甘蔗机械化种植技术包含蔗种制备技术与田间排种技术两部分，目前单芽段甘蔗自动切种机作业易伤种，缺乏智能选种标定技术，且识别准确率低。配套的种植机排种器需要人工喂入和补充漏种，作业质量不稳定，直接限制了这项技术的推广和应用。

       针对上述问题，团队通过多因素对比试验与数据分析处理对两种技术进行了优化并取得了突破。蔗种特征标定方法经过多次优化升级后，基于机械视觉深度学习提出改进型的YoLoV5-STD目标检测算法，提高蔗种特征识别准确率，优化了整机工程架构；与之相配套的种植机，以天然橡胶为基材混合聚苯乙烯设计制造的新型排种器盛料斗，解析柔性自动排种机制，解决盛种振动脱落问题，实现了自动喂入自动排种的全自动种植作业。依据中国热带农业科学院农业机械研究所企业标准制定试验考核指标，试验结果表明2DZ-2型单芽锻智能切种机识别准确率≥95%，伤芽率＜1.8%，切种合格率达95.8%，单通道切种效率为64颗(芽)/min；2CZD-2C型单芽段种植机，种植合格率96.6%，种植效率为208颗（芽）/min，漏栽率＜2.1%。

蔗种特征标定方案的多次优化

目标检测算法优化原理

单芽蔗种柔性排种

     该研究成果以“Optimization of target detection scheme for single-bud segment sugarcane cutting machine and seed-picking scheme for planter seed meter”为题发表于农业工程领域核心期刊，《Int J Agric & Biol Eng》。该研究由中国热科院农机所（第一单位）联合广东海洋大学机械工程学院、广西双高农业机械有限公司共同完成，中国热科院农机所牛钊君副研究员和葛畅副研究员为论文共同第一作者，宋刚助理研究员和黄涛助理研究员为共同通讯作者，该研究得到广西重点研发计划项目资助与农业农村部热带作物农业装备重点实验室等平台支持。

      论文链接：

https://www.xml-journal.cn/xmlTypeset/wechatopen/articleFulltext/61e87fd79199830ba8e5d9a9a0d8273acf6a033c4506b5dfb68a3a441a2ebe17