摘要：针对自然环境复杂背景下葡萄霜霉病检测分级困难的问题,提出了一种基于语义分割结合K-means聚类和随机森林算法的葡萄霜霉病检测分级方法,实现对葡萄霜霉病快速分级。构建了葡萄霜霉病数据集,采用HRNet v2+OCR网络建立葡萄叶片语义分割模型,提取复杂环境下葡萄叶片;采用K-means聚类算法将葡萄叶片分解为若干子区域图像,并标记少量数据集进行随机森林算法学习,实现葡萄叶片病斑分割与提取;同时在叶片提取和病斑提取过程中,设计一种像素尺寸变换方法,解决图像分辨率引起的精度低问题。基于HRNet v2+OCR网络的葡萄叶片分割模型的准确率为98.45%,平均交并比为97.23%;融合K-means聚类和随机森林(RF)算法的葡萄叶片正面、反面和正反面霜霉病病害分级准确率分别为52.59%、73.08%和63.32%,病害等级误差小于等于2级时的病害分级准确率分别为88.67%、96.97%和92.98%。研究结果表明,基于K-means聚类和随机森林算法的葡萄霜霉病检测分级方法能够准确地分割自然环境复杂背景下的葡萄叶片和葡萄霜霉病病斑,并实现葡萄霜霉病分级,为葡萄霜霉病精准防治提供了方法和模型支持。

摘要：为提高大田喷雾药液利用率,喷杆式喷药机作业过程中喷杆需要与作物冠层顶端保持某一设定距离并保持近似平行。为此,针对大田喷药喷杆仿形控制应用需求,设计了一种喷杆高度调节闭环控制系统。系统由喷杆机械机构、喷杆高度探测模块、液压调控系统、控制电路和控制软件组成,使用超声波传感器实时探测喷头与作物冠层之间的距离,与用户设定目标距离进行比较后控制液压阀动作,以实时调节喷杆高度。对喷杆高度调控系统调节性能进行了试验,结果表明:调节高度为20~60cm时,系统调节过程无超调,最大调节时间为10.1s,最大稳态误差为3.1%。系统调节精度高,运行稳定,可有效实时调节喷杆高度,为喷杆喷雾机仿形喷雾控制提供了算法支持。