摘要：围绕智能农业机械作业质量自动检测需求，构建了适用于田间作业场景的视觉检测技术体系，设计了机械作业图像采集与系统集成方案，提出行距、株距、覆盖度等指标的特征提取与缺陷识别方法，并建立了作业质量自动评价与结果输出机制。基于拖拉机与配套机具搭建田间试验平台，对检测精度、实时性和运行稳定性进行试验验证，结果表明设计的检测系统能够在多种作业环节实现主要质量指标的可靠检测，为作业质量监管和智能农机装备推广应用提供了技术支撑。

　　关键词：智能农业机械；视觉检测；作业质量评价；自动检测系统

　　在农业机械化和智能化不断推进的背景下，依靠人工目测和事后抽检评估作业质量的方式已难以满足生产需求。基于单一传感器的检测手段信息有限、对田间光照等工况适应性不足，难以及时反映农机作业质量变化。视觉系统具有非接触、视场范围广等优势，为农机作业质量在线检测提供了新的技术路径[1]。面向智能农业机械作业质量自动检测需求，构建适用于田间场景的视觉感知与图像处理方法，围绕作业质量均匀性、覆盖度等指标开展自动检测与评价，对提升作业质量监测水平具有重要意义。

　　1.视觉系统与农机作业质量检测技术基础

　　为构建适应田间工况的智能农机作业质量自动检测体系，需要统筹作业质量检测需求、评价指标与视觉感知技术基础。在规模化生产条件下，各环节作业质量直接关系产量和品质。传统依赖人工抽检和经验判断存在样本数量少、实时性差等问题，亟须构建可量化的指标体系，将行距、株距、覆盖度、损失率等关键指标统一纳入，并刻画地块内的空间均匀性[2]。视觉系统以图像传感器为核心，利用作物与土壤纹理差异，通过配置相机与光源、完成视场布局和标定，结合去噪增强及阈值分割或轻量化深度学习网络，实现作业痕迹与目标区域的提取和特征量化，为作业质量评价提供数据支撑。

　　2.基于视觉系统的农业机械作业质量自动检测方法

　　2.1作业图像采集与视觉检测系统方案设计

　　作业图像采集与视觉检测系统采用车载集成模式，将图像采集、数据处理与结果显示部署在同一农机平台。采集端配置工业相机、变焦镜头、线阵或面阵补光源、减振支架和遮光结构，固定在机具关键作业部位上方或侧方，使视场覆盖播种行带、喷幅区域或收获通道。根据目标特征尺度和作业速度设定相机分辨率、曝光时间和帧率，通过编码器、GPS或作业轴转速信号触发采集，实现图像与空间位置的一一对应。处理端采用嵌入式工控机或高性能边缘计算单元，预装图像采集、缓存、处理和通讯模块，支持在车载电源条件下稳定运行。显示与通信端通过防眩光触摸屏向驾驶员实时呈现作业区域局部图像、质量指标和报警信息，并预留CAN总线、以太网或4 G/5 G模块与农机控制系统、远程管理平台的数据接口[3]。

　　2.2作业质量特征提取与缺陷识别算法构建

　　作业质量特征提取与缺陷识别在车载处理端以模块化流程运行。采集到的原始图像进入预处理模块，执行噪声抑制、亮度与对比度自适应调整、颜色空间转换和光照补偿，生成灰度均衡、纹理清晰的标准化图像。目标区域提取模块针对不同作业对象加载相应模型：播种作业调用行带检测与植株中心识别模型，喷雾作业调用喷雾斑点分割与覆盖区域统计模型，收获作业调用穗头、籽粒或杂质识别模型。模型可采用阈值分割与形态学组合方案，也可采用轻量化卷积网络和语义分割网络，输出目标掩膜图和实例轮廓[4]。特征计算模块在掩膜图基础上生成行距、株距、株数密度、行内和行间均匀性、覆盖度、重叠率、空缺率等特征矩阵，自动记录每一图像块对应的空间坐标和时间标签。缺陷识别模块加载预训练分类器或基于规则的判定逻辑，对特征矩阵进行聚类或分类，给出漏播、重播、欠喷、过喷、堵塞、严重偏行等缺陷类型及严重程度，并返回缺陷区域边界坐标，为后续质量评价和作业调控提供精确输入。

　　2.3作业质量自动评价与结果输出机制设计

　　作业质量自动评价模块以时间序列或空间网格为单位接收特征矩阵与缺陷标签，按照预设的质量标准进行综合评定。针对行距偏差率、株距变异系数、覆盖度达标率、漏喷率、重喷率、损失率等关键指标，设置多级阈值区间，将每项指标映射为0—1范围的标准化得分；根据生产要求和作业环节重要性配置权重系数，计算综合质量得分并转换为“优、良、可、差”或“合格、风险、严重偏差”等不同等级[5]。评价结果与空间位置、时间戳绑定，形成沿行、跨行和整地块的质量分布图。结果输出机制在车载终端上以色带、柱状图或曲线形式实时显示当前作业质量和历史变化趋势，当综合得分或某项关键指标持续低于阈值时自动触发声光报警和文字提示，提示调整作业速度、行走轨迹或作业参数。检测数据按地块、作业批次自动归档，可通过无线网络上传至管理平台，用于作业质量追溯、统计分析和考核评价，同时为后续实现与农机控制系统的闭环联动控制预留接口。

　　3.基于视觉系统的作业质量自动检测系统试验验证

　　3.1试验平台搭建与工况设定

　　试验平台依托轮式拖拉机及配套作业机具，在具有代表性的农田地块完成搭建。将视觉检测系统固定在机具关键作业部位上方或侧方，完成工业相机、辅助光源、编码器及车载处理单元的集成与线路布置，通过防护罩、减振支架等结构减少振动和粉尘对成像的影响。结合目标作物和作业环节，合理设置行驶速度与作业参数，划分若干试验作业区，统一作业路线和操作规范，保证试验条件具有可比性。同步布设用于人工测量的样带或采样点，记录气象、土壤湿度等环境信息。通过预采集与调试，确定适用于田间工况的曝光时间、帧率和触发方式，使采集图像在清晰度、视场覆盖和时空对应关系等方面满足后续检测精度评价与系统性能分析的需要。

　　3.2检测精度与性能评价试验

　　检测精度与性能评价以人工测量结果为参照，在试验区域内选取具有代表性的样带或图像片段，每个作业环节设置3个试验地块，每个地块布设100个采样点，分别获取行距、株距、覆盖度等关键作业质量指标的人工值与视觉检测值。人工测量采用经校准的钢卷尺（精度±0.1cm）、网格法（覆盖度统计）和称重法（损失率/杂质率统计），确保参照数据的可靠性；视觉检测值通过本系统自动计算生成，同步记录每个采样点的空间坐标和检测时间戳。基于两类数据计算绝对误差均值、相对误差、相关系数（R2）等核心指标，对不同指标的偏差水平与一致性程度进行定量分析，结果如表1所示。

　　由表1可知，视觉检测系统在各类作业环节的关键指标相对误差均小于8%，相关系数R2均大于0.92，表明系统检测结果与人工测量具有高度一致性，能够满足作业质量实时监管的精度要求。其中播种作业行距检测相对误差仅0.62%，得益于编码器触发的空间定位精准性；植保喷雾覆盖度检测绝对误差均值为2.15%，主要受喷雾雾滴分布不均匀性影响，但仍处于工程应用可接受范围。结合处理日志统计，系统单帧图像处理耗时为35—50ms，数据传输延时小于100ms，响应时间满足农机作业速度（3—8km/h）下的实时检测需求，连续作业8小时内无系统崩溃或数据丢失现象，运行稳定性良好。

　　4.结束语

　　围绕智能农业机械作业质量自动检测需求，构建了集图像采集、特征提取、质量评价与结果输出于一体的视觉检测方法体系。田间多工况试验表明，在行距、株距、覆盖度等指标上能够实现较高检测精度和较好实时性，具备替代部分人工抽检的能力。所构建的检测系统有助于提升作业质量监管水平和机具作业智能化程度，具有良好的工程应用前景与推广价值。

参考文献：

　　[1]张雨舒.计算机视觉技术在智能化农业机械中的应用[J].信息与电脑(理论版),2023(23):38-40.

　　[2]王莎莎.计算机视觉技术在智能化农业机械中的应用研究[J].南方农机,2023(10):47-49.

　　[3]樊剑剑.基于计算机视觉技术的智能化农业机械应用研究[J].中国农机装备,2025(01):74-76.

　　[4]邓玲黎,沈侃.基于机器视觉的农业机械自动导航与作业优化[J].农业技术与装备,2023(12):43-45+48.

　　[5]陈楠.计算机视觉技术在智能化农业机械中的应用分析[J].南方农机,2023(09):168-170.