设施蔬菜自动对靶喷药技术研究现状与分析

【目的】回顾与总结国内外设施蔬菜自动对靶喷药技术的研究现状与进展,为该技术在设施蔬菜自动对靶喷药机器人的发展应用上提供理论和科学依据。【方法】采用相关文献资料、实地调研的方法,汇总、整理及分析。【结果】导航技术国外主要采用基于GPS、机器视觉、激光雷达等技术开发的路径识别及智能避障技术,国内主要采用电磁诱导、基于GPS、激光雷达和视觉技术的道路边缘获取与道路识别技术。病虫害检测现阶段国外主要采用图像识别、红外成像和高光谱及基于深度学习的病虫害识别技术,技术较为成熟,国内现阶段主要采用图像识别技术,利用作物颜色、纹理及形状特征进行识别。国外对靶喷药采用机器视觉、激光主动视觉和超声波技术并结合传感器对目标作物进行识别,利用变速喷药技术在生菜、番茄等作物上进行了应用,国内开发了温室自主喷药机器人,采用机器视觉技术获取靶标病虫害位置信息,对喷头进行单独控制,以达到精准对靶施药的效果。【结论】导航技术、病虫害识别技术及对靶喷药技术是自动对靶喷药技术的核心。导航方面在温室中利用机器视觉和激光雷达技术相比GPS技术更加可靠、灵活,精准度更高,高光谱与病虫害识别技术可提高病虫害识别的效率,对靶喷药技术中目标作物的识别与冠层稠密程度的判断是发展趋势。

基于LiDAR的温室番茄冠层几何参数提取

【目的】准确获取温室番茄作物行中单株冠层数据,为分析作物生长状态和为对靶喷药提供冠层数据支持。【方法】采用三维激光雷达(LiDAR)搭建番茄植株冠层检测平台,使用导轨以0.05 m/s的速度移动三维激光雷达,利用雷达上位机软件Ctrlview保存双侧扫描的A、B 2组共40株番茄植株点云。双侧点云使用ICP(迭代最近点)算法进行配准,利用基于特征值的平面拟合法去除地面,使用均值漂移算法(Meanshift)分割番茄行中的单株点云,获取冠层参数,与人工测量值比较验证精度,将单株点云在MATLAB中使用alpha shape算法进行重建并进行体积的获取,使用凸包算法作物参考值对比。【结果】该检测平台在激光雷达前进方向与垂直前进方向的测量误差分别为-2.65%、-3.95%;获取到的单株番茄植株高度与人工测量值相比,平均绝对误差分别为0.025和0.031 m;重建后求取的体积与凸包算法相比平均误差下降了约15.3%,与人工获取相比相差不大,各指标良好。【结论】番茄行点云分割结果与人工测量相比A、B 2组的均方根误差RMSE分别为0.039和0.043,冠层体积获取与参考值对比VRMSE为0.0113,激光雷达在获取作物外形轮廓信息中具有一定的准确性和可靠性,该方法用于温室环境下单株作物冠层数据的获取。

对靶喷雾参数对雾滴沉积分布影响试验

在对靶喷雾状态下,喷雾方式由连续转变为间歇,喷头频繁开闭会影响冠层位置的雾滴分布,分析对靶喷雾状态下不同喷雾参数对作物冠层雾滴分布的影响,为验证并完善对靶喷雾机器人整体性能提供理论依据。试验使用自动对靶喷雾机器人,采用对靶与连续两种喷雾方式,选择0.5m/s、0.75m/s、1.0m/s的行驶速度与0.3m、0.4m、0.5m、0.6m的作物间隙大小,对两种喷雾方式下不同冠层位置的雾滴覆盖率进行对比,分析不同行驶速度与不同作物间隙对对靶喷雾状态下不同位置冠层雾滴覆盖率及均匀性的影响。采用连续与对靶两种喷雾方式对相同番茄作物行进行喷雾,通过测量药液使用量来获取对靶方式相对于连续方式下的省药率。试验结果表明,行驶速度变化对对靶喷雾方式影响较大,当行驶速度在0.5m/s时,平均雾滴覆盖率可达58.4%,当速度增大到1.0m/s时下降到33%;当行驶速度为1m/s、间隙大小为0.3m时,激光雷达无法识别此作物间隙从而造成两侧冠层雾滴覆盖率较大,随着间隙的增大雾滴覆盖率变化趋势相对平稳;对靶喷雾下的前冠层雾滴覆盖率较小于连续喷雾状态下的雾滴覆盖率,在中后冠层位置能够保持基本一致。在空隙比为40%和33.3%的番茄作物行中,在0.5m/s的行驶速度下省药率为44.8%和39.0%,在1m/s时省药率为47.5%和40.8%。对靶喷雾能够在作物间隙位置自主关闭喷头,有效减少药物浪费,行驶速度相比连续方式对其影响更大,因此在实际作业中应根据作物的种植密度来选择合适的行驶速度和作物检测范围,以提高冠层雾滴覆盖率。

基于LiDAR的温室对靶喷雾机器人的设计与试验

为提高温室中农药利用率,减少温室环境中的农药污染,设计了一种基于LiDAR(激光雷达)的温室对靶喷雾机器人,其上位机采用ROS机器人系统进行控制,stm32单片机作为下位机,采用Komodo-1履带式底盘,能够自主行走。工作时,激光雷达能够检测两侧15°范围内的作物信息,若有作物则上位机分析作物角度与距离信息并向下位机发送,下位机判断并延时开启相应一侧电磁阀打开喷头,确保了喷雾的实时性,实现了自动对靶喷雾。同时,测试了激光雷达在不同速度、不同靶标间距下的最小识别间距,发现0.5m/s的速度下在有效检测范围内可以识别最小0.3m的间距,1m/s时可以识别最小0.35m的间距。并根据最小识别间距设置了3株仿真树进行测试,分析了连续与对靶两种状态下不同位置的雾滴覆盖率,结果表明:对靶喷雾机器人能够在作物空隙中有效减少约41%喷雾量,且在作物的前、中、后3个冠层位置雾滴覆盖率的变异系数CV值分别为10.0%、10.4%、12.5%,喷雾效果良好。