机器视觉田间植物检测与识别技术.PDFVIP

第 31 卷第3 期 Vo l. 31 No.3 吉林工业大学自然科学学报 2001 年 7 月 Natural Science Journal of Jilin Uni-crsity of Technology July 2001 文章编号: 1002-378X(2001 )03-0090-05 机器视觉田间植物检测与识别技术 吕朝辉，陈晓尤，吴文福，赵红霞 (吉林大学生物与农业工程学院，吉林长春 130025) 摘 要:在田间自动检测和识别植物(农作物和杂草)是对农作物进行防病、防虫和杂草控制的 重要前提条件。本文综述了机器视觉田间植物检测和识别技术的国外最斩研究方法和成果， 以促进我国在该领域的应用和发展。 关键词:机器视觉;植物;检测;识别 中图分类号:S37; TP391. 41 文献标识码:A 。引言 疾病、虫害和杂草一直是困扰农作物生长的基本问题。美国曾对 64 种农作物进行了统计[1] 每年 因杂草造成农作物减产损失达 75 亿美元，用于灭草的除草剂费用 36 亿美元，还有 26 亿美元的其它杂 草控制费用，如机器除草等。大规模使用除草剂清除杂草不仅增加农业投入，而且破坏生态环境，污染 水资源，因此人们越来越感到迫切需要限制除草剂的使用量。如何既能降低除草剂的用量，又可充分控 制杂草生长一直是人们关心的问题。一种办法就是把除草剂施用在杂草聚集的地方而不是向整块田地 喷洒[2] 同时，进行作物病虫害的防治也有赖于对植物的正确检测和识别。所以研究一种能自动检测 和识别田间植物(农作物和杂草)的系统非常必要。许多研究人员试图用不同的途径研究能检测和识别 植物的仪器，目前看来用光学传感器检测是一种最合理的选择[1] 。机器视觉技术是利用代替人眼的图 像传感器获取物体的图像，将图像转换成一个数据矩阵，并利用代替人脑的计算机来分析图像，从而完 成对周围环境和目标的识别和理解。机器视觉系统由大量的光学传感器组成，可以得到大面积的图像 信息，从而对图像进行识别。 为了能更好地了解和利用国外的必威体育精装版研究成果和先进经验，本文综述了机器视觉田间植物检测和 识别技术的国外研究动态。 1 机器视觉田间植物检测技术 植物检测通常是指将田间的植物与背景(土墙、沙石等)分离开来，即图像分割，是进行植物特征提 取和识别的前提。 利用植物与背景的颜色信息进行植物检测是最常用的方法。获取对象颜色的方法有很多，如可以 用彩色f{{ 像机直接采集对象颜色，也可以使用特定愤长的滤色片通过黑白报像机得到该波长段颜色的 灰度匾，再滤去其它颜色，从而实现对颜色的评价。 Guy巳r D.E. 等f31 分别研究了植物和土壤在可见光 和近红外波段内的光反射恃性，指出利用对近红外敏感的摄像机可以将植物与土壤背景分离开来2 Elachi C. f4] 指出，植物中的叶绿素吸收波长在 0.7μm 以下的太阳光，而在近红外波段却强烈反射，然 收稿日期:20川.02-25 作者简介: 1,:Ul 的:(1975-) ， !片， llli凹交城人，71 林大学问+:ti![ )E *, . 91 . 吕朝挥等:机器此觉田间植物检测与识别技术 第 3 期 而其它物质如土塘、石块、衰老的叶子在 0.4- 1. 3 60 μm 之间有相对稳定的反射，因此，绿色植物可以很 作物 土嚷 SO 容易与非植物分离。 Han Y. J. [5] 等利用分光光应