基于计算机视觉的农业作物病虫害自动识别与精准施药系统设计

第1章 绪论

1.1 研究背景与意义

在当今设施农业蓬勃发展的大环境下，温室种植作为保障反季作物稳产增收、提升农产品品质的核心生产模式，其重要性日益凸显。随着种植规模的不断扩大，种植户对温室生产管控效率与智能化水平的要求持续提升，如何科学、高效地对温室多维度环境参数进行监测，同时实现作物病虫害的自动识别与精准施药，成为了当前中小设施农业生产场景亟待解决的关键问题。

传统的温室管护模式往往高度依赖人工经验巡检，在病虫害排查方面存在诸多明显短板。比如，对于作物叶部病害的识别完全依靠种植户肉眼判断，不仅工作效率低下且易出现经验性误判，错过病虫害最佳防治时机；在环境参数管控上，人工手动调节通风、加热、浇水作业的方式无法根据实时监测数据灵活调整管控节奏，很容易出现温度不适、土壤过干过湿、光照不足等问题，抑制作物正常生长。在植保施药环节，普遍采用全棚无差别喷施方式，不仅造成农药大量浪费，还易导致农产品农药残留超标、生产成本上升。同时，管护人员离棚时，完全无法实时掌握温室环境状态与作物病害发生情况，存在明显的管护盲区。

基于STM32微控制器的作物病虫害自动识别与精准施药系统的设计意义重大。一方面，该系统能够精准同步采集温室空气温湿度、土壤湿度、光照强度等多维度参数，通过OLED显示屏直观呈现，便于现场管护人员快速掌握温室实时环境状态。搭载的AI视觉识别模块可自动完成作物病虫害图像采集与智能分类，精准识别灰叶斑、叶霉病、虫害三类常见作物异常，大幅降低人工巡检的工作强度与误判概率。智能化的阈值联动调控功能，无论是自动还是手动模式，都能在环境参数偏离适宜区间时自动触发加热、通风、浇水、补光作业，识别到病虫害后自动启动对应靶向施药机构，搭配语音播报功能告知病害信息与治理建议。整套系统无需依赖复杂的外部算力支撑即可在温室现场独立运行，大幅减少农药无效喷施带来的成本浪费与农残风险，为中小型种植场景打造低成本智慧植保管控方案奠定了坚实基础，助力中小农户实现降本增产，推动计算机视觉技术在基层设施农业生产场景快速落地普及。

1.2 国内外研究现状

在国内外，针对设施农业智能监测与作物病虫害识别施药系统的研究都在不断深入且取得了一定成果。国外在农业AI视觉植保领域起步相对较早，不少农业高校与科研机构深度合作，研发出了较为先进的智慧温室管控体系。例如部分系统在环境参数监测方面，采用高精度多节点分布式传感网络，能够极其精准地获取温室不同区域的空气温湿度、土壤墒情、光照强度等全维度数据，并且在病虫害识别上依托边缘AI计算单元，实现毫秒级的作物图像分析，精准定位病斑位置与识别病害类别，施药执行机构搭载流量精准调节阀，可根据病害发生程度动态调整喷施药量，在精准控药降低农残的同时保障防治效果。在控制方面，其智能调控算法不断优化，可结合不同作物不同生长周期的环境适宜参数进行精细化全流程管控，在提质增产的同时降低水肥药消耗。

国内近年来也高度重视智慧农业植保技术的基层落地推广，不少高校和农业科研团队投入到这一领域的研究中。在环境监测上，我国自主研发的各类低成本农业传感器性能逐步提升，成本也不断降低，使得面向中小农户的大面积普及应用成为可能，并且已经能够实现多传感器融合采集，全面、准确地掌握温室不同区域的实时环境状况。在AI视觉病虫害识别技术落地方面，依托国产低成本边缘AI算力模块的方案逐渐成熟，识别精度不断提升，部署成本大幅下降，已经能够满足设施农业常见作物病虫害的现场识别需求。在控制系统的设计上，充分考虑到国内中小温室的实际使用需求和农户的经济承受能力，开发出了兼具便捷操作与高性价比的智能监测管控系统，实现了病虫害识别、精准施药、环境联动调控的一体化运行，农户无需复杂学习就能快速上手使用。

然而，对比国外高端大型智慧温室管控系统，国内面向中小种植场景的轻量化低成本AI植保方案在系统集成度、病害识别实时性、精准施药控制精度上还有一定提升空间，很多已落地的简易方案仅能实现单一的环境数据采集功能，缺少完整的从病害识别到精准施药再到环境联动调控的闭环管控能力，不过随着我国嵌入式边缘计算开发生态的快速发展，相信在面向基层农户的低成本智慧温室监测植保系统方面将会取得更贴合实际需求的落地成果。

1.3 研究内容与方法

本研究围绕作物病虫害自动识别与精准施药系统展开，重点聚焦于多维度环境参数采集、作物图像AI识别与分级施药、温室设备智能联动控制几大方面。在环境参数监测上，选取适配温室种植场景的高性价比传感器，精准收集空气温湿度、土壤湿度、光照强度等关键环境数据，为后续联动调控提供可靠依据。针对植保与设备控制，设计科学合理的自动与手动控制逻辑，确保温控、灌溉、补光及施药设备能依据环境监测状况、病害识别结果灵活运转，保障作物生长环境适宜稳定，降低农药无效损耗。在本地交互环节，依托显示屏与语音模块直观展示监测数据、病害信息与治理建议，方便种植户快速掌握系统运行状态。

研究方式主要采用理论分析与实践结合，先对设施农业植保场景的实际功能需求进行深入分析，构建理论框架，再通过实际搭建系统、模拟温室不同环境与病害场景进行测试验证，根据测试结果不断优化改进，完善整个系统的运行逻辑。