【摘 要】
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目前我国西南地区玉米田主要依靠人工除草和除草剂除草,人工除草的缺点是劳动强度高、成本高;除草剂除草虽然可以降低成本,但是大量使用除草剂会污染环境、威胁食品安全。因此,研发一种适应西南地区玉米田的智能除草设备具有重要意义。本文提出一种基于蓝光激光的除草方案并设计了一套激光除草机器人系统,通过激光除草试验测试机器人执行机构的除草效果,并针对杂草检测问题对基于YOLOX的杂草识别算法进行优化。本文研究工
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目前我国西南地区玉米田主要依靠人工除草和除草剂除草,人工除草的缺点是劳动强度高、成本高;除草剂除草虽然可以降低成本,但是大量使用除草剂会污染环境、威胁食品安全。因此,研发一种适应西南地区玉米田的智能除草设备具有重要意义。本文提出一种基于蓝光激光的除草方案并设计了一套激光除草机器人系统,通过激光除草试验测试机器人执行机构的除草效果,并针对杂草检测问题对基于YOLOX的杂草识别算法进行优化。本文研究工作包含以下几个方面:（1）提出激光除草机器人的总体设计方案,设定除草机器人的整体方案、整体结构和作业流程,完成机器人除草执行机构的结构设计和机器人行走机构的设计,为除草机器人选定激光发射器、步进电机、伺服电机和USB摄像头等主要硬件的型号。（2）为验证蓝光激光除草的可行性,设计蓝光激光除草试验,选择三种玉米田常见杂草,测定不同激光剂量对三种杂草的防治效果。试验结果表明,蓝光激光可以有效抑制这三种杂草的再生长,大剂量的蓝光激光对三种杂草的干重防效均超过90%,将机器人除草控制系统中对禾本科杂草和阔叶杂草的激光发射剂量分别设定为13J/mm和16J/mm。（3）通过研究目标检测算法的发展历程和前代YOLO算法理论,针对传统检测算法在杂草识别中出现的问题,本文对YOLOX算法进行优化,优化方式有:增加轻量级注意力模块、增加反卷积层、使用GIo U代替Io U。优化的目的是:提高检测精度、增强算法提取小尺寸特征的能力以及提高预测框位置精准度。（4）田间拍摄照片,自制数据集,设定参数后训练算法,对比本文优化算法、原始算法和其他算法的识别效果和性能参数,结果证明本文提出的优化YOLOX-Darknet53算法的检测性能更强,可以解决传统检测算法对小尺寸杂草和被遮挡杂草识别精度低的问题,对比原始算法,本文提出的优化算法的平均精度值提升1.16%,GIo U值提高0.09,F1值提高0.07。（5）试制除草机器人样机,进行田间试验,除草机器人在0.2m/s的行驶速度下对玉米幼苗和杂草的平均检测率为92.45%和88.94%;机器人样机在田间除草试验中测得平均杂草干重防效为84.64%、平均伤苗率为4.68%,符合田间作业要求。
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