基于改进YOLOv8n算法的双圆盘气吸式排种器漏播检测与场景自适应补种系统研究

针对高速精量播种中漏播难题，中国农业大学团队创新性开发了基于改进YOLOv8n算法的双圆盘气吸式排种器智能监测系统。该系统通过工业相机动态捕捉种子图像，结合优化模型实现303.03 FPS高速检测，识别18种漏播场景并采用6种双阶段补种策略。实验表明，在8-16 km/h速度范围内，系统监测准确率达91%以上，补种后播种精度最高提升3%，为高速精准播种自动化提供了关键技术支撑。

　　

【研究背景】
玉米作为中国主要粮食作物，其播种质量直接影响产量与经济效益。当前精量播种技术正向高速化、高精度化发展，双圆盘气吸式排种器通过增加吸种孔数量延长吸种时间，但实际作业中仍存在漏播问题。传统人工补种会导致作物生长周期不一致，而现有光电、电容等检测技术难以获取种子多维状态信息。计算机视觉技术虽能实现非接触式多参数监测，但在高速作业条件下的实时性与准确性仍是重大挑战。

中国农业大学团队在《Computers and Electronics in Agriculture》发表的研究，构建了基于改进YOLOv8n的智能监测系统。该系统集成工业相机、优化算法和永磁同步电机(PMSM)控制，实现了漏播实时检测与自适应补种，为高速精量播种提供了创新解决方案。

【关键技术】
研究采用工业相机动态采集排种器内部图像，通过改进YOLOv8n模型（精度提升4%，推理速度达303.03 FPS）进行漏播检测；设计18种漏播场景分类和6种双阶段补种策略；采用场定向控制(FOC)驱动PMSM电机实现毫秒级响应补种；基于JPS-12测试平台进行8-16 km/h速度范围内的性能验证。

【研究结果】

1. 系统总体设计
   系统包含漏播检测模块、双圆盘气吸式排种器、场景自适应补种模块和主控制器。改进YOLOv8n模型通过添加注意力机制和优化损失函数，mAP提升至96.2%，推理速度较原模型提高27.3%。

2. 实验平台与参数配置
   对比JPS-12测试平台数据显示，系统在10-14 km/h速度区间表现最优，漏播报警响应率达100%。补偿系统使播种精度最高提升2.89%，其中10-14 km/h区间补种效果最显著。

3. 播种监测性能分析
   Kruskal-Wallis检验表明速度显著影响补种性能：低速导致过补偿，高速导致精度下降。系统对破损种子最低检测准确率达82.86%，整体监测准确率超91%。

【结论与意义】
该研究首次将改进YOLOv8n算法与FOC电机控制结合，构建了适用于双圆盘气吸式排种器的智能监测系统。创新性提出的18场景分类模型和6阶段补种策略，解决了传统方法在高速作业下的响应延迟问题。特别在10-14 km/h速度区间，系统展现出最优的稳定性（误差<3%），为精量播种装备智能化提供了关键技术支撑。研究结果对实现播种作业全过程无人化监控具有重要工程应用价值，相关算法框架可扩展至其他作物播种场景。