图-谱传感信息获取技术可以最大程度地提高农业智能装备的技术水平，特别是在精准施药和水果质量无损检测方面。研发高效、稳定、准确的精准施药算法以及水果内、外部质量与安全快速检测方法是多年来农田施药和水果质量无损检测领域具有挑战性的课题。项目组与企业密切合作，在国家自然基金委和河南省科技厅的支持下，深入开展了施药机械的精准导航、水果内外部难检指标的快速、稳定检测以及多个农业智能装备的同步控制研究，突破了多项关键技术，取得了多项创新成果。研究内容包括：

（1）基于农田复杂环境，提出了复杂背景下的病斑图像分割算法及病害识别方法，构建了基于最大正方形的玉米作物行骨架提取算法和基于最小相切圆和形态学原理的作物行检测方法，设计了精准施药串口通信程序，实现了精准施药控制系统，解决了精准施药机械中的病害识别和自主导航关键技术，形成了农业智能装备中的精准施药导航线提取理论体系。

（2）基于可见-近红外线扫描高光谱成像技术，首次提出了水果图像边缘像素环形扫描多次迭代的灰度不均校正方法、特征多光谱图像融合二次伪彩色图像分层增强处理的感兴趣区域可视化识别方法、多相机同视场光路补偿的多光谱成像策略等一系列新的研究方法，为水果质量和安全评估提供了新的解决途径和理论基础；基于近红外光谱传感技术和高光谱成像技术，提出基于近红外特征波长的多点测量预测多变量线性模型和基于高光谱成像技术结合全区域和多区域信息组合建模的预测模型，构建了用于薄皮类水果内部组分含量无损、快速检测的方法体系。

（3）关于农业智能装备多机械的同步控制问题，基于复杂网络理论构建网络模型，利用系统动力学和反馈控制设计方法，创新性地提出基于有限时间理论的同步控制器设计，以及基于自适应理论的同步控制策略，可以分别实现网络的有限时间同步和自适应同步，解决了多农业智能装备中的同步控制关键技术。

该项目在实施过程中，获得代表性国家发明专利7项，实用新型2项，软件著作权1项；发表代表性学术论文中SCI论文6篇，其中1篇被列入ESI高被引论文，JCR二区以上论文6篇，EI期刊论文2篇。

在该项目实现的技术经济指标方面，基于最大正方形的玉米作物行骨架提取算法和基于最小相切圆和形态学原理的作物行检测方法，实现了作物行骨架的准确提取，误差小于5mm；基于高光谱成像技术和所研发的水果缺陷检测算法，皮下微腐果和轻微损伤果的快速识别率均超过96%，基于构建的特征波长多变量多区域组合模型，水果内部糖度预测均方根误差小于1%。

项目的关键技术先后在北京派得伟业科技发展有限公司、江西良田农业机械有限公司、农芯科技（北京）有限责任公司及郑州乐酷软件技术有限公司等公司进行了测试和应用，多年来共创造直接经济效益11950.5万元。

成果说明

利用本项目成果研制出的精准施药系统和水果无损自动检测设备，在结合农业生产和水果检测的实际需求的基础上，掌握了从研发到制造的全部核心技术，其成果已经产业化并具有一定的规模。对传统农业施药设备、大型半自动化农业机械、水果检测设备等进行了功能的优化升级，其升级后的产品性能稳定并且具有良好的运行特性，公司和用户认可度极高。 北京派得伟业科技发展有限公司基于该项目成果所生产的多个系列产品，主要应用在精准施药机、农田自主导航小车、果园喷药机、手持式IPAD等产品中，产品销往31个省市，并远销欧美、亚非等30个国家和

1. 下载详细PDF版/Doc版

提示：为方便大家复制编辑，博主已将PDF文件制作为Word/Doc格式文件。