论文摘要
农田内的杂草在作物苗期极易影响农作物的生长，此时除草是至关重要，目前主要除草方式为施用化学除草剂，对环境破坏较大，因此，不依赖化学除草剂的智能化除草机器人的研发就受到了广泛的重视。本文在总结以往国内外除草机器人研究成果的基础上，经过一系列理论学习与实验研究，开发了一套能够实时识别田间苗草的机器视觉系统，通过试验，证明该系统可以完成田间的杂草清除，在除草过程中完全不使用农药且能达到预期工作效果。作者首先选配了机器视觉硬件，包括图像采集和处理设备的选型、安装与调试等，并采用C++语言进行软件开发，基于OpenCV视觉库编写了可实时识别田间图像的图像处理软件。通过对田间采集的图像进行中值滤波预处理和RGB测试对比，提出利用绿色苗草作物与土壤背景在颜色特征上存在的显著差异，采用超绿法二值化图像分割法与自适应阈值法进行图像阈值分割。图像后期处理时通过形态学闭运算的方式进一步消除噪声，采用了图像边缘检测的作物质心定位方法，进而为除草机器人机械手旋转除草铲驱动控制决策提供实时准确参数。分别利用土槽试验车和迪尔804拖拉机前悬挂除草机器人设备进行了机器视觉识别试验，测试了图像识别的耗时，确定了机械手旋转除草铲的最佳转速，证明该系统可以实时识别田间作物质心并完成除草作业。