【摘 要】
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杂草与作物竞争阳光、空间、水分及养分,是导致作物产量降低及品质下降的主要因素。施用化学除草剂是目前应用最广泛高效的除草方式,却也引发了诸如食品安全、环境污染等负面问题。近年来,机械除草技术作为一种安全、环保、高效的除草方式,成为解决化学除草负面问题的重要手段。然而,传统机械除草执行部件难以根据苗带弯度的变化而改变,导致行间除草伤苗严重,制约了机械除草技术及装备的发展。因此,开展水稻苗带识别,对除草
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杂草与作物竞争阳光、空间、水分及养分,是导致作物产量降低及品质下降的主要因素。施用化学除草剂是目前应用最广泛高效的除草方式,却也引发了诸如食品安全、环境污染等负面问题。近年来,机械除草技术作为一种安全、环保、高效的除草方式,成为解决化学除草负面问题的重要手段。然而,传统机械除草执行部件难以根据苗带弯度的变化而改变,导致行间除草伤苗严重,制约了机械除草技术及装备的发展。因此,开展水稻苗带识别,对除草执行部件的作业路径实施差异化调控,实现避苗控制,是降低伤苗率亟需解决的关键问题。为使水稻机械除草部件作业时能避开秧苗、降低伤苗率,本文设计了一种基于机器视觉与模糊控制的避苗控制系统。利用遗传算法优化灰度算子并对秧苗图像进行灰度化,运用图像投影法对水平条区域内的秧苗进行特征提取及图像坐标定位,采用基于2σ准则改进最小二乘法拟合秧苗得到苗带线,提取苗带中心线,通过小孔成像模型转换,获得秧苗的地面坐标位置及除草部件中心与苗带中心线的距离。运用模糊控制算法对液压纠偏系统进行控制,实现了除草部件自动避苗控制。主要研究内容及结论如下:（1）水田环境下的稻株识别。为了适应水田环境下稻株的识别与定位,进行了颜色模型筛选,确定了面向水田环境的适宜颜色空间。进行了不同算子的图像灰度化效果比较,提出并实现了基于遗传算法的图像灰度化处理。进行了图像降噪技术研究,通过滤波、形态学等技术,实现稻株的有效识别。（2）苗带中心线提取。为实现田间苗带的精准识别与提取,采用了垂直投影法对划分水平条的秧苗进行识别与定位;分析了常用的苗带线提取算法,提出了基于2σ准则改进最小二乘法对苗带线进行拟合,于水田环境下,进行了苗带线提取的精度试验;依据苗带线获取了苗带中心线。（3）避苗控制系统设计。为使水稻机械除草部件作业时能避开秧苗、降低伤苗率,研究了避苗控制系统的工作原理,确定了避苗控制系统的硬件组成及型号的选择,设计了避苗控制系统的软件控制程序,提出了基于模糊控制的避苗控制算法,根据横向偏差及横向偏差变化率的参数特征选择隶属函数,确定了模糊控制规则,并建立了模糊PID控制算法的仿真模型。仿真结果表明:避苗控制系统达到稳态的响应时间约为0.2 s。（4）避苗控制系统性能试验。为验证苗带中心线拟合的性能,进行了图像处理系统的性能试验。试验结果表明:在不同移栽天数、不同行进速度和不同稻苗株距下,苗带中心线拟合的最大误差均不超过2.25cm,平均误差均不超过0.86cm,系统具有较高的拟合精度。为验证避苗作业的性能,进行了控制系统的土槽试验,以伤苗率为评价指标,考察了不同移栽天数、株距和行进速度下的作业效果。试验结果表明,影响伤苗率的主次因素顺序为:移栽天数＞稻苗株距＞行进速度;最优组合为:移栽天数10d,稻苗株距18cm,行进速度1.2m/s,此时伤苗率为2.27%。
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