近日，機(jī)械與電子工程學(xué)院閆銀發(fā)教授團(tuán)隊(duì)在《Plant Phenomics》上發(fā)表題為“A Keypoint-Based Method for Detecting Weed Growth Points in Corn Field Environments”的最新研究成果。機(jī)電學(xué)院劉莫塵副教授為第一作者，碩士研究生徐曉莉?yàn)閷W(xué)生第一作者，閆銀發(fā)教授為通訊作者，山東農(nóng)業(yè)大學(xué)為第一通訊單位。

玉米是一種全球重要的糧食作物，是家禽和牲畜飼料等產(chǎn)品的原料來源，也是食品添加劑的來源 。玉米的早期發(fā)育階段，是根系和營養(yǎng)器官快速生長的關(guān)鍵時(shí)期。如果在此期間雜草得不到有效控制，它們將與玉米爭奪水分、養(yǎng)分和光照，這會(huì)顯著影響作物的最終產(chǎn)量和質(zhì)量。長期以來，雜草控制一直是農(nóng)業(yè)部門面臨的一個(gè)持續(xù)挑戰(zhàn)。

針對(duì)以上問題，本研究研發(fā)了一種準(zhǔn)確高效的雜草抑制方法，為田間精準(zhǔn)除草機(jī)器人的雜草識(shí)別系統(tǒng)提供技術(shù)支持。本研究首先針對(duì)田間存在的玉米苗與雜草之間相互遮擋、自然光線變化和雜草生長分布不均、設(shè)備資源有限等問題，構(gòu)建了SRD-YOLO網(wǎng)絡(luò)模型以實(shí)現(xiàn)玉米田間各類雜草的正確分類和各類雜草生長點(diǎn)的準(zhǔn)確定位。其次，精準(zhǔn)除草機(jī)器人根據(jù)獲得的雜草生長點(diǎn)的位置信息對(duì)生長點(diǎn)進(jìn)行精準(zhǔn)打進(jìn)，以實(shí)現(xiàn)高效的雜草抑制。

圖1 消融試驗(yàn)結(jié)果箱線圖。模型A-I分別對(duì)應(yīng)不同的改進(jìn)方法。

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圖2 檢測(cè)結(jié)果可視化的示例圖像

該研究得到西藏日喀則科技項(xiàng)目、山東省現(xiàn)代農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)技術(shù)體系、中國農(nóng)業(yè)研究體系、國家自然科學(xué)基金的資助。

論文鏈接：https://doi.org/10.1016/j.plaphe.2025.100072

編      輯：萬    千 

審      核：賈    波