降低；在拔除率方面，智能農(nóng)業(yè)拔草裝備達(dá)到了90%，比人工拔除方法提高了15 個(gè)百分點(diǎn)，這說明裝備在清除雜草方面的效果顯著；在拔除速度方面，智能農(nóng)業(yè)拔草裝備可以達(dá)到1.5 畝/h 的速度，而傳統(tǒng)的人工拔除方法僅為0.5 畝/h[9]，說明智能農(nóng)業(yè)拔草裝備能夠顯著提高農(nóng)田雜草清除的效率。

表2 雜草拔除示例表

5.3 實(shí)際應(yīng)用中的效果驗(yàn)證

為了驗(yàn)證智能農(nóng)業(yè)拔草裝備在實(shí)際應(yīng)用中的效果，本研究在多個(gè)山旱地農(nóng)田進(jìn)行了現(xiàn)場(chǎng)測(cè)試，測(cè)試結(jié)果如表3所示。

表3 多種地形測(cè)試表

測(cè)試結(jié)果表明，該裝備在不同地形和作物類型的農(nóng)田中均能夠順利完成雜草識(shí)別和拔除任務(wù)[10]。農(nóng)民在使用智能農(nóng)業(yè)拔草裝備后，普遍反映勞動(dòng)強(qiáng)度得到了顯著降低，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本也得到了一定程度的減少。

6 結(jié)論

本研究針對(duì)山旱地農(nóng)業(yè)地形復(fù)雜、工作效率低下的挑戰(zhàn)，成功研發(fā)了一種基于機(jī)器視覺的智能農(nóng)業(yè)拔草裝備。通過運(yùn)用深度學(xué)習(xí)算法，實(shí)現(xiàn)了對(duì)雜草的高效識(shí)別與拔除，同時(shí)結(jié)合了機(jī)械臂設(shè)計(jì)與控制系統(tǒng)研究，達(dá)到了自動(dòng)化操作的目的。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該裝備在識(shí)別率、拔除率及拔除速度等方面均表現(xiàn)出良好性能，具有很高的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。智能農(nóng)業(yè)拔草裝備在提高山旱地農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率、降低農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本方面具有重要意義。通過大量實(shí)地測(cè)試，農(nóng)民在使用該裝備后普遍反映勞動(dòng)強(qiáng)度得到顯著降低，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本也得到一定程度的減少。因此，該裝備具有較高的實(shí)用性和推廣價(jià)值，有望在山旱地農(nóng)業(yè)領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。本研究為山旱地農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展提供了有力支持，推動(dòng)了山旱地農(nóng)業(yè)領(lǐng)域智能化農(nóng)業(yè)裝備的研究與應(yīng)用。通過將本研究成果與其他農(nóng)業(yè)裝備相結(jié)合，可以實(shí)現(xiàn)山旱地農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的全程智能化，促進(jìn)山旱地農(nóng)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。在未來研究中，可以對(duì)拔草裝備進(jìn)行進(jìn)一步優(yōu)化，拓展適用于不同作物和地形的模型，為山旱地農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展作出更大貢獻(xiàn)。