امیرحسین افکاری سیاح؛ حمیدرضا محمددوست چمن آباد؛ منصور راسخ؛ مهساسادات رضوی
چکیده
فناوری ماشین بینایی میتواند به عنوان سامانهای برای تشخیص موقعیت تودههای علف هرز در سطح مزرعه در حین حرکت ماشین، به منظور کاهش مصرف سموم شیمیایی استفاده شود. در این تحقیق عوامل موثر بر دقت و کارایی سامانه پردازش تصویر در تشخیص علف هرز از گیاه اصلی بر مبنای ویژگیهای رنگی گیاه بررسی شد. اثر سه عامل شرایط نوری محیط، مرحله رشد گیاه اصلی ...
بیشتر
فناوری ماشین بینایی میتواند به عنوان سامانهای برای تشخیص موقعیت تودههای علف هرز در سطح مزرعه در حین حرکت ماشین، به منظور کاهش مصرف سموم شیمیایی استفاده شود. در این تحقیق عوامل موثر بر دقت و کارایی سامانه پردازش تصویر در تشخیص علف هرز از گیاه اصلی بر مبنای ویژگیهای رنگی گیاه بررسی شد. اثر سه عامل شرایط نوری محیط، مرحله رشد گیاه اصلی و نوع علف هرز بر میزان خطا در تشخیص گیاه اصلی (سیب زمینی) از پنج نوع علف هرز شلمبیگ، پیچک، گندم، کنگر وحشی و آتریپلکس بررسی شد. نتایج نشان داد که بین دو شرایط نورپردازی آفتابی و تصویربرداری در سایه تفاوت معنیداری در میزان دقت تشخیص وجود ندارد. اما تأثیر دو عامل نوع علف هرز و مرحله رشد بطور قابل ملاحظهای بر عملکرد سیستم تشخیص معنیدار بود. بطوریکه بهترین زمان برای تصویربرداری، اولین مرحله رشد محصول سیب زمینی است (اوایل تیر ماه) و در بین پنج نوع علف هرز نیز میتوان شلمبیگ را با دقت قابل قبولی صرفا بر اساس مدل رنگی RGB از گیاه اصلی متمایز نمود. در این روش امکان تعیین موقعیت مراکز ثقل تودههای علف هرز بصورت دکارتی نسبت به صفحه تصویر با دقت بیشینه ۹۵% بسته به شرایط مختلف تیماری امکانپذیر است.
