选题目的和意义
我国农业仍以人工巡田为主，效率低（≤2亩/小时）且主观性强。在全球人口持续增长、耕地资源日益紧张以及极端气候事件频发的多重压力下，农业生产正面临从 “传统粗放型” 向 “精准高效型” 转型的迫切需求。据联合国粮农组织（FAO）统计，到 2050 年全球人口将突破 97 亿，为满足粮食需求，农业产量需在现有基础上提升 70%，而传统农业依赖人工经验的管理模式已难以应对这一挑战，尤其是在农作物生长状态检测环节，存在效率低、成本高、主观性强等核心痛点。
传统农作物生长状态检测主要依赖人工巡检，农技人员需深入田间观察作物的株高、叶片形态、颜色、病虫害发生情况等指标，再结合经验判断生长状况并制定管理方案。
主要研究（设计）内容
（1）本课题设计并实现基于机器视觉的农作物生长状态检测系统的设计，主要实现小麦生长状态的检测与分析，该系统能在工作温度：-20℃~60℃，相对湿度：≤90% RH的复杂田间环境工作。
（2）图像检测功能：利用多光谱相机与可调节补光设备高效且精准地识别小麦的生长状态，支持田间不同角度的图像采集；支持按小麦生长节奏设置定时采集；配备可调节补光设备，在阴天、傍晚等弱光环境下仍能采集清晰图像，避免光照差异影响检测结果。
（3）核心算法处理功能：在田间实测中，针对田间杂草干扰，先通过作物与杂草的形态差异进行图像分割，排除杂草对高度测量的影响；对常见病虫害的斑点识别覆盖率≥92%，识别≥10 种常见作物病虫害，无明显漏检、误检情况。针对叶片重叠场景，引入多光谱图像辅助分割；对残缺叶片，通过轮廓补全算法修复边缘，避免面积计算偏差，实现特征提取误差≤3%。小麦生育期内，株高检测误差需控制在 ±2cm 内，叶面积检测误差不超过 ±5%，预测小麦涨势。
（4）数据传输储存功能：采用本地 SD 卡确保数据不丢失，能够保存算法处理过后的数据方便查询取用。
（5）电脑控制功能：通过电脑可以实时查看图像检测模块的信息，整理核心算法的数据，管理整个检测系统。当系统出现问题时，能够给出故障位置并给出处理方法。
开题报告
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