简介：摘要：本文基于机器视觉识别技术识别杂草与作物根茎，将杂草等对耕深测量的影响进行量化处理，使用激光测距仪进行田地测试，实验结果表明耕深测量会因为杂草的影响而偏大 4-5mm。 Kalman滤波能够缩小测量范围，减小耕深测量标准差。通过 Kalman滤波编写相应程序，应用机器视觉技术，及时修正由于杂草等对耕深测量的影响，有利于进一步提高耕深的测量精度，对精准农业工程具有重要意义。
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