基于立体视觉的实时变量喷雾系统在葡萄藤嫩枝检测与精准施药中的性能评估

为解决传统葡萄园植物保护产品(PPP)施用效率低、浪费严重的问题，美国农业部农业研究服务局(USDA-ARS)的Hongyoung Jeon和Heping Zhu团队开发了基于立体视觉(D455F)的实时变量喷雾系统。研究证实该系统在4.1-29.1 cm嫩枝长度、3.2-8.0 km h-1作业速度及12,718-67,912 lx光照条件下可实现95.1%-99.8%的检测精度，较传统喷雾器提升2.8倍沉积量(p<0.05)，为精准农业装备研发提供重要技术支撑。

　　

葡萄种植是全球重要的农业产业，2022年全球鲜食葡萄产量达520万吨，贸易价值约94亿欧元。然而，葡萄栽培过程中需要频繁施用植物保护产品(PPP)防治病害，传统喷雾方式存在严重浪费——20%-30%药剂沉积地面，2%-10%飘失到非目标区域。更关键的是，葡萄藤嫩枝生长具有非均匀性，而常规喷雾器无法根据冠层特征实时调节施药参数，导致大量无效喷洒。现有超声波或LiDAR传感器虽能部分解决该问题，但存在校准繁琐、成本高昂或空间分辨率不足等缺陷，亟需开发新型检测技术。

美国农业部农业研究服务局的科研团队创新性地将立体视觉技术引入农业装备领域，开发出集成Intel D455F相机的实时变量喷雾原型机。该系统通过87°(H)×58°(V)视场角捕捉480×640像素的深度图像，结合10Hz调制喷嘴和5.9-11.3 m s^-1可调气流辅助，实现了对葡萄藤嫩枝的精准识别与定向施药。研究团队在俄亥俄州立大学葡萄园开展系统验证，通过设计四组对比试验（包含两种恒定速率与两种变量速率处理），采用不锈钢筛网(SSS)和水敏纸(WSP)量化沉积效果，并建立回归模型分析检测精度的影响因素。

关键技术方法包括：1) 基于立体视觉的实时检测系统，采用噪声过滤算法（阈值5%像素占比）处理深度图像；2) 电动气流辅助装置，提供低(5.9 m s^-1)/高(11.3 m s^-1)两档风速；3) 喷雾沉积分析，通过BSF荧光示踪剂和分光光度计检测；4) 气象监测系统，记录12,718-67,912 lx光照强度等环境参数。

在葡萄藤嫩枝检测性能方面，研究取得突破性发现。立体视觉系统在4.1-29.1 cm嫩枝长度范围内保持95.1%-99.8%的稳定检测率，回归分析显示检测精度与嫩枝长度(R²=0.0011)、光照强度(R²=0.0003)及作业速度(R²=0.0006)均无显著相关性。深度图像分析揭示，少数漏检主要源于软件参数设置（如1700 mm最大检测距离限制）而非硬件性能缺陷。值得注意的是，当嫩枝像素占比<2%时，现有噪声过滤算法会产生误判，提示需要针对葡萄藤早期生长特性优化阈值。

喷雾沉积与覆盖率的实验结果更具实践价值。虽然变量喷雾仅减少4%施药量（369.7-372.2 L ha^-1），但其在目标葡萄藤上的沉积量达6.86-8.25 μL cm^-2，显著高于恒定喷雾的3.00-3.34 μL cm^-2(p<0.05)。特别发现低气流辅助(5.9 m s^-1)处理的沉积均匀性更优（变异系数50.3%-57.5%）。相邻行间的飘失量检测显示，高气流辅助虽增加13.9%覆盖率，但与其他处理无统计差异，表明系统能有效控制药剂扩散风险。

这项发表于《Smart Agricultural Technology》的研究具有多重意义：首先，立体视觉系统突破了传统传感器在细小嫩枝(>20 mm)检测上的技术瓶颈，为作物早期生长阶段的精准管理提供新工具；其次，电动气流辅助与实时控制技术的结合，实现了施药参数与冠层特征的动态匹配；更重要的是，研究揭示了软件算法优化对系统性能的关键影响，为后续产品开发指明方向。未来研究需重点解决噪声过滤灵敏度调节、施药量动态优化等问题，并开展全生长季的田间验证。该技术的推广应用将显著降低PPP使用量，对实现葡萄产业的可持续发展具有重要价值。