基于深度学习的麦田除草机器人系统设计.docxVIP

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摘要

随着农业的持续的发展，绝大部分地区仍然还在使用人工除草法进行除草，但是人工除草法存在这许多弊端，例如：人工除草劳动强度大，且重复劳作。由于参与人员多，长时间踩压农作物，影响农作物的生长。一些禾本科杂草不易识别和相互交织，无法将每一株农作物从杂草中分开，清除杂草时容易将农作物一并带出，造成减产。同时，大量除草剂的使用导致环境污染，污染食品，并对化学除草剂作业人员的健康产生不利影响，也随着人口增多我们农业种植面积的增长，目前人力除草已经不太现实。为了能在农作物除草领域的实际工作中发挥出较大的作用，因此设计一款智能的除草机器人去解决的此类问题迫在眉睫。

该套系统主要由摄像头模块、AI模块（植被学习模块、杂草识别模块）、LCD显示模块、舵机、自动避障模块、步位电机模块等器件组成；当单片机初始化成功后通过摄像头模块、植被学习模块、杂草识别模块对采集到杂草、麦苗和障碍物的数据进行学习，将学习数据储存在数据库中，在行进过程中若检测到前方有杂草，机器人会自动开启除草模式；若识别出前方是麦苗或者障碍物，机器人自动启动避障功能同时停止除草，否则继续前进。

关键词：STM32单片机；LCD屏幕显示；除草

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ABSTRACT

Withthecontinuousdevelopmentofagriculture,thevastmajorityofareasarestillusingartificialweedingmethodforweeding,butartificialweedingmethodhasmanydrawbacks,suchas:manualweedinglaborintensity,andrepetitivework.Duetothelargenumberofparticipants,thecropsaretrampledonforalongtime,affectingthegrowthofcrops.Somegrassweedsarenoteasytoidentifyandinterweave,itisimpossibletoseparateeachcropfromtheweeds,anditiseasytobringthecropsouttogetherwhenremovingtheweeds,resultinginreducedproduction.Atthesametime,theuseofalargenumberofherbicidesleadstoenvironmentalpollution,contaminatingfood,andhasadverseeffectsonthehealthofchemicalherbicideoperators.Withtheincreaseofpopulation,ouragriculturalplantingareahasincreased,andthecurrenthumanweedingisnotrealistic.Inordertoplayagreaterroleintheactualworkinthefieldofcropweeding,itisurgenttodesignanintelligentweedingrobottosolvesuchproblems.

Thesystemismainlycomposedofcameramodule,Vegetationlearningmodule,Weedidentificationmodule,Steeringgear,LCDdisplaymodule,automaticobstacleavoidancemoduleandotherdevices;Whenthesingle-chipmicrocomputerissuccessfullyinitialized,theAImodulelearnsthedataofweeds,wheatseedlingsandobstaclescollectedbythecamera,storesthelearningdatainthedatabase,and