【摘 要】
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农业喷雾机器人是智慧植保的重要内容。相比于人工喷雾和传统植保机械喷雾,喷雾机器人能够有效提高农药喷雾效率、显著降低人力成本、保护生态环境和作业人员安全。为实现上述目的,要求喷雾机器人能实时检测果园场景目标并区分靶标与非靶标,从而只对靶标喷雾。本文为实现果园喷雾机器人的对靶变量喷雾,使用深度学习的方法对果园场景图像进行了语义分割,并针对分割出的果树靶标设计了对靶变量喷雾系统,主要研究内容如下:（1）
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农业喷雾机器人是智慧植保的重要内容。相比于人工喷雾和传统植保机械喷雾,喷雾机器人能够有效提高农药喷雾效率、显著降低人力成本、保护生态环境和作业人员安全。为实现上述目的,要求喷雾机器人能实时检测果园场景目标并区分靶标与非靶标,从而只对靶标喷雾。本文为实现果园喷雾机器人的对靶变量喷雾,使用深度学习的方法对果园场景图像进行了语义分割,并针对分割出的果树靶标设计了对靶变量喷雾系统,主要研究内容如下:（1）基于果园喷雾机器人平台设计了视觉感知喷雾系统。使用视觉传感器实时获取果园场景目标的彩色信息和深度信息,远程计算机控制车载嵌入式计算机对实时获取的目标信息进行处理以完成果园场景的语义分割,并向主控制器发送喷雾机器人所需的喷雾指令,从而实现对果园喷雾机器人的喷雾作业控制。（2）针对原始DeepLab V3+模型参数量大、计算量大难以在果园喷雾机器人上部署以及存在信息损失的问题,提出了一种改进的DeepLab V3+语义分割算法。选用轻量级MobileNet V2网络作为DeepLab V3+模型的主干网络,减少参数量的同时提高了模型的运算速度;改进了空洞空间金字塔模块（Atrous Spatial Pyramid Pooling,ASPP）,对不同大小目标进行特征提取并提高模型的鲁棒性。使用自制的果园场景数据集对改进的DeepLab V3+模型进行训练和验证。实验结果表明,改进的DeepLab V3+模型的平均像素精度和平均交并比分别达到了62.81%和56.64%,分别高出原模型5.52和8.75个百分点,尤其是对果树的分割精度达到了95.61%,高出原模型1.31个百分点。单张图像分割时间为0.08s,比原模型加快了0.09s。（3）设计了基于果园场景实时分割的对靶变量喷雾系统。根据喷雾机器人单侧四个喷嘴的空间位置布局对果园场景分割结果进行网格匹配划分,将网格中满足条件的果树像素占比设置为喷雾电磁阀的开关占空比,结合视觉传感器的深度信息,对满足要求的果树靶标进行喷雾,实现喷雾机器人单侧四个喷嘴的独立变量喷雾。分别设计了以仿真树为靶标、行人和三脚架为非靶标的室内外模拟场景实验,以及以林道行间树木为靶标、行人和灯杆为非靶标的林道间场地实验。模拟场景和场地实验结果均表明,靶标的雾滴覆盖率较高,非靶标的雾滴覆盖率很低,验证了本文对靶变量喷雾方法的有效性和适应性。
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