基于OpenCV的棉花叶片雾滴沉积参数直接检测方法

An OpenCV-based method for direct detection of droplet deposition parameters on cotton leaves

雾滴沉积参数是评估无人机喷洒质量的重要指标,反映了药液在叶片上的分布状况。快速准确地检测雾滴沉积参数,对优化无人机操作参数,提升棉田施药效率有重要意义。以高性能智能手机采集的图像为研究对象,提出了1种基于Retinex+大津阈值分割算法(OTSU)的棉花叶片雾滴直接检测方法。该方法能在复杂田间环境下保持高检测精度,其计算得到的棉花叶片雾滴覆盖率与真实雾滴覆盖率的平均相对误差只有3.73%。本研究还对棉花叶片的多个局部区域进行了提取和检测,并利用皮尔逊相关系数法分析了局部叶片平均雾滴覆盖率和整张叶片雾滴覆盖率的相关性,初步验证了利用局部平均雾滴覆盖率预测叶片整体雾滴覆盖率的可行性。这些工作为建立高效便捷的棉田雾滴沉积参数检测方法奠定了基础。