近年来，农业领域解决问题的方式越来越现代化。农业机器人能够自动化替人类完成重复和乏味的任务，此外还可更高效地应用于精准农业。从土壤整理、种植、除杂、收获及后续处理，都使用了先进的机器人系统。尽管在世界范围内农业机器人的使用越来越普遍，但它们的主要作用是直接提高作物产量，而科学应用的解决方案仍然稀缺。

正因如此，农业中能解决科学应用的可持续技术不仅对提高作物产量很重要，而且对减少农用化学品的使用和提高能源效率也很重要。最近的研究进展是用于区分作物、杂草和土壤的计算机视觉系统，然而，手动获取数据集是劳动密集型、昂贵且耗时的。基于这种情况，我们设计并制造了一个低成本农业领域图像数据采集自主机器人(DARob)，总成本约为850美元。

本文创建了一个新的数据集，用于大豆作物的植物和杂草的分割。通过DARob拍摄了超过5000张RGB和IR格式的图像，标注了228张分辨率为704 × 480像素的RGB图像，其中土壤面积为75.10%，作物面积为17.30%，杂草面积为7.58%。基准测试结果是通过使用四种不同的深度学习分割模型训练数据集提供的。

这款用于获取农业数据集的低成本机器人具有以下特点：

• 低成本: DARob采用经济和即用的组件，这可以促进其他研究小组访问这种类型的数据采集系统，增加可用的数据集数量;

• 自动操作: 用户可以对DARob进行编程，使其按照定义的任务自动执行，提高生成数据的可重复性;

• 远程控制: 在DARob运行过程中，操作员可以跟踪数据是如何采集的，以便实时纠正采集配置;

• 便携性: DARob的设计易于组装，运输，也能够灵活服务于不同类型和大小的作物;

• 安全性：DARob可以被设计为执行危险任务，降低对人类工人的风险;

• 可深入偏远地区工作：DARob可以被送到人类难以或不可能到达的偏远地区收集数据。

此外，在DARob运行过程中，也观察到一些限制点:

• 电池自主性：DARob的电池自主性有限，效率降低;

• 自行车车轮：DARob的自行车车轮在泥浆上移动困难，扰乱了自动操作时的导航性;

• 图像上的阴影：由于DARob没有任何类型的相机外壳，光线变化和阴影会对获取的图像造成干扰。

表1一些常见农业机器人的价格和原产地

图1 DARob及其主要系统视图

表2 DARob的主要部件及成本

图2 DARob在田间的运行过程

图3 用DARob获取的豆植物图像示例. (a) RGB图像 (b)红外图像

图4 使用DARob获取图像的图形用户界面