基于实例分割框架的莴苣田杂草识别与变量喷洒智能装备研发

本研究针对传统化学除草导致的农药残留与环境污染问题，开发了一种基于实例分割框架的智能除草系统。团队通过优化YOLOv8-seg模型，采用深度可分离卷积（DSConv）、新型C2f_Star模块与无参数注意力机制（SimAM），构建轻量化YOLOv8n-seg模型，实现90.15% mAP@0.5 IoU识别精度，推理速度达15.7 ms/帧。结合矩形坐标系精准喷洒设备，在实验室环境中实现95.2%杂草识别率与97.2%目标喷洒成功率，除草剂用量最高减少88.42%，为精准农业机器人提供创新技术支持。

　　

在农业生产中，杂草与作物争夺养分、水分和光照，导致全球作物平均减产34%，每年造成超千亿美元经济损失。传统化学除草虽成本低廉，但全田覆盖式喷洒造成高达95%的农药浪费，引发土壤污染、生态破坏及抗药性杂草滋生。尤其对于莴苣等经济作物，苗期杂草控制不力将导致不可逆的产量损失。尽管John Deere的See & Spray、EcoRobotix等智能设备已实现靶向除草，但在复杂田间环境下的识别精度、实时性及药量自适应调控方面仍有提升空间。

中国农业大学研究团队在《Engineering Applications of Artificial Intelligence》发表最新成果，创新性地将实例分割技术与精准喷洒设备结合，开发出莴苣田杂草智能控制系统。研究首先构建含1000张莴苣田图像的增强数据集，随后对YOLOv8-seg模型进行三重优化：采用深度可分离卷积（DSConv）替换标准卷积层降低30%参数量；设计融合StarNet星型卷积的C2f_Star模块增强特征提取能力；引入无参数的SimAM注意力机制提升特征聚焦能力。优化后的YOLOv8n-seg模型仅需2,281,702参数，在mAP@0.5 IoU达到90.15%，推理速度提升4.3%。将该模型与双步进电机控制的矩形坐标系喷洒设备集成，通过STM32处理器实现实时杂草定位与密度自适应喷洒决策。

模型优化验证
通过消融实验证实：DSConv使模型参数量降至1.7M；C2f_Star模块提升小目标识别能力；SimAM机制使mAP提高2.65%。最终模型较原版参数量减少30%，在低密度杂草场景下识别精度达96.8%。

系统性能测试
实验室三梯度密度测试显示：系统平均识别准确率95.2%，目标喷洒成功率97.2%。基于杂草密度的变量喷洒算法使除草剂用量在高、中、低密度场景下分别降低88.42%、65.25%和37.30%，显著优于EcoRobotix（减量95%但无密度自适应功能）。

设备效能对比
研发的矩形坐标系喷洒设备定位误差<1.5mm，单次喷洒响应时间120ms。相较Raja等开发的3.2km/h行间喷洒系统，本设备实现全田无死角精准覆盖，在复杂簇生杂草场景下漏喷率降低至2.8%。

该研究首次将C2f_Star模块引入农业视觉模型，突破传统固定喷嘴系统的局限。所构建的轻量化实例分割模型在保持YOLO系列实时性优势的同时，参数量低于Jin等改进的Mask R-CNN（3.2M参数）。创新性的密度自适应喷洒机制，较Luo等基于无人机LiDAR的变量喷洒系统减少43.37%药量的技术更进一步，实现按株精准给药。设备核心控制器采用国产STM32芯片，配合定制化喷射阀实现5μL级微滴控制，为国产农业装备自主创新提供范例。

研究证明：基于深度可分离卷积与注意力机制的模型轻量化策略，可有效解决边缘计算设备算力瓶颈；C2f_Star模块的特征融合能力显著提升簇生杂草分割精度；矩形坐标系执行机构比Delta并联机构更适合大田连续作业。该系统在95.2%识别精度下仍保持15.7ms/帧的处理速度，满足田间实时作业需求，为联合国可持续发展目标（SDGs）中的农药减量化提供技术支撑。未来研究需在自然光照变化、作物遮挡等复杂场景下验证系统鲁棒性，并探索5G与边缘计算的深度集成方案。