基于DCNN的水稻叶瘟病检测与取样装置设计实现  

作　　者：李新科 毛含莹 孙玉瑾 叶冬[1] 邢振国 付坤 张文龙 王远新 

机构地区：[1]郑州科技学院电子与电气工程学院,河南郑州450064

出　　处：《电子制作》2025年第6期36-41,共6页Practical Electronics

基　　金：河南省教育厅2024年大学生创新创业训练计划项目“基于深度卷积神经网络的多尺度水稻叶瘟病检测”(编号:202412746014);郑州科技学院2024年大学生创新创业训练计划项目“基于深度卷积神经网络的多尺度水稻叶瘟病检测”(编号:DC202414)阶段性成果。

摘　　要：水稻叶瘟病是一种高度传染性病害,为及时检测处理以减少对水稻生长和产量造成的危害。本项目基于DCNN,深度卷积神经网络,采用哈弗架构STM32主控芯片、km1机械手臂、激光雷达、球窝关节、Vis-Aud K210芯片等模块与自研分拣、切割结构相结合,搭建检测与取样一体化装置。在精准高效检测出叶瘟病同时,根据所在位置信息,机械手末端利用关节设计自由度优势,实现环境定位,全方位取样、病害判断、分拣最终使得产品在适应田间复杂环境基础上,完成水稻叶瘟病检测任务,实现长期快速动态监控,推进农业智慧化和现代化进程。

关 键 词：DCNN 球窝关节 K210 检测取样结构 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TP391.41[自动化与计算机技术—控制科学与工程]