基于机器视觉的农机作业质量实时监测与精准调控技术
彭少华
陈创雄
翟瑜
阿克苏千行科技有限公司,新疆 阿克苏 843000
摘要：传统农机作业质量多依赖人工经验,存在监测滞后、调控精度不足等问题,对此提出一种基于机器视觉的农机作业质量实时监测与精准调控技术体系.该体系将多光谱成像、深度学习目标识别、多传感器融合及智能决策控制等一系列关键技术充分融合,搭建了包含"感知、分析、决策、执行"在内的闭环控制系统.着重对基于改进YOLOv5的作业对象实时识别算法、依据多模态数据融合形成的作业质量评估模型,以及凭借模糊PID的自适应调控策略进行了阐述.田间试验表明,在深松作业和播种作业中,该系统使作业深度稳定性系数提升到95.3%,播种合格率提高至98.1%,其效果优于传统方法.
关键词：机器视觉农机智能化作业质量监测实时调控多传感器融合深度学习精准农业
分类号：S237(农业机械化)
资助基金：国家重点研发计划(2023YFD2000600)国家自然科学基金(62133015)
论文发表日期：2025-11-25
在线出版日期：2025-12-18（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 14-17 )