基于機器視覺的山旱地智能化農業拔草裝備研究

溫生芳

（天祝縣安遠鎮人民政府，甘肅 武威 733299）

1 機器視覺技術與深度學習算法簡介

1.1 機器視覺技術概述

機器視覺技術是一種通過計算機和其他相關設備對目標圖像進行采集、處理和分析的技術，可以實現對目標物體的識別、定位和測量等。該技術的核心在于將圖像信息轉化為計算機可以識別和處理的數據，進而實現對圖像中的目標物體進行自動識別與分析[1]。機器視覺技術具有非接觸性、高精度、快速響應等特點，廣泛應用于工業自動化、醫學圖像分析、交通監控等領域。在農業領域，機器視覺技術可以用于作物種植、病蟲害監測、果實分類等方面，提高農業生產效率，減輕農民勞動強度，并為農業現代化發展提供技術支持。

1.2 深度學習算法原理

深度學習是機器學習領域的一個子集，通過構建多層的神經網絡模型來實現對數據的表征學習與抽象[2]。深度學習算法借鑒了生物神經網絡的結構與功能，具備強大的數據處理和分析能力。其核心原理包括前向傳播和反向傳播，利用大量數據對模型進行訓練與優化，使其能夠自動學習數據中的復雜特征和關聯。深度學習算法如卷積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）和長短時記憶網絡（LSTM）等，在圖像識別、自然語言處理、語音識別等領域取得了顯著的成果。在農業領域，深度學習算法可應用于病蟲害識別、作物生長預測、農業機器人導航等方面，為農業智能化提供強大的技術支撐。

1.3 機器視覺技術與深度學習算法在農業中的應用

隨著科技的進步，機器視覺技術與深度學習算法在農業領域的應用日益廣泛。首先，在病蟲害識別中，通過機器視覺采集作物圖像，結合深度學習算法對病蟲害進行準確識別，實現早期預警和防治[3]。其次，在農產品分類與質量檢測方面，利用機器視覺獲取農產品圖像信息，采用深度學習模型對農產品的等級和質量進行自動評估。此外，在農業機器人導航與作業中，機器視覺技術可以幫助機器人獲取環境信息，深度學習算法則為機器人提供智能決策和控制能力。例如，在智能拔草裝備中，機器視覺技術用于識別雜草與作物，深度學習算法則實現精確識別與拔除。這些技術的應用都為農業生產帶來了更高效、智能化的解決方案，提高了農業生產效率。

2 雜草識別模型構建

2.1 數據采集與預處理

在數據采集與預處理階段，首先通過搭建適當的圖像采集設備，如無人機、高清攝像頭等，對山旱地農田進行實地拍攝，獲取包含作物與雜草的原始圖像數據[4]。采集過程中要保證圖像質量、清晰度和多樣性。隨后，對采集到的圖像進行預處理，包括去除噪聲、裁剪、調整大小等操作，以消除不同圖像間的差異，提高數據的一致性。預處理完成后，對圖像進行標注，區分作物與雜草，為后續的機器視覺識別和深度學習算法訓練提供準確的數據基礎。

2.2 作物與雜草形態特征分析

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、葉脈結構等。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。作物葉片可能呈現出較為鮮艷的綠色，而雜草的顏色可能略顯暗淡或不規律。

3）生長習性：觀察作物與雜草在生長過程中的空間分布和生長方向。作物通常呈現出規律的排列和生長方向，而雜草可能分布較為散亂。

通過對比這些形態特征，可以在圖像中分析并區分作物與雜草。這些特征可用于指導機器視覺識別和深度學習算法的訓練與優化[5]。

2.3 雜草識別模型建立

為了實現作物和雜草之間的自動識別，本研究首先建立了一個基于深度學習算法的雜草識別模型。在這個過程中，研究小組采用了以下步驟。

2.3.1 數據集構建

首先，需要收集大量山旱地農田的作物和雜草圖像，對圖像進行清晰度篩選、剪裁和標注。其次，為了訓練模型更好地識別作物和雜草，需要確保數據集具有多樣性，包括不同種類的作物、不同生長階段的雜草以及不同光照條件下的圖像。

2.3.2 數據預處理

對數據集進行預處理，包括圖像縮放、歸一化、數據增強等。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模型訓練的影響；數據增強通過對原始圖像進行翻轉、旋轉等操作，增加了數據集的多樣性，從而提高了模型的泛化能力。

2.3.3 模型選擇與訓練

選擇卷積神經網絡（CNN）作為雜草識別模型的基本結構，它在圖像識別任務中表現出了優越的性能。本研究嘗試了多種網絡架構，并根據實驗結果選擇了一個具有較高準確性和較低計算成本的模型。在訓練過程中，本研究使用了隨機梯度下降（SGD）優化器和交叉熵損失函數來優化模型參數。

2.3.4 模型驗證與優化

為了評估模型的性能，本研究將數據集劃分為訓練集和驗證集。在每個訓練周期后，使用驗證集評估模型的準確性。通過觀察訓練損失和驗證損失的變化，可以判斷模型是否出現過擬合或欠擬合，并相應地調整模型結構或訓練策略。在優化過程中，本研究還嘗試了一些技巧，如學習率衰減、權重正則化等，以提高模型的性能。

經過上述步驟，本研究成功建立了一個高效的雜草識別模型，該模型能夠在山旱地農田環境中準確地區分作物和雜草。在后續實驗中，該模型將與拔草裝備的機械臂和控制系統相結合，實現自動化雜草識別和拔除。

2.3.5 模型集成與拔草裝備整合

為了將所建立的雜草識別模型應用于實際的拔草裝備，需要將模型與機械臂和控制系統集成。首先，將訓練好的模型部署到拔草裝備的嵌入式處理器中，以便在現場實時處理圖像數據。接下來，設計并實現了一個與模型輸出結果相匹配的控制系統，將雜草識別的結果轉化為機械臂的運動指令。

通過對機械臂的運動路徑和速度進行優化，本研究確保了拔草裝備在識別和拔除雜草的過程中具有較高的效率和準確性。此外，為了應對山旱地農田復雜的地形和環境條件，本研究還對拔草裝備的機械結構進行了適應性設計，使其能夠在不同場景中穩定、可靠地工作。

綜上所述，通過將雜草識別模型與拔草裝備的機械臂和控制系統相結合，本研究成功地實現了山旱地農田環境中雜草的自動識別和拔除，為提高山旱地農業生產效率和降低生產成本提供了有力支持。

3 深度學習算法在雜草識別中的應用

3.1 算法選擇與優化

為了實現雜草與作物的精確識別，本研究首先需要選擇一個合適的深度學習算法。經過對比分析，本研究選擇了卷積神經網絡（CNN）作為基礎算法，基于卷積神經網絡（CNN）的模型優化的示例圖表如表1 所示。

表1 基于卷積神經網絡（CNN）的模型優化的示例圖表

從表中可以看出，基于卷積神經網絡（CNN）的模型經過調整優化之后，性能有了明顯提升。其中，通過調整網絡結構，模型的性能提升了10%；使用ReLU 激活函數和引入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 模型訓練與驗證

在選擇并優化了算法之后，本研究開始訓練模型。首先，將采集的圖像數據劃分為訓練集和驗證集。訓練集用于訓練模型，而驗證集用于在訓練過程中評估模型性能。在訓練過程中，本研究采用了數據增強技術，以生成更多的樣本并提高模型的魯棒性。此外，本研究還使用了學習率調整策略和早停策略，以提高訓練效率并避免過擬合。

在模型訓練完成后，本研究使用驗證集對模型進行了性能評估。通過計算準確率、召回率、F1 分數等指標，可以評估模型在雜草和作物識別任務中的表現。在實驗中，經過優化的模型在識別率、拔除率和拔除速度等方面取得了良好的效果。

3.3 雜草與作物精確識別

在模型訓練與驗證的基礎上，本研究將其應用于實際的拔草裝備。通過嵌入式處理器實時處理采集的圖像數據，模型能夠快速、準確地識別出雜草和作物。經過大量實驗驗證，本研究的拔草裝備在雜草識別準確率方面達到了95%以上，有效降低了誤拔作物的概率。在雜草拔除方面，裝備的拔除率達到了90%以上，顯著提高了山旱地農田的雜草清除效果。

4 智能農業拔草裝備設計與控制系統研究

4.1 機械臂設計

為了實現雜草的自動拔除，本研究設計了一個高度靈活且精確的機械臂。該機械臂由多個關節組成，可以在不同的角度和方向上進行運動[6]。通過精確控制關節的旋轉和伸縮，機械臂能夠在復雜的山旱地農田環境中靈活地移動和定位。在機械臂的末端，本研究安裝了一個專用的拔草工具，該工具能夠牢固地抓住雜草并將其從土壤中拔出。

4.2 控制系統研究與開發

為了實現機械臂的精確控制，本研究開發了一套完善的控制系統，該系統包括一臺嵌入式處理器和相關的驅動電路。嵌入式處理器負責接收來自深度學習模型的識別結果，并根據這些結果計算出機械臂的運動軌跡。驅動電路負責將處理器的指令轉換為電機的運動，從而實現對機械臂的精確控制。

4.3 自動拔除功能

在機械臂設計和控制系統研究的基礎上，本研究成功地實現了智能農業拔草裝備的自動拔除功能[7]。當裝備在山旱地農田中運行時，機器視覺系統實時捕捉并分析圖像數據，深度學習模型識別出雜草和作物，隨后，控制系統計算出機械臂的運動軌跡，指導機械臂移動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險。

通過以上設計與研究，研究小組成功地開發了一款智能農業拔草裝備，實現了雜草的自動識別與拔除，為山旱地農業生產帶來了巨大的便利。

5 實驗與性能評估

5.1 實驗設計與數據采集

為了評估開發的智能農業拔草裝備的性能，研究小組設計了一系列實驗，并在山旱地農田中進行了數據采集[8]。在實驗過程中，收集了大量的圖像數據，用于評估雜草識別模型的準確性。同時，還記錄了拔草裝備在實際操作中的拔除率和拔除速度。

5.2 識別率、拔除率及拔除速度評估

具體的雜草拔除示例如表2 所示。從表格中可以看出，智能農業拔草裝備在識別率、拔除率和拔除速度方面均優于傳統的人工拔除方法。具體而言，智能農業拔草裝備的識別率達到了95%，較人工拔除方法提高了10 個百分點，這意味著誤拔作物的概率顯著降低；在拔除率方面，智能農業拔草裝備達到了90%，比人工拔除方法提高了15 個百分點，這說明裝備在清除雜草方面的效果顯著；在拔除速度方面，智能農業拔草裝備可以達到1.5 畝/h 的速度，而傳統的人工拔除方法僅為0.5 畝/h[9]，說明智能農業拔草裝備能夠顯著提高農田雜草清除的效率。

表2 雜草拔除示例表

5.3 實際應用中的效果驗證

為了驗證智能農業拔草裝備在實際應用中的效果，本研究在多個山旱地農田進行了現場測試，測試結果如表3所示。

表3 多種地形測試表

測試結果表明，該裝備在不同地形和作物類型的農田中均能夠順利完成雜草識別和拔除任務[10]。農民在使用智能農業拔草裝備后，普遍反映勞動強度得到了顯著降低，農業生產成本也得到了一定程度的減少。

6 結論

本研究針對山旱地農業地形復雜、工作效率低下的挑戰，成功研發了一種基于機器視覺的智能農業拔草裝備。通過運用深度學習算法，實現了對雜草的高效識別與拔除，同時結合了機械臂設計與控制系統研究，達到了自動化操作的目的。實驗結果表明，該裝備在識別率、拔除率及拔除速度等方面均表現出良好性能，具有很高的實際應用價值。智能農業拔草裝備在提高山旱地農業生產效率、降低農業生產成本方面具有重要意義。通過大量實地測試，農民在使用該裝備后普遍反映勞動強度得到顯著降低，農業生產成本也得到一定程度的減少。因此，該裝備具有較高的實用性和推廣價值，有望在山旱地農業領域得到廣泛應用。本研究為山旱地農業現代化發展提供了有力支持，推動了山旱地農業領域智能化農業裝備的研究與應用。通過將本研究成果與其他農業裝備相結合，可以實現山旱地農業生產的全程智能化，促進山旱地農業的可持續發展。在未來研究中，可以對拔草裝備進行進一步優化，拓展適用于不同作物和地形的模型，為山旱地農業現代化發展作出更大貢獻。