基于视觉识别的种植基地杂草清除系统技术方案

本发明专利技术提供基于视觉识别的种植基地杂草清除系统，涉及园林种植技术领域，包括导航控制系统和除草控制系统，导航控制系统电性连接设有杂草识别系统和图像处理系统，导航控制系统、图像处理系统、杂草识别系统和除草控制系统组成整个系统结构，通过图像处理系统对杂草识别系统采集的杂草图像进行图像增强和滤波降噪处理，使整个采集的图像更加清晰，便于通过杂草识别系统进行图像的精准识别分析，实现对杂草分布位置、密度和位置的精准定位，便于操控除草控制系统对识别后的杂草位置进行清除，实现对杂草的精准定位识别和杂草图像定位的清除使用，适用于种植基地的精准除草使用。适用于种植基地的精准除草使用。适用于种植基地的精准除草使用。

【技术实现步骤摘要】
基于视觉识别的种植基地杂草清除系统


[0001]本专利技术涉及园林种植
，具体为基于视觉识别的种植基地杂草清除系统。

技术介绍

[0002]杂草对农作物生长危害极大，必须及时加以控制。在诸多杂草防除方法中，由于化学除草的高效性，已成为国内外田间除草的主要方式，但是，粗放型的化学除草剂应用，不仅造成大量药物浪费，而且给生态环境带来危害。随着精准农业的提出，田间杂草精确识别除草技术智能化成为研究热点。
[0003]根据中国专利号为“CN115390566A”公开了一种基于视觉识别和运动控制的智能除草方法、装置和设备。该方法包括：通过视觉识别算法识别一个待除草子区域内的全部杂草坐标位置；控制机械手对全部杂草进行清除，并在清除完成后生成清除完成信号；将清除完成信号传输至视觉识别系统，以使视觉识别系统对待除草子区域进行二次识别，生成对应的清除完成确认信号；控制目标除草机移动至下一个待除草子区域，并返回通过视觉识别算法识别一个待除草子区域内的全部杂草坐标位置的步骤，直至完成待除草总区域内杂草的清除。本专利技术实施例解决现有技术中人工进行除草所导致的效率低和人工成本高的技术问题，实现了简单快捷地进行自动化除草，提高了除草效率以及降低了人工成本。
[0004]上述专利文件及现有技术在使用时存在针对杂草图像识别后，无法进行图像分析处理，导致图像采集过程中的噪声、画面数据不够清楚，容易出现识别误差，不利于杂草的识别和清除使用。

技术实现思路

[0005]解决的技术问题
[0006]针对现有技术的不足，本专利技术提供了基于视觉识别的种植基地杂草清除系统，解决了杂草图像不清楚容易出现误差或错误的问题。
[0007]技术方案
[0008]为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现：基于视觉识别的种植基地杂草清除系统，包括导航控制系统和除草控制系统，所述导航控制系统电性连接设有杂草识别系统和图像处理系统，所述导航控制系统、图像处理系统、杂草识别系统和除草控制系统组成整个系统结构，所述杂草识别系统所在的系统对杂草识别清除步骤如下：
[0009]Sp1：系统设备连接，所述导航控制系统和除草控制系统分别与外部的无人机和除草机器进行连接；
[0010]Sp2：杂草图像采集，所述杂草识别系统中的采集模块对种植基地的图像进行采集；
[0011]Sp3：杂草图像预处理，所述图像处理系统对步骤Sp2中采集的图像进行读取，并进行依次进行图像分割、杂草图像增强和平滑滤波降噪三个过程处理；
[0012]Sp4：杂草图像识别，所述杂草识别系统接收步骤Sp3中预处理的图像，结合内部的
杂草存储数据图像和内容，通过人工神经网络进行图像分析；
[0013]Sp5：杂草图像数据计算，所述杂草识别系统对步骤Sp4中分析的数据内容对杂草的范围数据、密度数据、位置数据进行图像上的定位分析，并将数据传输至除草控制系统；
[0014]Sp6：图像识别定向除草，所述除草控制系统接收步骤Sp5中得到的分析数据，控制除草机器对步骤Sp2中所采集图像的种植基地内部进行定向除草。
[0015]优选的，所述图像处理系统包括杂草图像增强模块和平滑滤波降噪模块，所述杂草识别系统包括采集模块和图像识别模块，所述导航控制系统、图像处理系统、杂草识别系统和除草控制系统均电性连接。
[0016]优选的，所述采集模块包括采集单元和图像数据增强单元，所述杂草识别系统对杂草图像采集时，内部与采集模块连接的图像数据增强单元对采集的图像画面进行增强。
[0017]优选的，所述图像处理系统中图像分割为对所拍摄的图像进行相等大小的图像分割，分割后的像素大小为200*200，并对每个切割后的图像每个90度进行翻转，形成一个图像的四种角度状态。
[0018]优选的，所述图像处理系统中杂草图像增强为采用空间域中的直方图修正与对比度增强的图像增强方法，且直方图修正为对灰度分布形式作校正来修正图像灰度。
[0019]优选的，所述图像处理系统中平滑滤波降噪为采用邻域平均法和中值滤波法对拍摄过程中和数字化过程中的噪声进行过滤降噪。
[0020]有益效果
[0021]本专利技术提供了基于视觉识别的种植基地杂草清除系统。具备以下有益效果：
[0022]本专利技术采用导航控制系统、图像处理系统、杂草识别系统和除草控制系统组成整个系统结构，通过图像处理系统对杂草识别系统采集的杂草图像进行图像增强和滤波降噪处理，使整个采集的图像更加清晰，便于通过杂草识别系统进行图像的精准识别分析，实现对杂草分布位置、密度和位置的精准定位，便于操控除草控制系统对识别后的杂草位置进行清除，实现对杂草的精准定位识别和杂草图像定位的清除使用，适用于种植基地的精准除草使用。
附图说明
[0023]图1为本专利技术的系统流程图；
[0024]图2为本专利技术的系统结构图。
具体实施方式
[0025]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0026]具体实施例一：
[0027]如图1
‑
2所示，基于视觉识别的种植基地杂草清除系统，包括导航控制系统和除草控制系统，导航控制系统电性连接设有杂草识别系统和图像处理系统，导航控制系统、图像处理系统、杂草识别系统和除草控制系统组成整个系统结构，杂草识别系统所在的系统对
杂草识别清除步骤如下：
[0028]Sp1：系统设备连接，导航控制系统和除草控制系统分别与外部的无人机和除草机器进行连接；
[0029]Sp2：杂草图像采集，杂草识别系统中的采集模块对种植基地的图像进行采集；
[0030]Sp3：杂草图像预处理，图像处理系统对步骤Sp2中采集的图像进行读取，并进行依次进行图像分割、杂草图像增强和平滑滤波降噪三个过程处理；
[0031]Sp4：杂草图像识别，杂草识别系统接收步骤Sp3中预处理的图像，结合内部的杂草存储数据图像和内容，通过人工神经网络进行图像分析；
[0032]Sp5：杂草图像数据计算，杂草识别系统对步骤Sp4中分析的数据内容对杂草的范围数据、密度数据、位置数据进行图像上的定位分析，并将数据传输至除草控制系统；
[0033]Sp6：图像识别定向除草，除草控制系统接收步骤Sp5中得到的分析数据，控制除草机器对步骤Sp2中所采集图像的种植基地内部进行定向除草。
[0034]图像处理系统包括杂草图像增强模块和平滑滤波降噪模块，杂草识别系统包括采集模块和图像识别模块，导航控制系统、图像处理系统、杂草识别系统和除草控制系统均电性连接，采用导航控制系统、图像处理系统、杂草识别系统和除草控制系统组成整个系统结构，通过图像处理系统对杂草识别系统采集的杂草图像进行图本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于视觉识别的种植基地杂草清除系统，包括导航控制系统和除草控制系统，其特征在于：所述导航控制系统电性连接设有杂草识别系统和图像处理系统，所述导航控制系统、图像处理系统、杂草识别系统和除草控制系统组成整个系统结构，所述杂草识别系统所在的系统对杂草识别清除步骤如下：Sp1：系统设备连接，所述导航控制系统和除草控制系统分别与外部的无人机和除草机器进行连接；Sp2：杂草图像采集，所述杂草识别系统中的采集模块对种植基地的图像进行采集；Sp3：杂草图像预处理，所述图像处理系统对步骤Sp2中采集的图像进行读取，并进行依次进行图像分割、杂草图像增强和平滑滤波降噪三个过程处理；Sp4：杂草图像识别，所述杂草识别系统接收步骤Sp3中预处理的图像，结合内部的杂草存储数据图像和内容，通过人工神经网络进行图像分析；Sp5：杂草图像数据计算，所述杂草识别系统对步骤Sp4中分析的数据内容对杂草的范围数据、密度数据、位置数据进行图像上的定位分析，并将数据传输至除草控制系统；Sp6：图像识别定向除草，所述除草控制系统接收步骤Sp5中得到的分析数据，控制除草机器对步骤Sp2中所采集图像的种植基地内部进行定向除草。2.根据权利要求1所述的基于视觉识别的种植基地...

【专利技术属性】
技术研发人员：王冲，何光虎，李黔黔，王润泽，李天勇，穆帝维，
申请(专利权)人：贵州嘉禾魔芋农业发展有限公司，
类型：发明
国别省市：