HEILONGJIANGLIANGSHI创新驱动85
基于AI的农业机械
自动化除草设备研制方法
□王文静彭丽镕文竹
（贵州省农业科技信息研究所，贵州贵阳550000）
摘要：随着人工智能（AI）技术的快速发展，其在农业领域的应用日益广泛。特别是在农业机械自动化
方面，AI技术为除草设备带来了革命性的改变。本文首先分析了AI技术的基础理论，并从理论角度，对基于AI
的农业机械自动化除草设备的研制方法进行叙述，详细分析了基于AI的农业机械自动化除草设备设计、功能实
现等方面，旨在为农业生产的智能化和高效化提供参考。
关键词：AI；农业机械；自动化；除草设备；方法
近年来，人工智能（AI）技术的飞速发展为农业现类。自然语言处理则使得机器能够理解和生成人类语
代化提供了新的解决方案。AI技术能够通过深度学习、言，这在聊天机器人、翻译软件和语音助手等方面得到
计算机视觉等手段，实现对农田环境的精准感知和智能了广泛应用。计算机视觉则赋予机器“看”的能力，使
决策，从而大幅提升农业生产的智能化水平。在此背景其能够在图像和视频中识别对象和模式，应用于自动驾
［1］
下，基于AI的农业机械自动化除草设备应运而生，利用驶汽车、安防监控和医疗影像诊断等多个领域。
机器视觉识别技术精确区分作物与杂草，结合机器人技二、AI技术背景下农业机械自动化除草设备研制方
术实现精准定位和高效清除杂草，有效解决了传统除草法
方式的诸多弊端。此类新型设备不仅能显著提高除草效
（一）数据采集与处理
率，减少化学农药的使用，还能降低劳动成本，保护生
态环境，是实现可持续农业发展的重要途径之一。数据采集是农业机械自动化除草设备研发的关键
步骤。第一，通过安装在无人机上的高清相机和多光
一、AI技术概述
谱相机，在不同季节和天气条件下拍摄大量农田图像，
人工智能（ArtificialIntelligence，简称AI）是一种
涵盖至少10种主要作物和20种常见杂草类型，总计超过
模拟、延伸和扩展人类智能的科技领域，它致力于让
100000张图片。第二，利用深度学习框架TensorFlow和
计算机系统能够执行通常需要人类智能才能完成的任
PyTorch，对图像进行预处理，包括灰度转换、尺寸标
务。AI技术涵盖了一系列复杂的子领域，包括机器学习
准化（统一至640×480像素）、色彩空间转换（RGB转
（MachineLearning）、深度学习（DeepLearning）、［2］
HSV），以增强图像对比度和细节。第三，采用数
自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，NLP）、
据增强技术，如随机旋转、翻转和亮度调整，扩充数据
计算机视觉（ComputerVision）、专家系统（Expert