智能化作物株間機械除草技術(shù)分析與研究

伍 同，曾 山，趙潤茂，唐靈茂，杜 攀，姚臘梅

(華南農(nóng)業(yè)大學(xué) 工程學(xué)院/ 南方農(nóng)業(yè)機械與裝備關(guān)鍵技術(shù)教育部重點實驗室，廣州 510642)

0 引言

雜草控制是農(nóng)作物植保過程中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，也是各國科研人員的研究熱點。在除草控制的研究中，雜草的控制方法主要分為化學(xué)除草、人工除草和機械除草?；瘜W(xué)除草成本低，但除草劑殘留污染環(huán)境,甚至危害人體健康[1]；人工除草的方式勞動強度大，且除草效率較低，成本較高[1]。對于蔬菜類等食用有機農(nóng)作物生產(chǎn)，只能采用機械除草和人工除草方式。隨著計算機與人工智能技術(shù)的迅速發(fā)展，智能化機械除草成為一種更為可行的選擇[2]。智能化作物株間除草技術(shù)，即除草機械系統(tǒng)具有智能性，能夠識別作物或雜草并獲取定位信息和密集度等情況，從而精準(zhǔn)去除雜草[3]。

普通中耕期除草技術(shù)主要是除去行間雜草，實際上株間雜草更接近作物，但與行間除草不同，作物的存在導(dǎo)致除草區(qū)域不連續(xù)。株間除草對作物傷害較大，通常采用的方式是人工除草。智能化機械除草技術(shù)包括行間和株間除草技術(shù)，智能、環(huán)保且高效。目前，該除草技術(shù)難點：一是作物與雜草分類技術(shù)；二是作物定位與避苗控制技術(shù)。近些年，隨著地理信息系統(tǒng)(GIS)、傳感器和圖像處理技術(shù)在精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的成功應(yīng)用，機械化除草裝備研發(fā)也趨于智能化，但目前很多智能化除草技術(shù)的研究仍然處于理論研究和實驗室理想環(huán)境下。

對于智能化行間除草技術(shù)，很多研究成果已經(jīng)轉(zhuǎn)化到農(nóng)業(yè)實際操作上，技術(shù)相對較為成熟；然而，對于智能化株間機械除草，還是一個全新的范疇。常規(guī)的株間除草方式有3種：①土壤直接覆蓋；②切斷雜草的根莖；③將草連根拔起。對于株間除草來說，任何一種方式都需要先對雜草和作物定位，然后控制機械避開作物同時除去雜草。這是株間除草技術(shù)研究的重點和難點，導(dǎo)致株間除草技術(shù)發(fā)展較為緩慢。因此，展開智能化株間除草技術(shù)和裝備的研究十分迫切。

1 傳統(tǒng)株間機械除草技術(shù)

傳統(tǒng)株間除草裝置指的是設(shè)計特殊機械結(jié)構(gòu)進行除草作業(yè)，如指形除草機和扭桿除草機；但是，以上兩種機械結(jié)構(gòu)都必須與其他除草機械聯(lián)合使用，作業(yè)時容易損傷作物。有研究者設(shè)計出刷狀除草機械，按方向可分為垂直和水平。其中，水平刷狀只對控制行間雜草起作用，垂直刷狀除草機既可對行間進行作業(yè)又可適應(yīng)株間除草。然而，該除草方式損傷率較高[4]，且需要大量工作準(zhǔn)備作為前提[5]。

傳統(tǒng)株間除草機械多數(shù)都是從行間除草裝置上衍生而來。Rasmussen和Kouwenhoven研究了操作時間、作業(yè)速度、彈性齒角度、雜草種類及雜草生長時期等一系列因素受耙式除草影響[6]。Mattson等研究了旋轉(zhuǎn)鋤的除草效果[7]，Meyer等研究出一種裂根鋤[13]，在土壤濕度較大、較緊的情況下，也能取得較為理想的效果。但是，傳統(tǒng)的除草機械都必須懸掛在拖拉機或者除草車上，大大增加了勞動量，降低了勞動效率。

日本研究機構(gòu)和農(nóng)機企業(yè)研制了多種水田除草機械，其株間除草部件類型主要有轉(zhuǎn)動彈齒盤、轉(zhuǎn)動傘狀盤、擺動梳齒和固定除草鋼絲[8]。農(nóng)業(yè)部南京農(nóng)業(yè)機械化研究所研制了2BYS-6型水田中耕除草機[9]，該機水稻田除草行間雜草平均除凈率能達到78.1%，中耕深度4.39cm，作物損傷率小于6.89%。

2 株間機械除草關(guān)鍵部件

瓦格寧根大學(xué)[10](1996)研發(fā)了一種株間雜草控制系統(tǒng)，該裝置由直徑300mm垂直旋轉(zhuǎn)圓盤構(gòu)成，圓盤上裝有兩個或多個除草刀，如圖1所示。旋轉(zhuǎn)式耙齒除草機僅能切斷土壤表面的雜草，其除草效果并不理想。

圖1 旋轉(zhuǎn)式耙齒圓盤除草Fig.1 Rotating disc tine

哈爾姆斯塔德大學(xué)(Halmstad University)(2005)開發(fā)了一種株間雜草控制系統(tǒng)[11]，如圖2所示。除草機構(gòu)利用垂直于作物行的旋轉(zhuǎn)輪割除株間雜草，通過機器視覺識別作物，檢測到作物時，旋轉(zhuǎn)輪被氣壓缸驅(qū)動提升從而避免損傷作物，旋轉(zhuǎn)輪避開作物后將被放下進行除草作業(yè)。

圖2 旋轉(zhuǎn)輪式除草系統(tǒng)Fig.2 Rotating wheel

比薩大學(xué)(Pisa University)研發(fā)了一種株間雜草控制系統(tǒng)[12]，由通過鏈條連接的齒狀圓盤除草部件和籃狀除草部件組成，如圖3所示。工作時，通過加裝在機具后部的柔性桿實現(xiàn)株間除草，操作人員能通過轉(zhuǎn)向輪控制橫擺耙橫向轉(zhuǎn)動。

圖3 株間雜草控制的旋轉(zhuǎn)耙Fig.3 Rolling harrow with the elastic tines attached for intra-row weed control

波恩大學(xué)(Bonn University)在虛擬環(huán)境中開發(fā)了一種株間除草系統(tǒng)[13]，利用懸置于作物上方的沿水平軸旋轉(zhuǎn)的旋轉(zhuǎn)鋤實現(xiàn)除草，如圖4所示。

圖4 旋轉(zhuǎn)鋤Fig.4 Rotary hoe

旋轉(zhuǎn)式圓盤鋤的除草部件是一個可旋轉(zhuǎn)的圓盤，為了在株間除草時避免損傷作物，該旋轉(zhuǎn)圓盤邊沿處被切掉一部分，形成一個缺口[14]，如圖5所示。Dedousis等[15]研究結(jié)果表明：以1m/s的速度對150mm株距的卷心菜進行除草作業(yè)，圓盤除草區(qū)域達95%，80%的雜草可得到有效控制，且對作物的損傷率低，未見有卷心菜被圓盤切傷而死。

圖5 旋轉(zhuǎn)式圓盤鋤(不帶行間除草刀)Fig.5 Prototype guided rotating disc hoe without inter weeding unit

Home研制的株間中耕系統(tǒng)由“鴨腳”形行間除草刀和株間除草刀構(gòu)成[16]，株間除草刀可做來回運動，如圖6所示。該系統(tǒng)使用機器視覺來區(qū)別雜草和作物，當(dāng)檢測到作物時，株間除草刀收攏；未檢測到作物時，電動機驅(qū)動凸輪使株間除草刀展開。根據(jù)Home[16]研究，該系統(tǒng)對作物的損傷與作物株距和作業(yè)速度相關(guān)性很大，隨著株距減小或作業(yè)速度增加，損傷率隨之增加。

圖6 自動除草機器和株間除草刀Fig.6 Autonomous vehicle with intra-row mechanism and intra-row blade

北海道大學(xué)的Masaki TERAWAKI[17]研制了一種能在甜菜地自動苗間刀控制系統(tǒng)，如圖7所示。系統(tǒng)主要包括CCD相機、計算機、運動控制器及間苗刀，兩把苗間刀呈“V”型使其能夠閉合或者打開，如圖7所示，但系統(tǒng)對雜草的控制效果未見報道。

圖7 甜菜除草間苗刀Fig.7 Automatic weeding thinner

日本生研中心[18]研發(fā)的果園中耕除草機安裝在拖拉機后部三點懸掛的液壓驅(qū)動式偏移型作業(yè)機械上，除草作業(yè)部件通過主架和支撐臂連接拖拉機右側(cè)，主架通過液壓油缸伸縮可調(diào)節(jié)除草作業(yè)部件的偏移量，如圖8所示。該除草機可在樹枝伸展的果園中進行植株間的機械除草。

圖8 果樹除草機Fig.8 Weeder of the orchard

3 機器人智能化株間除草技術(shù)

Radis Mechanisation(2010)團隊研發(fā)出一種在繞軸旋轉(zhuǎn)的機械臂上安裝有除草刀株間雜草控制系統(tǒng)[19]。該除草機械的不足之處在于作物檢測傳感器精度不高，不能準(zhǔn)確區(qū)分作物和雜草,且其作業(yè)速度只有3 km/h(0.77 m/s)。奧斯納布呂克大學(xué)與Amazone Werke合研制了一種機械除草控制系統(tǒng)[12]，能除去株間和行間雜草[20]。張春龍等設(shè)計出一種除草AGV小車平臺[21]，在小車上安裝一個三爪鋤草機械手，如圖9所示。小車的仿真實驗表明：為有效避免苗株損傷，在作物行兩邊各安裝一組除草機械手時，該系統(tǒng)鋤草率可達90%以上，但未見田間試驗結(jié)果報道。

圖9 三爪鋤草機器人Fig.9 Weeding robot with three-finger manipulator

近年來，傳感器和機器人技術(shù)成為研究熱點，使得依托于這兩種技術(shù)的除草技術(shù)也得到發(fā)展，國內(nèi)外研究人員開展了許多研究。例如，為進行葉菜類移栽初期的除草，日本島根大學(xué)和兵庫縣立中央農(nóng)業(yè)技術(shù)中心從1991年開始共同進行了機器人株間除草的研究[22]，由立體視覺檢測雜草的三維位置，控制除草刀將雜草及其周圍的土一起挖走。Karl D.hanse等研發(fā)了一套在甜菜地中能夠?qū)ψ魑锒ㄎ蛔R別的系統(tǒng)[23]，該系統(tǒng)基于計算機視覺，在甜菜地里對作物進行定位識別，但目前只能應(yīng)用于雜草生長初期，且識別精度不高。

Hong Young Jeon等[24]開發(fā)了一種機器人雜草控制系統(tǒng)，由攝像機、機械臂和雜草控制機構(gòu)組成，如圖10所示。除草時，上層鋸盤先切斷雜草，之后下層在雜草切面上涂上除草劑。據(jù)報道，該系統(tǒng)在攝像機視野內(nèi)除草成功率為83%。

圖10 雜草控制機構(gòu)Fig.10 Machine of weeding control

塞維利亞大學(xué)(Universidad de Sevilla)M. Pérez-Ruiz等研發(fā)出適用于移植農(nóng)作物的株間除草刀自動控制系統(tǒng)[25]，如圖11所示。該系統(tǒng)基于實時GPS系統(tǒng)來自動檢測作物地理位置，并控制1對除草刀除草路徑，使之沿著行中心線在作物間運動。試驗在加利福利亞番茄地中以0.8～1.6km/h的速度行進，結(jié)果證明：只要操作者靠近作物區(qū)域范圍在±0.5cm內(nèi)，則速度0.8km/h時的標(biāo)準(zhǔn)差為0.9cm，速度1.6km/h時的標(biāo)準(zhǔn)差為1.39cm。

圖11 番茄除草刀路徑控制系統(tǒng)Fig.11 Tomato weed knife path control system

南京林業(yè)大學(xué)進行了機械臂除草研究(陳勇 等，2007；郭偉斌 等，2009)，設(shè)計的除草機器人由本體、多關(guān)節(jié)機械臂、末端執(zhí)行器及攝像頭等組成。工作時，機器人通過視覺導(dǎo)航沿作物行自主行走，識別出雜草后接近目標(biāo)雜草并執(zhí)行除草任務(wù)，除草刀盤高速旋轉(zhuǎn)切割雜草莖葉，再將除草劑涂抹到斷莖茬斷面上，然后繼續(xù)前行。

Lin Chen等[26]提出了一種除草平臺的自動調(diào)平系統(tǒng)，如圖12所示。機器人在株間行走除草時，末端執(zhí)行器不隨底盤姿態(tài)變化而傾斜。試驗數(shù)據(jù)表明：調(diào)平后割草刀的傾斜度低于0.25°，橫滾俯仰角低于9°，但僅適用于大白菜和洋蔥除草。

圖12 除草機器人自動調(diào)平系統(tǒng)Fig.12 Levelling system for weeding robot

日本福井大學(xué)和南昌航空大學(xué)[27]聯(lián)合研制了一款水田機器人來進行水田除草[18]的理論模型，設(shè)計了一個機械臂安裝在小車上，利用立體相機觀察稻田，傳遞處理信息給稻田機器人，從而達到遠(yuǎn)程控制機器人去除雜草的目的。機器人主要具備3種能力：①在水田中作業(yè)時能探測到障礙物；②智能化操作和移動；③所有的作業(yè)均能通過遙控來進行。水田除草機器人如圖13所示。

圖13 水田除草機器人Fig.13 Weeding robot for paddy field

奧爾胡斯大學(xué)的Bo Melander等[28]在洋蔥地和白菜地分別做了兩個對比試驗，以除草和收獲效果為準(zhǔn)。在兩塊作物地智能除草試驗中，僅能估計除草效果。試驗結(jié)果顯示：智能化除草系統(tǒng)在該試驗中與簡單除草方式有差異，其在不需要人工操作的情況下能夠有效控制雜草。試驗裝置如圖14所示。

圖14 智能株間機械除草刀Fig14 intelligent mechanical intra-row weeder

4 總結(jié)和展望

本文對國內(nèi)外智能化機械株間除草技術(shù)做了綜述，并對其關(guān)鍵技術(shù)進行了介紹和評價。然而，目前國內(nèi)對智能化株間機械除草技術(shù)與機具的研究還較少，主要集中在株間機械除草機構(gòu)的結(jié)構(gòu)設(shè)計與研究，至今未見有成熟的智能化株間除草系統(tǒng)應(yīng)用于農(nóng)業(yè)實踐。存在的主要問題有：

1)目前智能農(nóng)業(yè)已經(jīng)成為各大高校及相關(guān)科研機構(gòu)的研究熱點，也有較多研究成果面世；但是，多數(shù)都是從某個方面來解決部分問題，沒有從農(nóng)業(yè)機具的整套系統(tǒng)角度來著手研究，絕大部分研究都偏向于圖像處理領(lǐng)域，在實際應(yīng)用中還存在一定問題。

2)識別并定位作物是目前株間機械除草的重點和難點。農(nóng)田作物行不像工業(yè)自動化軌道那樣可以做到幾近直線或路徑比較規(guī)整，植株也不像工件那樣可以做到標(biāo)準(zhǔn)化，各植株間差異較大，所以作物識別與定位成為一大難題。解決這一問題有很多方法，可使用傳感器、機器視覺和GPS定位技術(shù)等。就目前的研究程度來說，傳感器能很好地區(qū)分雜草和作物，但精度有待提高；基于機器視覺技術(shù)的研究又受當(dāng)前圖像采集、傳輸和算法處理速度的影響，導(dǎo)致作業(yè)效率不高，且田間環(huán)境多變，識別算法沒有較好的適應(yīng)性；GPS定位技術(shù)，其系統(tǒng)較為復(fù)雜，成本昂貴，作業(yè)時需要精確的路徑圖，在田壟間作業(yè)也不靈活，目前還難以得到廣泛應(yīng)用。

3)目前，對于株間機械除草技術(shù)的研究主要集中在像蔬菜等一些植株較矮的作物上，機械可以橫跨在農(nóng)田上進行作業(yè)。像果園類等植株較高的作物，相關(guān)理論研究報道較少，這類作物都要求機械能夠在植株之間工作，由作物的側(cè)面進入進行除草作業(yè)，靠近作物時退出避免損傷作物。

通過以上問題分析不難發(fā)現(xiàn)：在現(xiàn)有的一些研究中，雖然應(yīng)用了自動導(dǎo)航技術(shù)進行作物定位跟蹤，但其精度難以滿足株間除草的需要。因此，研究結(jié)構(gòu)簡單的株間機械除草裝置和可靠的控制系統(tǒng)、通過低成本傳感器實現(xiàn)高精度自動作業(yè)，有助于加速株間機械除草技術(shù)的研究進度與應(yīng)用推廣。隨著算機圖像處理算法的不斷更新，深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用更加廣泛，智能化株間機械鋤草技術(shù)也將會迎來更大的發(fā)展機遇，把各種作物、和雜草的相關(guān)特征參數(shù)做成數(shù)據(jù)庫，實現(xiàn)作物株間機械除草在線實時控制，目前存在的作物識別與定位的難題將會得到更好的解決，全過程自動高效高質(zhì)量的作物株間機械除草將不難實現(xiàn)。