استفاده از تکنیک ماشین بینایی برای تشخیص علف هرز از گیاه سیب زمینی در مزرعه

چکیده:
فناوری ماشین بینایی میتواند به عنوان سامانهای برای تشخیص موقعیت توده های 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 ویژگی های 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 معنی داری در میزان دقت تشخیص وجود ندارد. اما تاثیر 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 توده های علف هرز بصورت دکارتی نسبت به صفحه تصویر با دقت بیشینه 95% بسته به شرایط مختلف تیماری امکانپذیر است.
زبان:
فارسی
صفحات:
17 تا 30
لینک کوتاه:
magiran.com/p1745534 
دانلود و مطالعه متن این مقاله با یکی از روشهای زیر امکان پذیر است:
اشتراک شخصی
با عضویت و پرداخت آنلاین حق اشتراک یک‌ساله به مبلغ 1,390,000ريال می‌توانید 70 عنوان مطلب دانلود کنید!
اشتراک سازمانی
به کتابخانه دانشگاه یا محل کار خود پیشنهاد کنید تا اشتراک سازمانی این پایگاه را برای دسترسی نامحدود همه کاربران به متن مطالب تهیه نمایند!
توجه!
  • حق عضویت دریافتی صرف حمایت از نشریات عضو و نگهداری، تکمیل و توسعه مگیران می‌شود.
  • پرداخت حق اشتراک و دانلود مقالات اجازه بازنشر آن در سایر رسانه‌های چاپی و دیجیتال را به کاربر نمی‌دهد.
In order to view content subscription is required

Personal subscription
Subscribe magiran.com for 70 € euros via PayPal and download 70 articles during a year.
Organization subscription
Please contact us to subscribe your university or library for unlimited access!