Design and Development of a Precision Spraying Control System for Orchards Based on Machine Vision Detection
Notice bibliographique
Résumé
Precision spraying technology has attracted increasing attention in orchard production management. Traditional chemical pesticide application relies on subjective judgment, leading to fluctuations in pesticide usage, low application efficiency, and environmental pollution. This study proposes a machine vision-based precision spraying control system for orchards. First, a canopy leaf wall area calculation method was developed based on a multi-iteration GrabCut image segmentation algorithm, and a spray volume calculation model was established. Next, a fuzzy adaptive control algorithm based on an extended state observer (ESO) was proposed, along with the design of flow and pressure controllers. Finally, the precision spraying system's performance tests were conducted in laboratory and field environments. The indoor experiments consisted of three test sets, each involving six citrus trees, totaling eighteen trees arranged in two staggered rows, with an interrow spacing of 3.4 m and an intra-row spacing of 2.5 m; the nozzle was positioned approximately 1.3 m from the canopy surface. Similarly, the field experiments included three test sets, each selecting eight citrus trees, totaling twenty-four trees, with an average height of approximately 1.5 m and a row spacing of 3 m, representing a typical orchard environment for performance validation. Experimental results demonstrated that the system reduced spray volume by 59.73% compared to continuous spraying, by 30.24% compared to PID control, and by 19.19% compared to traditional fuzzy control; meanwhile, the pesticide utilization efficiency increased by 61.42%, 26.8%, and 19.54%, respectively. The findings of this study provide a novel technical approach to improving agricultural production efficiency, enhancing fruit quality, reducing pesticide use, and promoting environmental protection, demonstrating significant application value.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».