基于机器视觉的杂草识别方法研究答辩PPT
利用机器视觉防治草莓苗期杂草的研究
利用机器视觉防治草莓苗期杂草的研究草莓富含多种营养元素，是一种重要的水果。
随着我国种植结构的调整，草莓种植面积逐年扩大。
由于草莓基肥施用量大、需水多，杂草生长茂盛。
另外草莓植株低矮，种植密度大，除草困难。
据研究，杂草危害可使草莓减产15%～20%，因此草害防治成为草莓生产中的主要工作。
草莓田间除草可通过人工除草，覆膜压草，轮作换茬等综合措施进行。
James 等2002 年指出通过轮作、混作可以减少草莓杂草[1]。
Haar 等2003 年研究了在草莓移栽前使用熏蒸剂三氯硝基甲烷的杂草防治效果[2]。
这些措施都减少了杂草的危害，但是现阶段草莓苗期杂草的防治还是离不开化学防治。
除草剂对草莓的质量和产量都会产生极大的影响，特别是无公害草莓生产要求的提出，使得对通过除草剂防治的要求进一步提高。
而人工除草工作量大，由于我国人口老龄化、农村人口城镇化，这一方法也面临挑战。
近年来，利用机器视觉，通过分析田间1 草莓苗期杂草的防治策略现有利用机器视觉识别杂草的算法中，主要是以形状特征为识别特征。
Onyango 等2003 年通过形状特征识别作物和杂草，实验中识别率分别达到82%～92%和68%～92%[3]。
Aitkenhead 等2003 年使用人工神经网络对形状特征进行研究，对胡萝卜幼苗与黑麦草和藜的识别率超过75%[4]。
S?gaard2005 年利用形状模板进行杂草识别达到65%～90%以上的识别率[5]。
得到识别结果后，现有相关研究一般是将一幅草莓杂草防治中，由于除草剂对草莓的生长影响很大，首先要求除草剂尽量不喷洒到草莓上。
但是在苗期，杂草刚刚出现的时候，杂草植株小不易识别; 另一方面，使用现有的识别方法识别率无法达到100%，存在将草莓识别为杂草的情况。
所以使用传统的识别策略喷洒除草剂容易伤害草莓植株。
如果将草莓识别出来，在不是草莓的区域喷洒除草剂，就可。
农田杂草识别与防除ppt课件
在生育期利用作物与杂草根系分布深浅差异，采取 表土施药，杀死表层浅根杂草而无害于深 根作物。如 果树根系入土很深，所以果园除草可以选用长效除草剂 阿特拉津、西玛津等。
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位差和时差选择性又称人为选择性，是根据除草 剂的特性，利用作物与杂草的生育特性的差异，通过 适当的施药技术而实现的。这种选择性的安全幅度小， 且要求一定的条件。
1.位差选择性 利用除草剂药层与作物根系(或种子)在土壤中所 处位置的不同产生的选择性。这是土壤处理施药的重 要依据之一。
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一般可通过三种方法获得位差选择性：
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（2）大粒一年生阔叶杂草 双子叶，种子繁殖， 种子直径超过２毫米，发芽深度达５厘米，如果种子 在药层下发芽，则应用土表处理的除草剂难以防治， 如苍耳、鸭跖草、苘麻等。
（3）小粒一年生阔叶杂草 双子叶，种子繁殖， 种子直径小于２毫米，一般在０－２厘米土层发芽， 如藜、苋、荠、野西瓜苗等，用土壤处理除草剂可有 效的防治。
除草剂的选择性是相对的，与用药量、使用时期、 使用方法及环境条件等密切相关，若 使用不合理就会 失去选择性而使作物受害。为此，选择性是在一定条 件下的性能。
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2. 这类除草剂不具有选择性或选择性很小，草苗 不分，如果直接与作物接触将会伤及作物 。如百草 枯、草甘磷、五氯酚钠等。但这类除草剂通过适当 的施药技术，利用“时差”“位 差”原理，即人为 的选择性，也能安全有效地用于农田除草。
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（4）多年生禾本科杂草 种子及营养器官繁殖， 由于以地下营养器官繁殖为主，故用土壤处理除草剂 难以防治，耕翻后能再生，宜用传导性苗后茎叶处理 除草剂进行防治。此类杂草有狗牙根、假高梁、香附 子等。
基于机器视觉的植物检测与识别研究
基于机器视觉的植物检测与识别研究随着人工智能和机器学习的快速发展，基于机器视觉的植物检测和识别技术逐渐成为一个热门研究领域。
这种技术可以帮助农业从业者快速地了解和监测植物的生长状态，以及及时发现病虫害等问题。
本文将从技术原理、发展现状和未来趋势三个方面进行探讨。
一、技术原理机器视觉技术的核心在于图像处理，而图像处理技术则需要很多基础知识作为支撑，例如图像采集、预处理、特征提取和分类。
首先，对于植物检测和识别来讲，图像采集阶段是非常重要的，因为不同的光线、角度和环境会对植物的颜色、形态和纹路产生影响。
因此，为了得到更加准确的图像，需要进行背景去除、白平衡和亮度均衡等预处理操作。
接着，特征提取是植物识别的关键环节，它是从图像中提取出与植物有关的特征参数，用来对植物进行分类和识别。
特征提取一般从图像的颜色、形状、纹路等方面入手，通过对这些方面进行分析，提取出植物的特征参数。
最后，分类器的作用是将提取出的特征参数进行判别，然后将输入的图像分类为相应的植物种类。
二、发展现状随着机器视觉技术的不断发展，植物检测和识别技术也得到了广泛的应用。
例如，在苹果种植中，可以使用机器视觉来监测苹果的果实和叶片，判断是否发生了病虫害等问题。
另外，在花卉和园艺领域，机器视觉也可以帮助种植者和园林管理者更好地了解和监测植物的生长状态。
例如，可以使用机器视觉技术来判断植物的生长速度、发育程度和植株健康情况等。
此外，机器视觉技术还在以大规模的应用到林业、草地和农业生态系统监测中，可以快速并准确的盘点植物分类计数。
三、未来趋势基于机器视觉技术的植物检测和识别研究，将会在未来得到更广泛的应用。
特别是随着物联网技术的不断发展，植物检测和识别技术将会和农业、园林和林业等领域的其他技术进行深度融合，实现智慧农业的目标。
同时，基于机器学习的技术将会不断提高植物检测和识别的准确率和效率，以满足用户对植物监测和识别的需求。
综上所述，基于机器视觉的植物检测与识别研究是一个发展前景良好的领域。
基于机器视觉的田间杂草识别技术研究共3篇剖析
可编辑修改精选全文完整版基于机器视觉的田间杂草识别技术研究共3篇基于机器视觉的田间杂草识别技术研究1随着现代农业技术的发展，机器视觉在农业领域的应用越来越广泛。
其中，田间杂草识别技术是一项重要的研究方向。
本文将介绍最近一些关于基于机器视觉的田间杂草识别技术研究进展，并对该技术的未来前景进行展望。
杂草是影响农田产量和作物质量的主要因素之一。
传统的除草方法往往需要大量的人力和时间，而且效果并不稳定。
而机器视觉技术可以自动地对田间杂草进行快速的识别和分类，为精准除草提供了有力的支持。
目前，欧美和日韩等发达国家已经开始在农田中使用机器视觉技术进行除草，对于提高农业生产效率和降低成本具有重要意义。
一些研究人员使用机器学习算法来训练计算机识别各类杂草，并取得了一些可观的成果。
他们首先采集了不同种类和不同生长阶段的杂草图像，选取其中一部分进行标注，然后使用这些标注数据进行模型训练。
经过多次实验和迭代，这些模型可以在测试集上达到较高的准确率。
例如，在一篇研究中，研究人员使用了深度学习算法，在4类常见杂草上取得了97%以上的分类准确率。
这种方法虽然需要大量的标注数据，但是可以处理大量的杂草图像，适用性较广。
另外一些研究人员则注重设计高效的图像处理算法，以提高识别的速度和准确率。
他们采用了各种图像增强和特征提取算法，如边缘检测、形态学变换、色彩空间转换等。
同时，他们还使用了自动阈值选择和分块处理等技术来进一步优化算法。
例如，在一篇研究中，研究人员使用形态学变换和自适应阈值分割算法，成功实现了对杂草和健康作物的准确区分，达到了98%以上的分类准确率。
这种方法虽然相对于机器学习算法不需要大量标注数据，但是需要专业的图像处理知识和技术。
除了图像处理算法和机器学习算法之外，另一种方法是使用多种数据源进行综合分析。
例如，在一篇研究中，研究人员使用了多光谱图像、热红外图像和三维测量数据等多种数据源，综合考虑植物的生长情况和形态特征，成功地实现了杂草和健康作物的准确分类。
基于机器视觉的田间杂草识别方法研究的开题报告
基于机器视觉的田间杂草识别方法研究的开题报告一、研究背景和意义随着现代农业的发展，除了预测气候和管理土壤以提高农业生产力之外，化学农药和机械处理也被广泛应用以控制杂草。
在现代农业中，合理使用化学农药是一个主要的策略，但是不当使用可能会导致不良后果，如对环境和人类健康的负面影响，对土壤生态系统的破坏等。
根据美国环保署的一份报告，每年可能有数百万人受到农药的污染，其中包括儿童和农民。
因此，发展一种更安全，更可持续的杂草管理方法是非常必要的。
机器视觉技术在农业中的应用已经引起了广泛的关注，其可以提高农业生产效率和降低成本。
随着深度学习技术的发展和计算机硬件性能的提高，机器视觉技术在农业中被广泛应用。
其中，杂草检测和分类便是其中的一项关键技术。
本研究通过机器视觉和深度学习技术，研究一种新的基于机器视觉的田间杂草识别方法，该方法能够有效地检测和分类杂草，以降低农业生产成本和对环境的影响。
二、研究内容和方案本研究的主要研究内容是：1. 收集农田中常见的杂草图像数据。
2. 使用卷积神经网络(CNN)进行训练和分类，通过迁移学习的技术，使用ImageNet预训练网络的权值初始化来提高训练效率和分类精度。
3. 在训练过程中，主要考虑数据样本的数量和质量、网络结构的优化和参数调试。
4. 对所选的数据集进行预测和测试，使用评价指标(如准确率，精确率和召回率)对所训练的网络进行评估。
5. 分析实验结果，并对研究方法进行总结和探讨。
三、研究进展目前，我们已经完成了数据集的收集和处理，利用深度学习算法进行杂草图像分类的初步实验，并获得了较好的分类效果。
我们计划进一步提高算法的鲁棒性和实现遥感图像中的杂草分类，以适应现代农业生产的需求，为农业提供更可持续、环保的管理方法。
四、预期结果和意义预期结果是：开发出一种基于机器视觉的田间杂草识别方法，达到较高的分类精度和可重复性。
研究意义主要有以下几个方面：1.提高农业生产效率和降低成本。
基于机器视觉和深度学习的杂草识别系统研究
基于机器视觉和深度学习的杂草识别系统研究摘要：本文探讨了基于机器视觉和深度学习的杂草识别系统。
杂草是农业生产中的主要问题之一，对作物产量和品质造成严重威胁。
传统的杂草识别方法面临着特征提取难、分类效果有限等挑战。
而近年来，深度学习技术的快速发展在杂草识别领域展现出了强大的潜力，为实现高效、准确的杂草识别提供了新的解决方案。
本文将首先介绍传统的杂草识别方法，然后重点探讨深度学习在杂草识别中的应用，以及深度学习方法相较于传统方法的优势。
关键字：机器视觉、深度学习、杂草识别、目标检测、农业智能化一、杂草识别技术与方法（一）传统的杂草识别方法传统的杂草识别方法主要基于计算机视觉技术，包括图像处理、特征提取和分类算法等。
这些方法通常需要手动设计特征来表示杂草的形态和纹理等信息。
然而，由于杂草的外形和颜色差异巨大，手动提取适用于所有杂草种类的有效特征变得十分困难。
此外，传统方法的分类准确率受到光照、阴影和图像噪声等因素的影响，难以满足复杂多变的农田环境需求。
（二）深度学习在杂草识别中的应用深度学习作为一种基于神经网络的机器学习技术，在杂草识别领域取得了显著的进展。
首先，深度学习模型具备强大的表征学习能力，能够自动从原始图像数据中学习到高层次的特征表示，克服了传统方法中手动特征设计的缺陷。
其次，卷积神经网络（CNN）是深度学习中常用于图像识别任务的模型，其卓越的特征提取能力使其在杂草识别中表现出色。
此外，随着深度学习模型的不断发展和优化，如ResNet、Inception等，其识别准确率得到了进一步提升。
深度学习方法在杂草识别中的应用不仅限于单一图像识别，还包括目标检测、实例分割等领域。
通过目标检测技术，可以实现对农田中杂草的自动定位和识别，为后续的精确除草提供指导。
此外，深度学习还可结合多光谱图像、红外图像等数据源，进一步提高杂草识别的准确率和鲁棒性。
二、杂草图像数据集构建杂草图像数据集的构建是基于机器视觉和深度学习的杂草识别系统研究的关键步骤之一。
基于目标检测算法的稻田杂草识别方法研究
基于目标检测算法的稻田杂草识别方法研究1. 研究背景与意义随着农业的发展和人口的增长，稻田杂草问题日益严重。
杂草不仅影响水稻的生长和产量，还可能引发病虫害，给农业生产带来严重的损失。
研究一种高效、准确的稻田杂草识别方法具有重要的现实意义。
目标检测算法在计算机视觉领域取得了显著的成果，如人脸识别、行人跟踪等。
这些算法可以有效地检测出图像中的特定目标，从而为稻田杂草识别提供了新的思路。
基于目标检测算法的稻田杂草识别方法，可以通过对稻田图像进行预处理、特征提取和目标检测等步骤，实现对稻田杂草的有效识别。
目前的研究主要集中在城市环境下的目标检测，对于稻田这种特殊环境，其光照条件、作物分布等因素均会影响目标检测的效果。
本文旨在研究一种适用于稻田环境的目标检测算法，以提高稻田杂草识别的准确性和鲁棒性。
稻田杂草识别方法的研究还可以为农业生产提供有力的支持，通过对稻田杂草的识别和分类，可以为农民提供科学的种植管理建议，从而降低农业生产成本，提高粮食产量。
该方法还可以为农业机械自动化提供技术支持，实现对稻田杂草的自动清除，减轻农民的劳动强度。
基于目标检测算法的稻田杂草识别方法具有重要的研究价值和实际应用前景。
本文将对该方法的研究现状进行梳理，分析现有方法的优缺点，提出改进策略，并通过实验验证所提方法的有效性。
2. 相关技术综述传统图像处理技术：早期的杂草识别多依赖于传统的图像处理技术，如颜色分割、纹理分析、形状识别等。
这些方法通过对图像的颜色、纹理、形状等特征进行提取和分析，实现对杂草的识别。
但由于其依赖于固定的特征和阈值，对于复杂环境下的杂草识别存在误识别率高、鲁棒性差的问题。
深度学习算法：近年来，随着深度学习的飞速发展，卷积神经网络（CNN）等深度学习模型在图像识别领域取得了显著成果。
特别是在目标检测领域，如RCNN系列、YOLO（You Only Look Once）、SSD （Single Shot MultiBox Detector）等算法，为杂草识别提供了新思路。
基于机器视觉的智能农业作物杂草检测
基于机器视觉的智能农业作物杂草检测智能农业技术的迅猛发展促进了现代农业的转型升级。
其中，基于机器视觉的智能农业作物杂草检测是一项备受关注的研究课题。
本文将深入探讨该技术的意义、原理和应用前景。
在传统农业生产中，农民常常需要耗费大量时间和精力来进行作物杂草检测与清理。
而该项工作通常具有一定的困难度，涉及大面积的作物覆盖以及杂草的多样性。
因此，引入基于机器视觉的智能农业作物杂草检测技术，将极大地提高作物杂草检测的效率和精准度。
基于机器视觉的智能农业作物杂草检测技术利用计算机视觉和图像处理算法，将传感器获取的作物图像进行处理和分析，实现自动化的杂草检测。
该技术主要包括图像采集、图像预处理、特征提取和分类识别等步骤。
首先，图像采集是整个检测过程的基础，通过高分辨率的图像采集设备，实时获取作物生长情况。
然后，进行图像预处理，主要是将采集到的图像去噪、增强对比度、图像分割等，以便更好地进行后续处理。
接下来，通过特征提取算法，从图像中提取出与作物和杂草相关的特征信息，例如形状、颜色、纹理等。
最后，利用分类识别算法对提取到的特征进行分类和识别，判断出作物和杂草的位置和种类。
基于机器视觉的智能农业作物杂草检测技术具有许多独特的优势。
首先，该技术可以大幅度减少人工干预，提高工作效率。
农民不再需要花费大量时间和人力资源进行杂草检测与清理，可以更好地利用时间和资源进行其他重要的农业工作。
其次，该技术可以实现杂草的精准识别和分布情况的详细记录，为农民提供农药使用和土壤调理的科学依据，减少农药使用量，降低对环境的污染。
此外，智能农业作物杂草检测技术还可以实现实时监测和预警，提前应对可能的灾害，保障农作物的安全和质量。
基于机器视觉的智能农业作物杂草检测技术不仅在理论上具有广阔的应用前景，而且在实际生产中已经取得了一些成功的应用案例。
例如，许多农业机械化企业已经研发出基于机器视觉的智能喷药机，通过自动识别和定位杂草，实现了高效、精准的喷药操作。
基于机器视觉的割草系统青草识别研究
第 34 卷第 4 期上海工程技术大学学报Vol. 34 No. 4 2020 年 12 月JOURNAL OF SHANGHAI UNIVERSITY OF ENGINEERING SCIENCE Dec. 2020文章编号： 1009 − 444X（2020）04 − 0369 − 06基于机器视觉的割草系统青草识别研究艾永平a，唐巧兴a，王泽杰b，莫庆林c（上海工程技术大学 a. 材料工程学院；b. 电子电气工程学院；c. 机械与汽车工程学院，上海 201620）摘要：为使割草机系统实现青草识别，规划割草机运动路径并自动进行割草工作，采用单步多框检测器（SSD）目标检测算法和卷积神经网络框架（Caffe）在工作机上训练青草识别模型.通过树莓派（RPi）拍摄割草场地照片并传送到工作机，工作机计算青草在图片中的坐标值并返回至树莓派，树莓派再根据青草的坐标值自动计算车桥转动角度和后轮电动机运行时间及方向，调动割草机机械部分进行割草作业. 实验结果表明，较之于传统的人工机械割草机或围栏式割草机，训练的青草识别模型能正常识别青草，割草机能较好地自动规划割草路径，具有一定除草效果. 研究结果实现了机器视觉和传统机械的结合，为今后智能机械的研究提供一定思路.关键词：青草识别；单步多框检测器(SSD)模型；机器视觉；三维建模中图分类号：TP 311.1 文献标志码：AResearch on Grass Recognition of Mowing SystemBased on Machine VisionAI Yongping a，TANG Qiaoxing a，WANG Zejie b，MO Qinglin c（ a. School of Materials Engineering；b. School of Electronic and Electrical Engineering；c. School of Mechanical and Automotive Engineering, Shanghai University of Engineering Science, Shanghai 201620, China）Abstract：In order to realize the grass recognition in the mower system, plan the moving path of the mower and cut the grass automatically, the target detection algorithm of single shot multibox detector (SSD) and convolutional architecture for fast feature embedding (Caffe) were used to train the grass recognition model on the mower. Pictures of grass cutting field were taken by raspberry pie (RPi) and sent to the working machine. The coordinate values of the grass in the picture were calculated by the working machine and returned to raspberry pie, and the axle rotation angle, the running time and direction of the rear wheel motor according to the coordinate value of the grass were calculated automatically, and then the mechanical parts of the mower were mobilized to mow the grass. The experimental results show that compared with the traditional manual mechanical mower or fence mower, the trained grass recognition model can recognize the grass normally, and the mower can better plan the mowing path automatically, which has a certain weeding effect. The research results realize the combination of machine vision and traditional machinery, and provide some ideas for the future research of intelligent machinery.Key words：grass recognition；single shot multibox detector (SSD) model；machine vision；3D modeling收稿日期： 2019 − 04 − 12基金项目：上海工程技术大学校级大学生科研创新资助项目(CX1905005)作者简介：艾永平（1996 − ），男，在读本科生，研究方向为计算机应用. E-mail：*****************通信作者：王泽杰（1977 − ），男，副教授，博士，研究方向为人工智能. E-mail：*****************对很多学校和大公司来说，草坪修理是需定时进行的一项工作，马振峰[1]介绍了一种用智能视觉和硬件控制的智能割草机，但其研究主要突出其系统的硬件组成，对于机器视觉方面的实现介绍得并不多. 徐伟峰等[2]介绍了一种智能割草机器人，但其研究的割草机主要通过GPS定位控制割草机运动，割草机的智能程度仍有提高空间.机器视觉近年来在目标检测、自动驾驶领域大量使用，其技术较为成熟，国内研究者也已经进行了相关技术研究[3 − 5].现有割草机存在过于依赖人工、噪声大等缺点，为尽量减少人工操作割草机，使割草机能自动、智能地识别工作区域的青草位置，自动规划路径并进行割草工作，本研究将人工智能和传统机械、电气相结合，基于单步多框检测器(Single Shot MultiBox Detector，SSD)、卷积神经网络框架(Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding，Caffe)算法和单片机控制系统，研发一种完全自动化的割草机器人.1 割草机工作原理割草机系统由青草识别、局域网、单片机电路、机械组成、数据展示等5个子系统组成，主要零件组成如图1所示. 割草机的工作原理为：1）建立一个局域网络，将割草机搭载的树莓派（RPi）以及搭载青草识别模型的Ubuntu16.04工作机（下文简称工作机）接入此局域网；2）通过树莓派控制安装在割草机上的摄像头拍摄照片，工作机通过局域网下载树莓派拍摄的照片；3）工作机上的青草识别系统用此前训练好的青草识别模型（模型基于SSD 算法）识别图片中出现青草位置的坐标信息，并更新工作机上青草识别信息数据库（基于MySQL5.7）里的相关数据信息；4）树莓派通过局域网读取工作机数据库中的相关信息并将这些信息发送至Arduino；5）Arduino将树莓派发送来的信息作为参数传入内部运动函数，控制割草机运动并割草. 当所在区域割草任务完成后，割草机将割草函数返回的数据发送给树莓派，树莓派控制摄像头旋转一定角度拍照，割草机开始重复下一轮识别、割草工作.2 割草机系统2.1 割草机软硬件组成本研究的割草机实物首先运用SolidWorks进行三维建模，之后再组装各零件，各零件具体名称及组成关系如图1所示. 割草机软件系统组成包括：青草识别系统、局域网树莓派与工作机数据交换系统、单片机运动工作控制系统、网络服务器、数据库网页展示系统.2.2 青草识别系统1）选择SSD识别模型割草机器人采用目标检测[6− 8]方式识别青草. 主流识别模型算法有快速区域卷积神经网络(Faster Region-based Convolutional Neural Networks, Faster R-CNN)、SSD[9− 11]和一次检测(You Only Look Once, YOLO). 各检测模型的性能见表1.表 1 检测模型性能对比Table 1 Performance comparison of detection models 检测算法Map FPS批尺寸Boxes输入归结Faster R-CNN(VGG16)73.271 6 000 1 000 × 600 Fast YOLO52.7155198448 × 448YOLO(VGG16)66.421198448 × 448 SSD30074.34618 732300 × 300SSD51276.819124 564512 × 512SSD30074.35988 732300 × 300表中，Map为检测精确度，数值越高，检测越精确；FPS为检测速度，数值越高，检测越快；Boxes 为检测适合物体大小.由表1可以看出，基于Caffe 框架的SSD模型系列算法比R-CNN检测模型速101112131415161718192022987654321211—底板；2—刀片；3—前轮转向舵机；4—温度传感器；5—割草电机；6—后轮；7—电池固定架；8—割草电机固定架；9—电池；10—各传感器；11—树莓派；12—面包板；13—摄像头；14—变压器；15—摄像头竖直运动舵机；16—摄像头水平运动舵机；17—搭载板；18—散热风扇；19—前轮车桥；20—Arduino；21—连杆；22—搭载板支撑杆.图 1 割草机零件组成Fig. 1 Components of mower· 370 ·上海工程技术大学学报第 34 卷度更快，比YOLO 模型更准确，因此本研究综合采用Caffe-SSD 模型训练目标检测模型. 其中，SSD 损失函数表达式为ˆg cx j =(g cx j −d cx i )d ωi ˆg cy j =(g cy j −d cy i )d h i ˆg ωj =log g ωj d ωi ˆg h j =log g h j d h i式中：L 为SSD 算法的损失函数；c 为置信度；l 为预测框；L conf 为置信损失；L loc 为定位损失；α为损失函数分类和回归的权重；N 为匹配到的default box 的数量；x 为预测框与有效数据之间的差异；g 为真框.其中，；；；.损失函数的位置误差为2）训练青草识别系统首先，在不同角度、不同光照条件下拍摄一定量青草照片并在网上用爬虫下载一定量青草照片；其次，筛选出可用的青草照片，并用图片标注工具标注出图中青草位置；再次，在Ubuntu 上下载配置Caffe-SSD ；最后，设置labelmap_voc.prototxt 的item 参数为grass 和background 两个类别，改变base_lr 、batch_size 等参数的值使loss 参数逐渐降低并收敛（即调参），获得收敛且可正常识别青草的模型，训练流程如图2所示. 最终获得的青草识别模型的识别准确率为93.73%.3）使用识别模型并计算出现实长度目前，路径规划被广泛应用于导航、机器人运动、车辆自动控制等方面[12 − 13]. 用ssd_detect.py识别照片中的青草区域，识别示例如图3所示. 在ssd_detect.py 脚本里加入计算距离函数，计算青草区域偏离割草机的角度函数，向MySQL 数据库中插入数据函数，用ssd_detect.py 识别出青草所在区域的坐标. 在摄像头竖直方向角度固定的情况下，图片中距离与实际距离呈一定的比例关系，可通过多次测量取期望得出图片与实际距离的比例关系. 最后，将图片中的目标区域坐标转换成实际割草机需要运动的角度和距离，角度计算示意图如图4所示.图 2 训练青草识别模型流程Fig. 2 Training grass identification model flow青草概率： 0.999 993图 3 青草检测样本图Fig. 3 Sample graph of grass detection图 4 青草检测示意图Fig. 4 Sketch map of grass detection第 4 期艾永平 等：基于机器视觉的割草系统青草识别研究· 371 ·图4中，W 为青草照片的横向长度（1 280 pixel ）；H 为青草照片的竖直长度（960 pixel ）；（x 0，y 0）为拍摄照片的左下角坐标；（x 2；y 2）为割草机在照片中的理想位置（水平中点）；（x 3；y 3）为青草区域右下角的坐标；α为青草区域偏离割草机的角度；L 为青草照片中割草机到青草区域右下角的长度，计算式为将青草照片的横向长度进行分割，分割公式为式中：m 1、m 2、m 3、m 4、W 分别为将拍摄的青草图片平均分割为5段，距离图片原点边的各段长度.图片中相关距离、角度通过一定的转换比例式中：RL 为各图片中用青草识别模型识别出的青草长度对应现实中的距离. 在将图片中的相关参数转换成现实世界中的参数时，最大只能转换整个图片长度的数据.将计算得到的数据与其他相关数据插入到Ubuntu 软件上MySQL 数据库的grass 表中，并更新表中的字段is_update 值为1，表示图片位置数据信息已更新.4）数据传输与拍照系统如图1所示，树莓派安装了raspberry pi （32位）系统，其主要功能包括作为服务器存放拍摄的青草照片、从工作机的MySQL 中获取青草识别数据、将从数据库中下载的数据发送至Arduino 、通过连接到树莓派上的摄像头进行拍照.具体步骤为：在树莓派上安装Apache 服务器和MySQL 数据库，并通过局域网系统用Python 脚本下载青草数据信息，同时将工作机grass 表中is_update 字段的值设置为0，将获取的信息通过Python 脚本的serial 端口发送至Arduino ；用Python 脚本调用终端的fswebcam 命令，通过摄像头拍摄1280 × 720（pixel ）的青草照片，并将照片存储在树莓派搭建的服务器目录下，以供局域网中识别青草的工作机获取青草图片；树莓派检测工作机grass 表中is_update 字段的值是否为1，若为1，便获取目标区域4个实际坐标值与距离、角度等参数，并将这些参数通过字符串函数转换成各数据相连接的字符串，再通过Python 脚本里面的serial库函数传输到Arduino.2.3 Arduino 单片机运动及工作控制系统1）Arduino 通过get_prameter 函数处理传过来的数据字符串，将其解析为实际距离、实际角度、再通过其他函数将距离转换成电动机运动的时间和舵机运动的角度等. Arduino 通过调节电压大小和方向控制机器人的前进、后退、速度. 通过转向舵机转动一定角度带动前轮车桥运动，实现机器人的转向功能. 当割草机一次割草动作完成后向树莓派发送信号，树莓派再通过脚本控制摄像头水平旋转180度拍摄6张照片，Ubuntu 通过wget 得到图片并进行训练青草识别.2）割草机主要由2个后轮电机提供动力，由于电机功率较大，所以2个后轮电机都连接了大功率电机驱动模块. 用前轮的车桥系统作为割草机转向系统，割草机通过割草电机和割草刀片组成割草系统.3）通过安装在Arduino 上的APC220无线模块和DFR0008 DFRobot （遥控板）可在1 000 m 的远程控制割草机的运动及工作开关.2.4 网页展示系统此网站由PHP+MySQL 开发，将MySQL 和Apache 部署在Ubuntu 上，网站主要功能为显示割草机的各项参数，操作人员也可通过网页改变割草机的各项参数.割草机的总体系统组成和工作原理如图5所示.· 372 ·上 海 工 程 技 术 大 学 学 报第 34 卷3 实验测试3.1 软件测试1）训练模型硬件环境：联想小新潮7000，Genforce 940MX，GPU一个；软件环境：Ubuntu 16.04，cuda-10.1，cudnn 7.4.2.24，nvidia-418.56，Caffe-SSD，opencv-3.4.3；训练时间：30 h；训练样本：200张图片；训练各参数：base_lr=0.000 000 4, batch_size=2, max_iter= 120 000. weight_decay=0.000 5, gamma=0.1；网络标签参数：1）background；2）grass.2）展示网站开发网站采用Thinkphp5+MySQL+Html+JS+CSS3开发. Apache服务器和MySQL数据库放置于Ubuntu 机上.3）Arduino控制脚本编写脚本主要包含解析字符串函数、运动控制、割草机控制函数、远程遥控函数、舵机控制函数以及各参数计算函数，如割草机运行时间、速度等. Arduino通过serial.read()函数读取树莓派和遥控器传送的数据，通过serial.write()函数向树莓派输出信号数据，且需编写能解析从树莓派传送过来数据的函数.4）树莓派各脚本编写用Python语言编写fswebcam软件捕获青草图片的shell脚本；配置树莓派上的服务器，将拍摄的图片放置于网站目录下，供Ubuntu获取；用Python语言编写操作Ubuntu数据库的各函数，如update、select，向MySQL读取和更新数据；用Python语言的serial库与Arduino通信，但通信时只能传送字符串，所以树莓派需将从Ubuntu数据库中获取的各字段数据重新组合成正确的字符串.5）Arduino、树莓派、Ubuntu互相联网开发此步骤主要是树莓派、Arduino、Ubuntu之间通信脚本的编写与调试. 树莓派与Arduino通过数据线通信，树莓派与Ubuntu通过无线局域网进行通信.3.2 组装割草机割草机系统主要由割草机Arduino硬件系统、Ubuntu16.04青草识别系统、以及树莓派无线通信系统组成，其实物如图6所示. 其中：2个后轮电机和割草机电机用24 V可充电电池供电，且采用双图 5 割草机总体原理图Fig. 5 Schematic diagram of mower第 4 期艾永平等：基于机器视觉的割草系统青草识别研究· 373 ·路直流电机驱动板模块，正反转PWM调速L298逻辑7 A/160 W模块，割草电机转速为10 000转/min，可满足割草刀片正常割草；割草机通过前轮车桥系统转向，将机电一体化，摄像头云台安装有竖直向、水平向2个舵机，具有竖直、水平2个方向和2个自由度；由于树莓派、Arduino以及各模块运行时会生热，所以采用18号零件（散热风扇为各电子元件散热）.图 6 割草机实物图Fig. 6 Physical picture of mower将青草识别模型训练完成后并组装割草机，之后对割草机进行实地测试，割草机系统使用训练好的模型识别出的青草位置，然后使用位置转换算法将图片识别到的青草位置映射到以割草机的摄像头为原点的现实坐标中，最后割草机根据系统计算出割草机的转动角度、方向、运行时间进行割草工作及运动，实际测试如图7所示. 可以看出，割草机系统能正常运转，具有一定割草效果.基于机器视觉的除草机器人图 7 割草机割草效果图Fig. 7 Effect of mower cutting grass4 结 语相较于传统围栏式或手推式割草机，本研究的割草机无须架设电子围栏，利用SSD算法模型赋予割草机器人机器视觉，割草机系统能自动识别青草在图片中的坐标，然后将青草在图片中的位置坐标用算法映射为现实青草所在位置坐标，割草机再进行自动除草. 本研究将SSD算法和机械电气相结合，将机器视觉应用于割草机，使割草机更智能化. 通过对割草机实地测试，证明SSD机器视觉算法可与割草机相结合. 研究结果为人工智能和机电结合提供了一种参考思路和方法，今后，研究人员还可在割草机的运行路径规划方面继续进行研究.参考文献：马振峰. 基于智能视觉的割草机自动控制系统设计［J］. 计算机测量与控制，2018，26（7）：84 − 87, 142.［1］徐伟锋, 刘山. 基于PLC的智能割草机器人控制系统［J］. 农业工程，2020，10（1）：22 − 25.［2］谢忠华. 基于视觉导航的割草机器人运动控制［J］. 农业工程，2016，6（5）：30 − 32.［3］马超. 浅谈我国田间机械除草现状及发展趋势［C］//中国农业机械学会第四届青年学术年会论文集. 天津：中国农业机械学会，2007.［4］郭亭亭, 杨然兵, 李娟, 等. 机器视觉喷药机器人的研发［J］. 中国农机化学报，2015，36（5）：215 − 219.［5］高彦杰, 于子叶. 深度学习: 核心技术、工具与案例解析［M］. 北京: 机械工业出版社, 2018.［6］彭红星, 黄博, 邵园园, 等. 自然环境下多类水果采摘目标识别的通用改进SSD模型［J］. 农业工程学报，2018，34（16）：155 − 162.［7］IAN G, YOSHUA B, AARON C. 深度学习［M］. 赵申剑, 黎彧君, 符天凡, 等译. 北京: 人民邮电出版社, 2017.［8］Liu Wei, Anguelov Dragomir, Erhan. SSD: Single ShotMultiBox Detector[J]. 2015.［9］周瑶. 基于深度学习的舰船目标检测与识别［D］. 哈尔滨: 哈尔滨工程大学, 2018.［10］赵杰, 胡浩然, 孙启智, 等. 改进果蝇算法的运输车辆路径规划［J］. 黑龙江科技大学学报，2020，30（2）：187 −192, 204.［11］代峰燕, 高庆珊, 陈家庆, 等. 储油罐清洗机器人全覆盖路径规划研究［J］. 机械设计与制造，2020（2）：263 −266.［12］XU Y, GUAN G F, SONG Q W, et al. Heuristic andrandom search algorithm in optimization of route planningfor robot’s geomagnetic navigation［J］. ComputerCommunications，2020，154：12 − 17.［13］（编辑：林立云）· 374 ·上海工程技术大学学报第 34 卷。
除草机器人杂草识别与视觉导航技术研究的开题报告
除草机器人杂草识别与视觉导航技术研究的开题报告一、题目除草机器人杂草识别与视觉导航技术研究二、研究背景随着人们生活水平的提高，园林绿化需求日益增加，而人工除草效率低，成本高，且对人类身体健康有着潜在的威胁。
因此，研发一种能够智能、自主除草的机器人已成为一个热门话题。
除草机器人是指一种可以自主巡航、识别杂草、切割杂草的机器人。
其可以代替人工进行园林绿化的草坪面积大、杂草生长快、难以整理的工作。
然而，当前市面上的除草机器人以及已有的科研成果，大都是基于激光雷达或红外线传感器的技术。
但是，这些技术仅仅只是能够检测到草的位置，不能准确识别出杂草，切割时往往无法精确切割，不能达到最优的除草效果。
因此，开发一种基于视觉识别的除草机器人，在杂草识别与目标导航方面具有更高的准确性和精度，对于园林绿化领域具有较高的应用价值。
三、研究目的本研究目的主要是研究开发一种基于视觉识别的除草机器人，在解决杂草识别和视觉导航方面具有更高的准确性和精度。
本研究具体目标包括：1. 开发一套基于图像处理技术的杂草识别算法，实现对杂草的准确识别。
2. 研究开发一套针对杂草的导航算法，使机器人在巡航过程中可以快速、准确地定位目标。
3. 利用ROS（Robot Operating System）平台，集成硬件控制和软件实现，并验证成果。
四、研究方法本研究采用以下研究方法，实现杂草识别和目标导航的最优效果：1. 图像采集：采用摄像头进行图像采集，获取机器人周围的环境及杂草的图像信息。
2. 图像预处理：对图像进行预处理，包括图像分割、颜色空间转换、特征提取等操作，提取出杂草图像的关键特征。
3. 杂草识别算法设计：根据杂草图像的关键特征，设计一套基于机器学习算法的杂草识别模型。
4. 目标导航算法设计：根据杂草位置信息，设计一套针对杂草的导航算法，使机器人能够准确地找到杂草的位置。
5. 系统集成：将硬件和软件集成在ROS平台上，完成机器人的控制和实现。
《植物识别》课件
利用Python实现基于图像的植物 识别
通过编写Python代码和使用图像处理库，可以实现 基于图像的植物识别算法，准确判断植物类型和特 征。
利用深度学习框架实现植物识别
使用深度学习框架如TensorFlow等对植物图像进行 训练和识别，提高植物识别的准确率和速度。
应用展望
可持续发展
植物识别技术可用于农业科 研和植物保护，帮助实现农 业可持续发展和优化农作物 的生产效率。
生态保护
利用植物识别技术可以对植 物多样性进行监测，促进生 态系统的保护和恢复，维护 地球生态平衡。
社会效益植物识别技术的发来自将带来 广泛的社会效益，如辅助植 物学教育、提供植物资源利 用方案等。
总结
1 植物识别技术的优缺点
植物识别技术具有速度快、准确性高的优点，但也存在算法复杂、数据需求大等挑战和 限制。
2 未来发展方向
未来的发展方向包括改进植物识别算法、提高数据集的丰富性和多样性，进一步探索植 物图像的特征和分类方法。
3 进一步研究的问题和挑战
植物识别技术还需要解决图像多样性、光照变化等方面的问题，同时需要面对大规模植 物图像数据的处理和管理。
《植物识别》PPT课件
植物识别是一种基于图像识别技术的应用，用于识别不同类型的植物。本课 件将介绍植物识别的概述、常见技术、数据集以及实例演示等内容。
概述
1 什么是植物识别？
植物识别是指利用计算机视觉技术，对植物的图像进行分析和比对，以辨别出植物的名 称和特征。
2 应用场景
植物识别可以应用于园林景观设计、环保科研、生态保护等领域，也可以帮助人们更好 地了解自然界中丰富多样的植物资源。
植物图像数据集
1 常用植物图像数据集介绍
基于机器视觉的杂草图像特征提取及识别研究_本科毕业设计(论文)
基于机器视觉的杂草图像特征提取及识别研究Based on machine vision image feature extraction and recognition weedsName：xxxTutor：xxxCollege：xxxMajor：xxxDirection：xxxxxx UniversityMay xxx摘要杂草同农田作物争夺阳光和养分，严重影响了农作物的生长。
为了达到除草的目的，人们开始喷洒大量的除草剂来进行除草。
可是却忽略了除草剂的不当使用给人、畜以及环境造成的危害。
本文从实际应用出发，设计了一个基于机器视觉的杂草图像特征提取及识别系统。
系统的运行在参考了前人研究成果的基础上，不断进行对比试验和算法的改进，找出适合于机器视觉的杂草识别的可行性方法。
本文对动态杂草图像的采集、处理和识别方法进行研究。
采集来的图像经常会有模糊现象的发生，对模糊图像的恢复处理做了大量的研究试验，得出维纳滤波具有较好的恢复效果；绿色植物和土壤背景的分割试验中，提出了一种基于彩色图像的二值化方法，可以不经过彩色图像灰度化就能够直接把绿色植物与土壤背景分割开，和以往的分割方法相比处理速度快，分割效果好，更加满足实时性；杂草和作物的分割主要研究了行间杂草和作物的分割，参考国内外资料，并进行研究试验，表明运用位置特征识别法有很好的分割效果，寻找作物中心行采用了简单快速的像素位置直方图法，填充作物中心行采用了改进的扫描线算法，和其他填充方法相比减少了重复操作，节省了时间，满足实时处理的要求；分割后的图像为只含有杂草的二值图像，通常会有一些残余的叶片和颗粒的噪声，通过形态学滤波和扫描线填充算法去除噪声，试验结果表明扫描线算法去除噪声效果更好。
基于机器视觉的杂草图像特征提取及识别系统的硬件组成主要有计算机、采集卡、摄像头、实验平台。
本文从动态杂草识别的处理方法出发，在实验室内开展了一系列的试验和分析，对主要的问题和技术难点作了较为深入的研究, 设计实现了基于机器视觉的杂草图像特征提取及识别系统。
基于机器视觉的杂草识别及研究
江苏大学硕士学位论文基于机器视觉的杂草识别研究姓名：肖超云申请学位级别：硕士专业：农业电气化与自动化指导教师：***20070601江苏穴学硕士学位论文（ｘ，ｙ＋１），（Ｘ＋Ｉ，ｙ＋１））（２．３）这种取法为８邻域。
图像平均是以图像模糊为代价来换取噪声的减小，而且ｓ面积越大，噪声减小越显著，但模糊性越大。
平滑后的噪声标准偏差降为原来的ｌ／√万。
邻域平均法有着明显的除噪声平滑图像的效果。
如果（ｘ，Ｙ）点是噪声点，其邻近像素灰度与之相差很大，用邻近像素的平均灰度来置换它，能明显地将噪声点抑制下去，使邻域中的灰度接近平均，起到平滑灰度的作用。
邻域半径不能取得过大，以免对边缘产生太大的影响，也不能取得过小，从而达不到预期平滑去噪的目的。
本课题中运用３Ｘ３窗口对图像２．５．ａ进行邻域滤波处理，结果如图２．５．ｂ所示。
（ａ）原始灰度图２．４．２中值滤波法图２．５邻域滤波效果对比图（ｂ）邻域滤波处理的图中值滤波足一种非线性信号处理技术，能抑制图像中的噪声。
它在一定的条件下，可以克服线性滤波器所带来的图像细节模糊，而且对滤除脉冲干扰及图像扫描噪声最为有效。
它是基于图像的这样一种特性：噪声往往以孤立的点的形式出现，这些点对应的像素数很少，而图像则是由像素数较多、面积较大的小块构成。
中值滤波是一种既能有效的衰减噪声，又能使边缘少受影响的方法。
在一维情况下，中值滤波器是一个含有奇数个像素的窗口。
在处理后，位于窗口正中的像素的厥度值，用窗口内各像素的灰度值的中值代替。
例如若窗口长度为５，窗口江苏大学硕士学位论文中象素的灰度值为２１，２３，６８，３１，１５，因为按小到大排序后，第三位的值是２３，于是原来窗口正中的灰度值６８就由２３取代。
如果６８是个噪声的尖峰，则将被滤除。
然而，如果它是一个信号，则滤波后就被消除，降低了分辨率。
因此．中值滤波在某些情况下抑制噪声，而在另一些情况下却会抑制信号。
中值滤波很容易推广到二维的情况，二维窗口的形式可以是正方形的、近似圆形的或十字形的。
基于机器视觉的株间机械除草装置的作物识别与定位方法
基于机器视觉的株间机械除草装置的作物识别与定位方法一、本文概述随着现代农业技术的快速发展，机器视觉技术在农业生产中的应用越来越广泛。
其中，株间机械除草作为现代农业自动化和智能化的重要组成部分，对于提高农业生产效率、降低劳动力成本以及保护环境具有重要意义。
本文旨在探讨基于机器视觉的株间机械除草装置的作物识别与定位方法，以期为实现精准、高效的除草作业提供理论支持和技术指导。
本文将首先介绍机器视觉技术在农业领域的应用背景和发展现状，阐述株间机械除草装置的重要性和研究意义。
随后，本文将详细介绍基于机器视觉的作物识别与定位方法，包括图像预处理、特征提取、作物识别、定位算法等关键技术环节。
通过对现有研究进行梳理和分析，本文将总结出当前研究的不足之处和未来发展趋势，并提出相应的改进和优化建议。
本文将展望基于机器视觉的株间机械除草装置在农业生产中的应用前景，探讨其在实现农业现代化、提高农业可持续发展能力等方面的潜在价值和意义。
本文旨在为相关领域的研究人员和实践者提供有益的参考和启示，推动机器视觉技术在农业领域的广泛应用和深入发展。
二、机器视觉基本原理与技术机器视觉是一门涉及多个学科的交叉学科，其核心是利用计算机和相关图像处理技术来模拟和扩展人类视觉功能，实现对客观事物的识别、跟踪和测量等任务。
在农业领域，机器视觉技术的应用日益广泛，特别是在自动化除草装置中，机器视觉技术发挥着至关重要的作用。
机器视觉的基本原理可以概括为三个主要步骤：图像获取、图像处理与分析和结果输出。
通过图像获取装置（如摄像机）捕捉目标物体的图像，并将其转换为计算机能够处理的数字信号。
这一步骤中，图像的质量直接影响到后续处理的准确性和效率。
因此，选择合适的图像传感器、光学镜头以及合适的照明条件是至关重要的。
接下来是图像处理与分析阶段。
在这一阶段，计算机通过对获取的图像进行各种算法处理，提取出有用的信息。
这些算法包括但不限于图像预处理（如去噪、增强等）、特征提取（如边缘检测、角点检测等）以及模式识别（如分类、聚类等）。
基于机器视觉的田间杂草识别技术研究
３ ． ２ Ｂ Ｐ 神 经 网络
成更适合机器进行分析处理的形式。 在杂草识别的预处理中主 杂草对农作物生长危害极大 ， 必须及时加 以控制 在诸 要采用空间域增强的方法， 即在空间域内对像素灰度值直接进 多杂草防除方 法中， 由于化学除草 的高效性， 己成为国内外 行运算处理。 方法主要有灰度变换法和直方图调整法。 田间除草的主要方式【 １ 】 。 但是， 粗放型的化学除草剂的应用， 根据文献［ ５ ］ 中的实验结果， 对于杂草图像 的预处理， 使
前没有很明确的方法 ， 只能依靠多次尝试来获得较理想的变
基于机器 视觉 的田间杂草识别 ， 通 过 拍摄 田间杂草 图 换 函 数。 像， 智能地检测 出田间杂草分布信息， 即将杂草滋 生区分割 ２ ． ３ 图像 滤 波 方法 出来， 确 定田间杂草的情况 （ 位 置、 密度和种类等） 。 实现 田 图像滤波是 对 图像进行 降噪处理 ， 从而 减少噪声对 图
子、 Ｌ ｏ Ｇ算子￣Ｃ ａ ｎ ｎ ｙ 算子等 Ｊ 。 朱登胜［ ９ 等应 用植物 光谱 特性及神经网络模型对 大豆 Ｒ ｅ ｂ ｏ ｒ ｔ ｓ 算子、 Ｓ ｏ ｂ ｅ ｌ 算子， Ｌ ｏ Ｇ算子对 噪声敏感， 抑制噪 幼苗及杂草进行研 究， 采用ｄ ｂ ｌ ２ ｄ ￣ 波经 过３ 层分解后， 将其 声能力差， 都完整清晰地检测 出了果实的边 缘， 但图中存在 小波系数作为输入数据， 构造 一个径向基神经网络模型， 随
２ ． １基于微分 的边缘检 测 Ｒ Ｂ Ｆ 神经网络嘲属于径向基 函数神经网络模型 ， 也是人
一种基于机器视觉技术的植物生长状态的识别方法
一种基于机器视觉技术的植物生长状态的识别方法
一种基于机器视觉技术的植物生长状态的识别方法包括以下步骤：
1. 设定拍摄设备：在植物的四周、顶部和底部设置拍摄机器，用于分别拍摄一张植物照片。
2. 图像采集：通过拍摄机器获取植物的图像信息。
3. 颜色识别：通过对植物的叶片颜色进行识别对比，能够快速的察觉出叶片颜色的变化。
4. 异常颜色范围识别：确定相邻叶片的颜色变化，对比找出异常颜色的范围。
5. 数据记录：记录识别的总次数、异常叶片的个数和识别出叶片异常范围的次数。
6. 计算识别准确性：通过计算叶片异常范围识别的召回率和准确率，从而计算出识别的准确性。
随着识别次数的增加，识别的准确性也会相应提升。
7. 深入识别：对比异常区域的叶片大小，对于异常区域的情况进行更加深入的识别。
8. 结果输出：快速查找并定位异常区域，为后续的植物生长状态分析提供数据支持。
通过上述步骤，可以有效地利用机器视觉技术对植物的生长状态进行快速、准确的识别，为植物生长的研究和农业生产提供有力的支持。
实验 草坪杂草识别35页PPT
1、不要轻言放弃，否则对不起自己。
2、要冒一次险!整个生命就是一场冒险。走得最远的人，常是愿意 去做，并愿意去冒险的人。“稳妥”之船，从未能从岸边走远。-戴尔．卡耐基。
梦 境
3、人生就像一杯没有加糖的咖啡，喝起来是苦涩的，回味起来却有 久久不会退去的余香。
实验
草坪杂草识别4、守业的最好办法就是不断的发展。 5、当爱不能完美，我宁愿选择无悔，不管来生多么美丽，我不愿失 去今生对你的记忆，我不求天长地久的美景，我只要生生世世的轮 回里有你。
杂草识别与处理PPT28页
13、归去来兮，田蜀将芜胡不归。 14、酒能祛百虑，菊为制颓龄。 15、春蚕收长丝，秋熟靡王税。
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71、既然我已经踏上这条道路，那么，任何东西都不应妨碍我沿着这条路走下去。——康德 72、家庭成为快乐的种子在外也不致成为障碍物但在旅行之际却是夜间的伴侣。——西塞罗 73、坚持意志伟大的事业需要始终不渝的精神。——伏尔泰 74、路漫漫其修道远，吾将上下而求索。——屈原 75、内外相应，言行相称。——韩非
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基于机器视觉的杂草识别方法研究
01
研究背景
02 图像特征提取 04 实现过程及结果
目录
03 BP 神经网络 05
研究的总结及展望
01
第一部分：研究背景及意义
论文研究的背景 论文研究的意义 本课题研究的内容及工作
论文研究的背景
农间杂草的危害性
农田杂草是指那些生长在农田、分布广、危害农作物、非人工有意栽培的草本植物 。它是长期适应当地作物、耕作、气候、土壤等生态条件和其它因素而生存下来的，是农 业生态系统中的一个组成部分，是自然环境中适应性最强、最繁茂的植物。根据联合国粮 农组织报道，全世界共有杂草近5万种，其中农田杂草为8000多种，而危害粮食作物的杂草 约250多种。我国农田杂草约巧1500多种，其中恶性杂草有38种，区域性杂草有94种，常见 杂草有364种。农田杂草对农作物的生长有极大的危害性： 同农作物激烈地竞争水分和养分； 侵占地上和地下部分空间，影响作物光合作用，干扰作物生长； 杂草是作物病害、虫害的中间寄生； 增加管理用工和生产成本； 降低作物的产量和质量；· 影响人畜健康，影响水利设施。
2015-06-05
本课题研究内容与工作
本课题研究内容是以黄瓜田中的作 物叶片与杂草为主要研究对象，在机器视 觉的基础上，研究行间杂草识别方法，建 立BP神经网络系统。 ：
本课题研究的工作有：
•图像的采集，包括30幅杂草图片，30幅黄瓜作物 叶片。 •采集图像的纹理特征：通过MATLAB编程求出每幅 图像的灰度共生矩阵，并求出4个特征参数。 •采集图像的形状特征：求出每幅图像的7个Hu不 变矩。 •创建BP神经网络系统 •训练与测试；通过训练杂草和作物叶片各18幅图 像，并测试其余12幅图像，达到识别杂草与作物叶 片的最终目的。
2015-06-05
实验结果及误差分析
3）杂草与作物混合测试结果如表3-2所示，分别测试6幅杂草叶子，6幅作物叶子，通过BP网络进行测 试，正确率为66.7%，其中作物识别率为83.3%，杂草识别率仅为50%，原因是作物叶子种类单一，杂草叶 子种类繁多，测试的杂草叶子与预训练的叶子类型不一致，故混合测试正确率仅为66.7%。 光合速率模型因素偏少
2015-06-05
形状特征的提取
为什么要提取形状特征
当物体从图象中分割出来以后，形状描述特征与尺寸测量结合起来可以作为区分不 同物体的依据，在机器视觉系统中起着十分重要的作用。由于几何形状代表物体的本质特 征，并具有平移，缩放，旋转不变等特点，因此提取图像的形状特征就成为重中之重。在 本次实验中，通过观察我们发现杂草与作物叶片的形状存在差异，如下图所示，分别是杂 草和作物叶片，通过观察可以发现杂草叶片形状称椭圆形，作物叶片呈心形，分析得出形 状存在较大差异，因此我们可以提取形状特征实现杂草识别的方法。
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算法存在一定的随机性
算法所需运行时间较长
杂 草 叶 片
黄瓜作物叶片
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创建BP神经网络
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使用函数建立，训练并仿真神经网络 使用函数来建立神经网络，这里使用newff函数来建立一个前馈网络，并存放 光合速率模型因素偏少 到net这个结构中。函数如下所示
%%网络的建立 net=newff(minmax(inputmodel),*10,1+,,‘tansig’,‘purelin’-, ‘trainlm’);%建立网络 net.trainParam.epochs=300;%设置训练周期 net.trainParam.lr=0.1;%设置训练步长 net.trainParam.goal=0.00004;%设置训练的误差限 %%网络的训练 [net,tr]=train(net,inputmodel,outputmodel); %%网络的测试 an=sim(net,inputmodeltest);
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第三部分：实现过程及结果
数据采集 提取特征参数 创建BP网络 训练与测试 实验结果及误差分析
数据采集
杂草与黄瓜叶片原始图像： 本次实验中所用到的杂草与黄瓜叶片图像均是在 西北农林科技大学北校区北门外的实验大棚中拍摄 的。其中共包括30光合速率模型因素偏少 张黄瓜叶片图像，30张杂草图像 。以下选取其中各4副图像作为例子：
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第二部分：图像特征提取
纹理特征 形状特征 提取特征总结
纹理特征的提取 为什么要提取纹理特征
纹理（Texture）是按一定规则进行排列所形成的重复模式，或以一定的形式变化而 产生的图案。自然界中，许多植物、动物、矿物，都有其独特的纹理特征。利用它，人们 可以方便地识别或区分事物。在本次实验中，研究对象杂草与作物其表面纹理具有极大的 差异，如下图所示，分别是杂草图像和作物图像，通过观察杂草叶片纹理较粗糙，纹理简 单；黄瓜叶片纹理光滑，纹理复杂。分析得到存在较大差异，因此我们为了将杂草和作物 叶片区分出来，需要提取图像的纹理特征。
运算步骤
1、从训练集中取出某一样本，把信息输入网络中。 2、通过各节点间的连接情况正向逐层处理后，得 到神经网络的实际输出。 3、计算网络实际输出与期望输出的误差。 4、将误差逐层反向回传至之前各层，并按一定原 则将误差信号加载到连接权值上，使整个神经网络 的连接权值向误差减小的方向转化。 5、対训练集中每一个输入—输出样本对重复以上 步骤，直到整个训练样本集的误差减小到符合要求 为止。
BP神经网络概念即运算步骤
BP（Back Propagation）神经网络（如下图所示） 是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前 应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮 大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这 种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降 法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网 络的误差平方和最小。BP神经网络模型拓扑结构包括输 入层（input）、隐层(hidden layer)和输出层(output layer)。
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算法存在一定的随机 误差分析： 由BP网络对植物叶子与杂草叶子的识别，关键在于网络的预训练即学习，本实验只通 过了36幅目标图像对网络进行仿真训练，样本数较少无法精确的训练出杂草叶子与作物叶子的特征差 异，故实验结果正确率低仅为58.3%，又因为BP网络的参数设置需要一定的经验，而本人经验浅薄， 无法设置最为合适的BP网络参数，只有改善了以上两点模型建立缺陷才能够很好的对输入对象进行分 类识别。
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提取特征总结
本章通过灰度共生矩阵和Hu不变矩分别提取了图像的纹理特征和 形状特征，其中纹理特征具有4个特征参数，形状特征由7个Hu不变矩 体现。在下来的工作中每幅图像特征提取都要要用到以上共计11个的特 征参数。
结论
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第三部分：BP 神经网络
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论文研究的意义
论文研究的意义 杂草是影响我国农产品质量和产量的重要因素之一 。目前除草主要靠喷洒除草剂,而且是大面积的均匀喷洒 。这种喷洒方法不仅提高了农业的成本，也破坏了土地 的质量，污染了环境，不利于农业的可持续发展。大量 的实验表明田间杂草的分布是不均匀的，因此就要研究 一种变量喷洒的方法，为了实现变量喷洒，首要问题就 是要实现田间杂草的识别。基于此，本文进行了基于机 器视觉的杂草识别方法的研究。
2015-06-05
基于灰度共生矩阵的纹理特征分析方法
利用灰度共生矩阵提取纹理特征
用灰度共生矩阵可提取多种特征值，最常用的是以下 四个特征： 角二阶矩或能量：它是纹理灰度变化均一的度量，反 映了灰度分布均匀程度和纹理粗细度。 熵：熵可以度量纹理的随机性。当共生矩阵中所有值 均相等时，它取得最大值；相反，如果共生矩阵中的 值非常不均匀时，其值较小。 对比度：对比度是灰度共生矩阵主对角线附近的惯性 矩，它度量矩阵值的分布和局部变化，可反映了清晰 度和纹理的沟纹深浅。 相关性：它度量空间灰度共生矩阵元素在行或列方向 上的相似程度，因此，相关值大小反映了局部灰度相 关性。） 灰度共生矩阵是一种用来分析图像纹理 特征的重要方法，由于纹理是由灰度分布在空 间位置上反复出现而形成的，因而在图像空间 中相隔某距离的两象素之间会存在一定的灰度 关系，即图像中灰度的空间相关特性。灰度共 生矩阵就是一种通过研究灰度的空间相关特性 来描述纹理的常用方法。
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训练与测试
训练 设置完成训练的参数以后，就可以对网络进行训练了。使用train函数对网络进行训练，该函数需要提 供三个参数。第一个是刚才建立的网络，第二个是训练输入，第三个是期望输出。下面的语句中，我们对 刚刚建立的net网络进行训练，所用的训练输入是inputmodel，期望输出是outputmodel，训练好的网络仍 将会存放在net中。 [net,tr]=train(net,inputmodel,outputmodel);%使用inputmodel和outputmodel作为训练样本对net进行 优化模型， 参数的自动 接收准则的 训练，得到的结果存放到net中。 融入更多因 设置 改 测试 素 训练完成后，采用sim函数进行网络识别。将随机拍摄的测试输入inputmodeltest输入网络net中，得到的 结果存放在an里面，an就是一个包含测试结果的矩阵。 %测试数据预测 an=sim(net,inputmodeltest);%仿真网络，将inputmodeltest对应的输出存放到an中。
2015-06-05
基于Hu不变矩的形状特征分析方法
为了显示图像的形状特征，可以求出以下7个Hu不 变矩：以下七个由不高于三阶的中心矩构造的矩函数 式对于平移、旋转、尺度缩放都具有不变性。
利用Hu不变矩提取形状特征
不变矩：矩特征主要表 2 征了图像区域的几何特征，又 2 (20 02 )2 411 称为几何矩，由于其具有旋转 3 (30 312 )2 (03 321 )2 4 (30 12 )2 (21 03 )2 、平移、尺度等特性的不变特 5 (30 312 )(30 12 )[(30 12 )2 3(21 03 )2 ] 征，所以称其为不变矩。矩在 统计学中表征随机量的分布， (321 03 )(21 03 )[3(30 12 )2 (21 03 )2 ] 一幅灰度图像可以用二位灰度 6 (20 02 )[(30 12 )2 (21 03 )2 ] 411 (30 12 )(21 03 ) 密度函数来表示，因此可以用 7 (321 03 )(30 12 )[(30 12 ) 2 3(21 03 ) 2 ] 不变矩来描述灰度图像的形状 (312 30 )(21 03 )[3(30 12 ) 2 (21 03 ) 2 ] 特征。