基于OpenCV的棉花叶片雾滴沉积参数直接检测方法  

An OpenCV-based method for direct detection of droplet deposition parameters on cotton leaves

作　　者：刘鑫超 蒙艳华 张一帆 陈未 杜鑫涛 胡红岩[3] Liu Xinchao;Meng Yanhua;Zhang Yifan;Chen Wei;Du Xintao;Hu Hongyan

机构地区：[1]华南农业大学电子工程学院,广州510640 [2]安阳工学院机械工程学院,河南安阳455000 [3]中国农业科学院棉花研究所,河南安阳455000

出　　处：《中国棉花》2024年第10期9-14,共6页China Cotton

基　　金：国家自然科学基金(32201659);新疆生产建设兵团第七师胡杨河市财政科技计划项目(2022C08)。

摘　　要：雾滴沉积参数是评估无人机喷洒质量的重要指标,反映了药液在叶片上的分布状况。快速准确地检测雾滴沉积参数,对优化无人机操作参数,提升棉田施药效率有重要意义。以高性能智能手机采集的图像为研究对象,提出了1种基于Retinex+大津阈值分割算法(OTSU)的棉花叶片雾滴直接检测方法。该方法能在复杂田间环境下保持高检测精度,其计算得到的棉花叶片雾滴覆盖率与真实雾滴覆盖率的平均相对误差只有3.73%。本研究还对棉花叶片的多个局部区域进行了提取和检测,并利用皮尔逊相关系数法分析了局部叶片平均雾滴覆盖率和整张叶片雾滴覆盖率的相关性,初步验证了利用局部平均雾滴覆盖率预测叶片整体雾滴覆盖率的可行性。这些工作为建立高效便捷的棉田雾滴沉积参数检测方法奠定了基础。

关 键 词：棉花 无人机 雾滴沉积 图像增强 覆盖率 直接检测 

分 类 号：S562[农业科学—作物学] TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]