机器视觉技术在玉米苗期杂草识别中的应用
11页1、机器视觉技术在玉米苗期杂草识别中的应用 颜秉忠 河北对外经贸职业学院 摘 要: 杂草严重影响我国的玉米产量, 化学除草剂是防治杂草的有效方法, 但通常采用粗放的喷洒方式, 防治效果较差。精准喷洒极大地降低了除草剂的用量, 提高了使用效率。除草剂实现精准喷洒的前提是识别玉米田中杂草位置和种类等信息, 而机器视觉是一种开始广泛应用于识别作物田间杂草的方法。为此, 设计了一种基于机器视觉的玉米苗期杂草识别方法, 采集的图片经过畸变矫正、HSI 颜色空间转换和阈值分割后, 根据形状和颜色特征提取并识别杂草。田间试验结果表明:在不同播种方式下对玉米和杂草的识别率超过 85%, 处理单张图片的平均耗时为 67ms, 能为除草剂的精准喷洒提供信息。关键词: 机器视觉; 玉米; 苗期; 杂草识别; 作者简介:颜秉忠 (1964-) , 男, 内蒙古通辽人, 副教授, 硕士, (E-mail) 。收稿日期:2007-01-12基金:河北省生产性实训建设研究项目 (A201609) Identification of Weeds in Maize Seedling Stage by Machine Vis
2、ion TechnologyYan Bingzhong Hebei Institute Ofinternaional Business and Economics; Abstract: Weed seriously affect the yield of corn in China, chemical herbicides is an effective way to control weeds, but usually by extensive spraying methods, control less effective. Precise spraying greatly reduced the amount of herbicides, improve the efficiency. Herbicides to achieve precision spraying on the premise that the identification of corn fields in the weed position and type of information. Machine
3、vision is a widely used method to identify crop weeds. This paper designs a weed recognition method for maize seedling based on machine vision. After distorted correction, HSI color space transform and threshold segmentation, the collected images are extracted and identified according to their shape and color characteristics. Field experiments showed that the recognition rate of maize and weed was over 85% under different sowing methods, and the average time spent on processing single leaf was 6
4、7 ms, which could provide information for the accurate spraying of herbicides.Keyword: machine vision; corn; seedling stage; weed recognition; Received: 2007-01-120 引言玉米是一种重要的粮食作物和经济作物, 不仅可以作为主食, 还可以作为家畜、家禽的理想饲料。此外, 玉米也可以作为能源开发和食品加工等行业的原料, 用途极为广泛。玉米对种植条件的要求不高, 环境适应性较强, 同时具有很高的产量。我国是仅次于美国的玉米大国, 玉米种植主要集中在东北、华北和西南地区, 面积仅次于水稻。同时, 玉米的单产比其它作物高出许多, 再加上用其加工的食品深受消费者的欢迎, 因此广大农民种植玉米的积极性很高, 使玉米在国民经济和社会生活中占有重要的地位1。玉米生长季节的田间气温高、湿度大, 导致杂草成为严重影响玉米产量的因素, 且夏玉米遭受的杂草危害尤为严重2。化学除草剂能够杀灭或抑制杂草的生长, 是防治玉米杂草危害的有效方法。但是, 我国利
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