資料來源：行政院農業委員會農業試驗所農業工程組/陳柏中助理研究員
在農地作物栽培中，雜草為一種常見需防治的對象，而除草劑的使用為常見的防治方式。一般除草劑的施用方法常根據田間的狀況而定，但雜草在作物田間一般不是呈均勻分佈的，在一定程度上大多數的農田受雜草侵襲是隨空間變化的，且同一作物不同田地中發現的雜草種類通常不同。另外，長期使用除草劑已造成了國內許多雜草出現抗藥性，其中旱田常見之禾本科牛筋草已對萌後非選擇性藥劑嘉磷塞(Glyphosate)出現抗性。如果能限定在雜草侵襲區域內選擇性精準地施用除草劑，則可提高雜草防治的效率、減少除草劑的使用及降低因為藥液飄積造成之污染問題。
為開發自動精準點施除草劑之雜草處理裝置，本研究已利用深度學習YOLOv4-tiny演算法，建立目標辨識牛筋草(發生頻率50.3%)與野莧(發生頻率30.4%)之模型，再利用田口方法進行超參數最佳化，包括批次訓練圖片數量(batch size)、動量(monmentum)、角度旋轉(angle)、學習率(learning rate)，測得各超參數水準組合下的平均精度均值(Mean Average Precision, mAP)，並分析訊號/雜音(S/N)比及回應圖，其最佳之模型(mAP=98.7%)佈署於終端運算即時感測裝置NVIDIA ® Jetson Nano™ 與Intel® RealSense™，於旱田現場即時偵測，其模型運算平均時間為0.056秒。
本研究已整合目標辨識田間即時牛筋草與野莧雜草感測模組、並聯式機械手臂電磁閥施藥模組及可無線遙控操作之履帶式電動載台。上位控制邊緣運算單元NVIDIA® Jetson Nano™透過python OpenCV 4.4.0與攝影機Intel® RealSense™通信，並對擷取影像進行目標植株辨識模型推論，將辨識雜草之位置訊號傳輸至並聯式機械手臂控制器，利用上銀HRSS軟體控制機械手臂移動至目標位置後，依辨識雜草種類及框選大小，使用python GPIO函式庫透過繼電器控制施藥電磁閥開啟進行噴施，包含藥劑種類選擇與噴施量控制。
本研究所開發自動精準點施除草劑之雜草處理裝置，已初步於種植高麗菜旱田(三角種植，株距50 cm行距30 cm)進行試驗，如圖一所示，可於5秒內完成一個1 m2 區域的3處施藥。
▲研發團隊：行政院農業委員會農業試驗所農業工程組
聯絡人：陳柏中助理研究員
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