基于機器視覺的山旱地智能化農(nóng)業(yè)拔草裝備研究

溫生芳

（天?？h安遠鎮(zhèn)人民政府，甘肅 武威 733299）

1 機器視覺技術(shù)與深度學(xué)習(xí)算法簡介

1.1 機器視覺技術(shù)概述

機器視覺技術(shù)是一種通過計算機和其他相關(guān)設(shè)備對目標圖像進行采集、處理和分析的技術(shù)，可以實現(xiàn)對目標物體的識別、定位和測量等。該技術(shù)的核心在于將圖像信息轉(zhuǎn)化為計算機可以識別和處理的數(shù)據(jù)，進而實現(xiàn)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(shù)具有非接觸性、高精度、快速響應(yīng)等特點，廣泛應(yīng)用于工業(yè)自動化、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，機器視覺技術(shù)可以用于作物種植、病蟲害監(jiān)測、果實分類等方面，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，減輕農(nóng)民勞動強度，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)是機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的一個子集，通過構(gòu)建多層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來實現(xiàn)對數(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)對模型進行訓(xùn)練與優(yōu)化，使其能夠自動學(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）和長短時記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）等，在圖像識別、自然語言處理、語音識別等領(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)用于病蟲害識別、作物生長預(yù)測、農(nóng)業(yè)機器人導(dǎo)航等方面，為農(nóng)業(yè)智能化提供強大的技術(shù)支撐。

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

隨著科技的進步，機器視覺技術(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，在病蟲害識別中，通過機器視覺采集作物圖像，結(jié)合深度學(xué)習(xí)算法對病蟲害進行準確識別，實現(xiàn)早期預(yù)警和防治[3]。其次，在農(nóng)產(chǎn)品分類與質(zhì)量檢測方面，利用機器視覺獲取農(nóng)產(chǎn)品圖像信息，采用深度學(xué)習(xí)模型對農(nóng)產(chǎn)品的等級和質(zhì)量進行自動評估。此外，在農(nóng)業(yè)機器人導(dǎo)航與作業(yè)中，機器視覺技術(shù)可以幫助機器人獲取環(huán)境信息，深度學(xué)習(xí)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(shù)用于識別雜草與作物，深度學(xué)習(xí)算法則實現(xiàn)精確識別與拔除。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、高清攝像頭等，對山旱地農(nóng)田進行實地拍攝，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，對采集到的圖像進行預(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，對圖像進行標注，區(qū)分作物與雜草，為后續(xù)的機器視覺識別和深度學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練提供準確的數(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）生長習(xí)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(xiàn)出規(guī)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(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)機器視覺識別和深度學(xué)習(xí)算法的訓(xùn)練與優(yōu)化[5]。

2.3 雜草識別模型建立

為了實現(xiàn)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(xué)習(xí)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(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，對圖像進行清晰度篩選、剪裁和標注。其次，為了訓(xùn)練模型更好地識別作物和雜草，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

對數(shù)據(jù)集進行預(yù)處理，包括圖像縮放、歸一化、數(shù)據(jù)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(xùn)練的影響；數(shù)據(jù)增強通過對原始圖像進行翻轉(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）作為雜草識別模型的基本結(jié)構(gòu)，它在圖像識別任務(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)實驗結(jié)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(xùn)練過程中，本研究使用了隨機梯度下降（SGD）優(yōu)化器和交叉熵損失函數(shù)來優(yōu)化模型參數(shù)。

2.3.4 模型驗證與優(yōu)化

為了評估模型的性能，本研究將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和驗證集。在每個訓(xùn)練周期后，使用驗證集評估模型的準確性。通過觀察訓(xùn)練損失和驗證損失的變化，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高效的雜草識別模型，該模型能夠在山旱地農(nóng)田環(huán)境中準確地區(qū)分作物和雜草。在后續(xù)實驗中，該模型將與拔草裝備的機械臂和控制系統(tǒng)相結(jié)合，實現(xiàn)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(yīng)用于實際的拔草裝備，需要將模型與機械臂和控制系統(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)場實時處理圖像數(shù)據(jù)。接下來，設(shè)計并實現(xiàn)了一個與模型輸出結(jié)果相匹配的控制系統(tǒng)，將雜草識別的結(jié)果轉(zhuǎn)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(yōu)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(yīng)對山旱地農(nóng)田復(fù)雜的地形和環(huán)境條件，本研究還對拔草裝備的機械結(jié)構(gòu)進行了適應(yīng)性設(shè)計，使其能夠在不同場景中穩(wěn)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(tǒng)相結(jié)合，本研究成功地實現(xiàn)了山旱地農(nóng)田環(huán)境中雜草的自動識別和拔除，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)算法在雜草識別中的應(yīng)用

3.1 算法選擇與優(yōu)化

為了實現(xiàn)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(xué)習(xí)算法。經(jīng)過對比分析，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)練集和驗證集。訓(xùn)練集用于訓(xùn)練模型，而驗證集用于在訓(xùn)練過程中評估模型性能。在訓(xùn)練過程中，本研究采用了數(shù)據(jù)增強技術(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(shù)等指標，可以評估模型在雜草和作物識別任務(wù)中的表現(xiàn)。在實驗中，經(jīng)過優(yōu)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(xùn)練與驗證的基礎(chǔ)上，本研究將其應(yīng)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(shù)據(jù)，模型能夠快速、準確地識別出雜草和作物。經(jīng)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(nóng)田的雜草清除效果。

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

4.1 機械臂設(shè)計

為了實現(xiàn)雜草的自動拔除，本研究設(shè)計了一個高度靈活且精確的機械臂。該機械臂由多個關(guān)節(jié)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(guān)節(jié)的旋轉(zhuǎn)和伸縮，機械臂能夠在復(fù)雜的山旱地農(nóng)田環(huán)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(tǒng)研究與開發(fā)

為了實現(xiàn)機械臂的精確控制，本研究開發(fā)了一套完善的控制系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括一臺嵌入式處理器和相關(guān)的驅(qū)動電路。嵌入式處理器負責(zé)接收來自深度學(xué)習(xí)模型的識別結(jié)果，并根據(jù)這些結(jié)果計算出機械臂的運動軌跡。驅(qū)動電路負責(zé)將處理器的指令轉(zhuǎn)換為電機的運動，從而實現(xiàn)對機械臂的精確控制。

4.3 自動拔除功能

在機械臂設(shè)計和控制系統(tǒng)研究的基礎(chǔ)上，本研究成功地實現(xiàn)了智能農(nóng)業(yè)拔草裝備的自動拔除功能[7]。當(dāng)裝備在山旱地農(nóng)田中運行時，機器視覺系統(tǒng)實時捕捉并分析圖像數(shù)據(jù)，深度學(xué)習(xí)模型識別出雜草和作物，隨后，控制系統(tǒng)計算出機械臂的運動軌跡，指導(dǎo)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(fēng)險。

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

5 實驗與性能評估

5.1 實驗設(shè)計與數(shù)據(jù)采集

為了評估開發(fā)的智能農(nóng)業(yè)拔草裝備的性能，研究小組設(shè)計了一系列實驗，并在山旱地農(nóng)田中進行了數(shù)據(jù)采集[8]。在實驗過程中，收集了大量的圖像數(shù)據(jù)，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(nóng)業(yè)拔草裝備在識別率、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(nóng)業(yè)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(nóng)業(yè)拔草裝備可以達到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 實際應(yīng)用中的效果驗證

為了驗證智能農(nóng)業(yè)拔草裝備在實際應(yīng)用中的效果，本研究在多個山旱地農(nóng)田進行了現(xiàn)場測試，測試結(jié)果如表3所示。

表3 多種地形測試表

測試結(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，普遍反映勞動強度得到了顯著降低，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)了一種基于機器視覺的智能農(nóng)業(yè)拔草裝備。通過運用深度學(xué)習(xí)算法，實現(xiàn)了對雜草的高效識別與拔除，同時結(jié)合了機械臂設(shè)計與控制系統(tǒng)研究，達到了自動化操作的目的。實驗結(jié)果表明，該裝備在識別率、拔除率及拔除速度等方面均表現(xiàn)出良好性能，具有很高的實際應(yīng)用價值。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。通過大量實地測試，農(nóng)民在使用該裝備后普遍反映勞動強度得到顯著降低，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用性和推廣價值，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，可以實現(xiàn)山旱地農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的全程智能化，促進山旱地農(nóng)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。在未來研究中，可以對拔草裝備進行進一步優(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。