CN113079755B - 玉米播种装置及玉米播种质量检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种玉米播种装置及玉米播种质量检测方法，玉米播种装置包括支架、种箱、延时回土开沟器以及播种质量检测装置，支架前端设有旋耕装置，用于开设种沟；种箱与支架相连接，种箱一端延伸出导种管；延时回土开沟器，与支架相连接，且形成与旋耕装置间隔设置的避让空间，导种管伸入至避让空间内并朝向种沟；其中，还包括播种质量检测装置，与导种管相连接，且一端朝向避让空间内，用于对播种的质量进行检测。通过上述方式，本发明可以使得播种质量检测装置的检测结果更加准确，由此便于对播种质量进行把控。

Description

玉米播种装置及玉米播种质量检测方法

技术领域

本发明涉及农业机械技术领域，尤其涉及一种玉米播种装置及玉米播种质量检测方法。

背景技术

玉米是我国主要粮食作物，种植面积广泛，播种作为玉米生产中的重要环节，播种质量直接影响玉米产量，进行播种质量检测对于提升我国玉米产量、推进我国播种机械信息化、智能化、产业化发展意义重大。当前播种质量检测大多集中在漏播重播检测、种子位置检测等方面。

然而由于种子经过导种管落入土壤后，种子位置会受土壤或开沟器等触土部件的影响而产生弹跳或偏移，对检测结果产生影响，而出苗后人工检测时效性差，届时进行补种作业会导致作物生长不均匀。而且目前检测方式大多存在检测方式不合理，检测效果差，检测功能单一的问题。而且田间作业环境复杂，播种作业时土壤抛洒导致检测环境恶劣，传感器检测精度受到极大影响，导致检测精度低；现有播种机玉米落地后即被土壤覆盖，无法为检测土壤中的种子提供反应时间和无杂空间等相对理想的工作环境。除此之外，当前播种质量检测存在检测功能单一的问题，除漏播重播检测、种子位置检测外，播种质量检测还应具备种子姿态检测和种子所处环境检测等功能。玉米种子形态复杂，落地姿态各异，对种子姿态进行检测有利于分析玉米不同姿态对作物生长的影响，为精细农业发展提供数据支撑；由于种子所处环境复杂，除检测种子外，对种子周围可能存在的秸秆、肥料团聚体进行检测以发出报警，防止“晾种”、“烧种”现象产生，也是播种质量检测的难点。

发明内容

本发明实施例提供一种玉米播种装置及玉米播种质量检测方法，用以解决现有技术中种子播种质量低的技术问题。

本发明实施例提供一种玉米播种装置，包括：支架，前端设有旋耕装置，用于开设种沟；

种箱，与所述支架相连接，所述种箱一端延伸出导种管；

延时回土开沟器，与所述支架相连接，且形成与所述旋耕装置间隔设置的避让空间，所述导种管伸入至所述避让空间内并朝向所述种沟；其中，

还包括播种质量检测装置，与所述导种管相连接，且一端朝向所述避让空间内，用于对播种的质量进行检测。

根据本发明一个实施例的玉米播种装置，所述播种质量检测装置包括相机、补光灯、光电传感器以及速度传感器；

所述相机和所述补光灯朝向所述避让空间，所述光电传感器和所述速度传感器一端伸入至所述导种管内。

根据本发明一个实施例的玉米播种装置，所述支架顶部还设有卫星定位器，用于实时获取所述相机的位置。

根据本发明一个实施例的玉米播种装置，所述导种管一侧设有安装板，所述播种质量检测装置与所述安装板相连接。

根据本发明一个实施例的玉米播种装置，所述延时回土开沟器包括挡板组件和回土组件；

所述挡板组件与所述支架和所述导种管相连接，所述挡板组件远离所述旋耕装置的一侧形成所述避让空间，所述回土组件与所述安装板相连接且设于所述挡板组件远离所述旋耕装置的一侧。

根据本发明一个实施例的玉米播种装置，所述挡板组件包括与所述支架相连接的第一限位板和第二限位板，所述第一限位板和所述第二限位板朝向远离所述旋耕装置的一侧延伸形成所述避让空间；

所述回土组件包括第一回土板和与所述第一回土板夹角设置的第二回土板，所述第一回土板和所述第二回土板用于将所述旋耕装置刨出的土盖设于所述种沟。

根据本发明一个实施例的玉米播种装置，所述第一回土板和所述第二回土板之间形成回土区，所述回土区至少部分盖设于所述种沟，所述回土区靠近所述旋耕装置的一侧的截面尺寸大于远离所述旋耕装置的一侧的截面尺寸。

根据本发明一个实施例的玉米播种装置，所述回土组件还包括与所述第一回土板相连接的第一导向杆、与所述第二回土板相连接的第二导向杆，所述第一导向杆和所述第二导向杆与所述安装板相连接；

所述第一回土板和所述第二回土板与所述第一导向杆和所述第二导向杆之间转动连接。

根据本发明一个实施例的玉米播种装置，所述旋耕装置包括架体和与所述架体相连接的开沟铲，所述开沟铲远离所述种箱一侧的方向上截面尺寸递减。

本发明实施例还提供一种基于上述的玉米播种装置的玉米播种质量检测方法，包括：

通过相机采集种子多种姿态的图片信息、不同长度秸秆的图片信息以及不同大小的肥料团聚体的图片信息；

对所述种子多种姿态的图片信息、所述不同长度秸秆的图片信息以及所述不同大小的肥料团聚体的图片信息进行分类，制作数据集；

将所述数据集送入卷积神经网络训练，提取所述图片信息的特征图；

将所述特征图与所述相机拍摄的图片进行对比；若两者出现重叠，则发出警报。

本发明实施例提供的玉米播种装置及玉米播种质量检测方法，支架前端设置的旋耕装置可以在土壤中开设种沟，便于种子落入种沟而进行生长。延时回土开沟器的设置可以使得播种质量检测装置在检测的过程中不会受到外界环境的影响，例如回土、雨水等，可以使得播种质量检测装置的检测结果更加准确，由此便于对播种质量进行把控。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明玉米播种装置的一实施例的结构示意图；

图2为图1所示的玉米播种装置另一角度的结构示意图；

图3为本发明旋耕装置作业过程中种沟的结构简图；

图4为图1所示的延时回土开沟器与种箱的配合结构简图；

图5为本发明一实施例的种子位置预测示意图；

图6为本发明另一实施例的种子位置预测示意图；

图7为本发明玉米播种质量检测方法一实施例的方法流程图；

附图标记：

10、支架； 110、旋耕装置； 1110、架体；

1120、开沟铲； 120、卫星定位器； 130、种沟；

20、种箱； 210、导种管； 220、安装板；

30、延时回土开沟器； 310、避让空间； 320、挡板组件；

3210、第一限位板； 3220、第二限位板； 330、回土组件；

3310、第一回土板； 3320、第二回土板； 3330、回土区；

3340、第一导向杆； 3350、第二导向杆； 40、播种质量检测装置；

410、相机； 420、补光灯； 430、光电传感器；

440、速度传感器。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

下面结合图1至图4，本发明提供一种玉米播种装置，可以安装在播种机或者移动的车体上工作，本发明以安装在播种机上为例但不对此进行限定。玉米播种装置包括支架10、种箱20、延时回土开沟器30以及播种质量检测装置40，支架10前端设有旋耕装置110，用于开设种沟130。种箱20与支架10相连接，种箱20一端延伸出导种管210；延时回土开沟器30与支架10相连接，且形成与旋耕装置110间隔设置的避让空间310，导种管210伸入至避让空间310内并朝向种沟130；其中，还包括播种质量检测装置40，与导种管210相连接，且一端朝向避让空间310内，用于对播种的质量进行检测。需要说明的是，种箱20中用于放置待播种的种子，旋耕装置110在土壤中挖设种沟130，进而种箱20中的种子通过导种管210掉落至种沟130内，因为延时回土开沟器30与支架10相连接且形成避让空间310，所以在作业的过程中，可以将旋耕装置110产生的大部分土壤和杂质挡住，对播种质量检测装置40形成保护，使得播种质量检测装置40处于无杂的作业环境，所以旋耕装置110挖出的土壤不会第一时间掉落至种沟130内，使得种子从导种管210中掉落时处于避让空间310内，播种质量检测装置40便可以在避让空间310内对种子的状态进行检测，由此提高播种质量检测装置40对种子状态检测的准确性。

请继续参照图1和图4，在本发明一实施例中，播种检测装置包括相机410、补光灯420、光电传感器430以及速度传感器440，且相机410和补光灯420朝向避让空间310，光电传感器430和速度传感器440一端伸入至导种管210内。补光灯420可以为LED补光灯420，且补光灯420可以为多个且环绕相机410设置，由此使得相机410拍摄的图片信息更加清晰。

进一步地，支架10的顶部还设有卫星定位器120，用于实时获取相机410的位置。具体地，相机410可以为工业相机410，用于实时捕捉种子及其周围环境图像。光电传感器430和速度传感器440设于靠近导种管210出种口一侧，速度传感器440捕捉种子经过导种管210尾部的速度。光电传感器430用于捕捉种子通过导种管210时的时间间隔，由此判断漏播或者重播的现象。卫星定位器120用于与GPS定位系统移动基站相配合，进而实时定位相机410和导种管210的位置，对种子的播种位置进行确定。

请继续参照图2和图3，导种管210一侧设有安装板220，播种质量检测装置40与安装板220相连接。延时回土开沟器30包括挡板组件320和回土组件330。挡板组件320与支架10和导种管210相连接，挡板组件320远离旋耕装置110的一侧形成避让空间310，回土组件330与安装板220相连接且设于挡板组件320远离旋耕装置110的一侧。挡板组件320用于在远离旋耕装置110的一侧形成避让空间310，而回土组件330用于将旋耕装置110挖出的土壤填回种沟130。

进一步地，挡板组件320包括与支架10相连接的第一限位板3210和第二限位板3220，第一限位板3210和第二限位板3220朝向远离旋耕装置110的一侧延伸形成避让空间310。回土组件330包括第一回土板3310和与第一回土板3310夹角设置的第二回土板3320，第一回土板3310和第二回土板3320用于将旋耕装置110刨出的土盖设于种沟130。

请继续参照图3和图4，第一回土板3310和第二回土板3320之间形成回土区3330，回土区3330至少部分盖设于种沟130，回土区3330靠近旋耕装置110的一侧的截面尺寸大于远离旋耕装置110的一侧的截面尺寸。回土区3330远离支架10的一侧截面尺寸大于种沟130的截面尺寸，而回土区3330靠近支架10的一侧的截面尺寸小于种沟130的截面尺寸。由此当种子掉落至种沟130时，第一回土板3310和第二回土板3320便可以将种沟130两侧的土壤推回至种沟130内。具体可以参照图3，种沟130两侧的土壤对应图中所示的W，而第一回土板3310和第二回土板3320形成的回土区3330可以将土壤W推回至种沟130内，进而盖覆于种子表面。回土区3330靠近种沟130形成的上游的截面尺寸大于种沟130的截面尺寸以及两个W区的土壤的截面尺寸，进而第一回土板3310和第二回土板3320在前进的过程中便可以将W区的土壤推回至种沟130内。

回土组件330还包括与第一回土板3310相连接的第一导向杆3340、与第二回土板3320相连接的第二导向杆3350，第一导向杆3340和第二导向杆3350与安装板220相连接；第一回土板3310和第二回土板3320与第一导向杆3340和第二导向杆3350之间转动连接。第一导向杆3340和第二导向杆3350的设置用于对第一回土板3310和第二回土板3320起到支撑作用。而且可以根据旋耕装置110抛起的土壤的尺寸，对第一回土板3310和第二回土板3320之间的夹角大小以及间距进行调整。也即，第一回土板3310与第二回土板3320之间的尺寸只要与种沟130相对应即可，当种沟130内的土壤被旋耕装置110挖出并位于种沟130两侧时，第一回土板3310和第二回土板3320用于将旋耕装置110挖种沟130时挖出的土壤给填回种沟130，以给种沟130内的种子提供生长环境。

进一步地，旋耕装置110包括架体1110和与架体1110相连接的开沟铲1120，开沟铲1120远离种箱20一侧的方向上截面尺寸递减。也即开沟铲1120的前端为三角设置，由此开沟铲1120在遇到秸秆或者硬质土壤时，更有利于开沟。需要说明的是，在其他实施例中，开沟铲1120前端也可以为梯形设置，在此不对开沟铲1120前端的具体形状进行限定。

播种作业过程中，安装在导种管210尾部的光电传感器430感知种子经过，同时速度传感器440获知种子经过的速度，进而可以通过以下公式计算种子落入种沟130的时间t。

其中，h为速度传感器440距种沟130底面的高度，也即速度传感器440与开沟铲1120尖的垂直距离。V_y为速度传感器440感知到种子通过的速度，因为速度传感器440设于导种管210靠近出口处，所以感知种子的速度与种子从导种管210出口侧的速度值相一致。

相机410获取的种沟130内的种子的图像信息的同时，GPS卫星定位系统移动基站可以实时获取相机410的位置。可以通过图像信息中种子图像相对于相机410的位置确定实际种子的位置。如下：

请参照图5，相机410拍摄图片的成像中心为相机410镜头中心O，图像分析处理种子到图像中心的距离为L₁，通过以下公式可以计算得到种子位置信息。

long₂＝long₁+L₁*sinα/[ARC*cos(lat1)*2π/360]；

lat₂＝lat₁+L₁*cosα/[ARC*2π/360]；

式中，long₁为卫星定位系统定位到的卫星天线的经度，long₂为计算出的玉米种子的经度，lat₁卫星定位系统定位到的卫星天线的纬度，lat₂为计算出的玉米种子的纬度，ARC为地球半径。

进一步地，可以利用光电传感器430、速度传感器440以及GPS卫星定位系统移动基站对种子在土壤中的位置进行预测。如下：

请参照图6，通过光电传感器430捕捉每粒种子通过导种管210的信号，并激发卫星导航系统记录播种机此刻导种管210经纬度信息；通过安装在光电传感器430下方的速度传感器440捕捉种子下落速度，通过以下公式预测每粒种子经纬度位置信息：

long₃＝long₁+d_a*sinα/[ARC*cos(lat₁)*2π/360]；

lat₃＝lat₁+d_a*cosα/[ARC*2π/360]；

式中，d_a为种子离开导种管210后的距离，V_x为播种机前进速度，V_y为速度传感器440检测到的玉米种子离开导种管210时的速度，h为导种管210尾部与开沟铲1120铲尖之间的距离，long1为卫星定位系统定位到的卫星天线的经度，long3为计算出的玉米种子的经度，lat1卫星定位系统定位到的卫星天线的纬度，lat3为计算出的玉米种子的纬度，ARC为地球半径。

通过上述两种方式获取种子实际位置信息，由此使得所得到的种子实际落在种沟130内的位置信息更加准确。

进一步地，通过相机410捕捉的种子的图像信息获知相邻的种子之间的距离dt，可以设置正常两个种子之间的距离为d±Δd。进而当dt大于d+Δd时，检测结果为漏播；而当dt小于d-Δd时，检测结果为重播。为了验证相机410漏播、重播检测结果的准确性，可以通过光电传感器430检测种子通过的时间对漏播、重播进行检测，如下：

正常情况下相邻的两个种子的排种时间为t±Δt，通过光电传感器430记录两个种子通过时间，当检测到的时间T>t+Δt时，判定为漏播，当检测到的时间T<t-Δt时，判定为重播，由此便可以实现种子漏播、重播检测功能。

请参照图7，图7为本发明玉米播种质量检测方法的流程图。在本发明一实施例中，还提供一种基于上述的玉米播种装置的玉米播种质量检测方法，包括：

S110：通过相机采集种子多种姿态的图片信息、不同长度秸秆的图片信息以及不同大小的肥料团聚体的图片信息。需要说明的是，播种作业的过程中，玉米播种装置会安装于运动的车体上，例如安装在播种机上等。相机用于捕捉种子的图像信息，因为土壤中会残存秸秆、肥料团聚体等不利于种子生长的外物，所以需要判断种子放入种沟时的状态。该状态包括但不限于，种子周围是否存在秸秆和肥料团聚体，以及种子与秸秆和肥料团聚体之间的距离以及是否有重播情况的发生等。

S120：对种子多种姿态的图片信息、不同长度秸秆的图片信息以及不同大小的肥料团聚体的图片信息进行分类，制作数据集。也即，可以做成种子正常状态的数据集、种子周侧有秸秆的数据集以及种子周侧有肥料团聚体的数据集，也可以同时做出重播的数据集等。数据集的收集可以根据影响种子的多种因素进行判定。GPS卫星定位系统移动基站通过卫星定位器可以实现实时定位相机的位置，而相机捕捉土壤中的种子的图像信息，通过图像信息中的种子与工业相机相对位置可以转化计算实时种子在土壤中的位置。具体地，GPS卫星定位系统移动基站随播种机匀速前进，实时定位导种管的位置，速度传感器检测并记录种子出导种管时的速度信息，再根据导种管底端至种沟底端的距离可以计算出种子在土壤中的实时位置信息。

相机实时捕捉种沟内的种子图像信息，通过图像信息可以分析相邻种子之间的距离，判断漏播、重播现象，实现对漏播和重播检测的功能。光电传感器可以检测记录种子通过时的时间间隔，由此判断漏播和重播情况。进而与相机的检测结果作为比对，以得到种子准确的播种情况。

S130：将数据集送入卷积神经网络训练，提取图片信息的特征图。在对图片信息进行预处理后，数据集图片可以采用K-means聚类算法，K-means聚类算法输出的代表点转化为Faster-RCNN神经网络的anchor方案初始的宽和高。将卷积神经网络提取出的图像特征作为Faster-RCNN神经网络中的RPN神经网络和分类回归网络的输入，开始训练Faster-RCNN神经网络。在本发明一实施例中，主要对种子的不同姿态图片信息、种沟表面不同长度秸秆图片信息以及种沟表面不同大小的肥料团聚体图片信息通过训练好的Faster-RCNN神经网络可以进行精确识别。

S140：将特征图与相机拍摄的图片进行对比；若两者出现重叠，则发出警报。具体地，可以设置晾种警报和烧种警报。通过相机拍摄的图片获取秸秆和种子的位置进行比对，秸秆的位置和种子的位置发生重叠，则发出晾种警报。而对识别出的肥料团聚体和种子的位置进行比对，如果肥料团聚体的位置和种子的位置发生重叠，则发出烧种报警。

需要说明的是，还提供一种电子设备，该电子设备包括存储器和处理器，存储器用于存储处理器上运行的计算机程序，处理器用于执行上述的玉米播种质量检测方法。

还提供一种非暂态计算机可读存储介质，存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述的玉米播种质量检测方法。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (7)

1.一种玉米播种装置，其特征在于，包括：

支架，前端设有旋耕装置，用于开设种沟；

种箱，与所述支架相连接，所述种箱一端延伸出导种管；

延时回土开沟器，与所述支架相连接，且形成与所述旋耕装置间隔设置的避让空间，所述导种管伸入至所述避让空间内并朝向所述种沟；其中，

还包括播种质量检测装置，与所述导种管相连接，且一端朝向所述避让空间内，用于对播种的质量进行检测；

所述播种质量检测装置包括相机、补光灯、光电传感器以及速度传感器；

所述相机和所述补光灯朝向所述避让空间，所述光电传感器和所述速度传感器一端伸入至所述导种管内；

所述支架顶部还设有卫星定位器，用于实时获取所述相机的位置；

所述旋耕装置包括架体和与所述架体相连接的开沟铲，所述开沟铲远离所述种箱一侧的方向上截面尺寸递减；

播种作业过程中，安装在所述导种管尾部的所述光电传感器感知种子经过，同时所述速度传感器获知种子经过的速度，进而可以通过以下公式计算种子落入所述种沟的时间t；

其中，h为所述速度传感器距所述种沟底面的高度，也即所述速度传感器与所述开沟铲尖的垂直距离；V_y为所述速度传感器感知到种子通过的速度，因为所述速度传感器设于所述导种管靠近出口处，所以感知种子的速度与种子从所述导种管出口侧的速度值相一致；

所述相机获取的所述种沟内的种子的图像信息的同时，GPS卫星定位系统移动基站可以实时获取所述相机的位置；可以通过图像信息中种子图像相对于所述相机的位置确定实际种子的位置；如下：

所述相机拍摄图片的成像中心为所述相机镜头中心O，图像分析处理种子到图像中心的距离为L₁，通过以下公式可以计算得到种子位置信息；

long₂＝long₁+L₁*sinα/[ARC*cos(lat1)*2π/360]；

lat₂＝lat₁+L₁*cosα/[ARC*2π/360]；

式中，long₁为卫星定位系统定位到的卫星天线的经度，long₂为计算出的玉米种子的经度，lat₁卫星定位系统定位到的卫星天线的纬度，lat₂为计算出的玉米种子的纬度，ARC为地球半径；

进一步地，可以利用所述光电传感器、所述速度传感器以及GPS卫星定位系统移动基站对种子在土壤中的位置进行预测；如下：

通过所述光电传感器捕捉每粒种子通过所述导种管的信号，并激发卫星导航系统记录播种机此刻所述导种管经纬度信息；通过安装在所述光电传感器下方的所述速度传感器捕捉种子下落速度，通过以下公式预测每粒种子经纬度位置信息：

long₃＝long₁+d_a*sinα/[ARC*cos(lat₁)*2π/360]；

lat₃＝lat₁+d_a*cosα/[ARC*2π/360]；

式中，d_a为种子离开所述导种管后的距离，V_x为播种机前进速度，V_y为所述速度传感器检测到的玉米种子离开所述导种管时的速度，h为所述导种管尾部与所述开沟铲铲尖之间的距离，long1为卫星定位系统定位到的卫星天线的经度，long3为计算出的玉米种子的经度，lat1卫星定位系统定位到的卫星天线的纬度，lat3为计算出的玉米种子的纬度，ARC为地球半径。

2.根据权利要求1所述的玉米播种装置，其特征在于，所述导种管一侧设有安装板，所述播种质量检测装置与所述安装板相连接。

3.根据权利要求2所述的玉米播种装置，其特征在于，所述延时回土开沟器包括挡板组件和回土组件；

所述挡板组件与所述支架和所述导种管相连接，所述挡板组件远离所述旋耕装置的一侧形成所述避让空间，所述回土组件与所述安装板相连接且设于所述挡板组件远离所述旋耕装置的一侧。

4.根据权利要求3所述的玉米播种装置，其特征在于，所述挡板组件包括与所述支架相连接的第一限位板和第二限位板，所述第一限位板和所述第二限位板朝向远离所述旋耕装置的一侧延伸形成所述避让空间；

所述回土组件包括第一回土板和与所述第一回土板夹角设置的第二回土板，所述第一回土板和所述第二回土板用于将所述旋耕装置刨出的土盖设于所述种沟。

5.根据权利要求4所述的玉米播种装置，其特征在于，所述第一回土板和所述第二回土板之间形成回土区，所述回土区至少部分盖设于所述种沟，所述回土区靠近所述旋耕装置的一侧的截面尺寸大于远离所述旋耕装置的一侧的截面尺寸。

6.根据权利要求4所述的玉米播种装置，其特征在于，所述回土组件还包括与所述第一回土板相连接的第一导向杆、与所述第二回土板相连接的第二导向杆，所述第一导向杆和所述第二导向杆与所述安装板相连接；

所述第一回土板和所述第二回土板与所述第一导向杆和所述第二导向杆之间转动连接。

7.一种基于权利要求1-6任一项所述的玉米播种装置的玉米播种质量检测方法，其特征在于，包括：

通过相机采集种子多种姿态的图片信息、不同长度秸秆的图片信息以及不同大小的肥料团聚体的图片信息；

对所述种子多种姿态的图片信息、所述不同长度秸秆的图片信息以及所述不同大小的肥料团聚体的图片信息进行分类，制作数据集；

将所述数据集送入卷积神经网络训练，提取所述图片信息的特征图；

将所述特征图与所述相机拍摄的图片进行对比；若两者出现重叠，则发出警报。

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