标题：基于YOLOv5算法的移栽机漏苗检测方法研究
作者：邓常枞 陈志国 单金龙
作者单位：南京工程学院研究生院，江苏 南京 211167
关键字：YOLOv5算法；漏苗检测；农业装备智能化
摘要：针对移栽机取苗作业中漏苗检测效率低、人工补苗成本高等问题，提出一种基于YOLOv5算法的实时检测方法，结合工业控制与计算机视觉技术构建智能化漏苗检测系统。通过采集1200张苗杯图像构建数据集，采用多尺度形态学预处理与改进OTSU分割算法消除基质反光干扰，并基于YOLOv5模型实现苗杯区域的精准定位与漏苗状态分类。试验表明，系统在1280×720分辨率视频流中检测准确率达98.6%，单帧处理时间低于40 ms，满足移栽机1.2 m/s作业的实时性需求。通过OpenCV开发的可视化界面将检测结果实时标注于视频流，置信度达0.6以上。实际育苗生产线验证显示，系统使人工补苗成本降低67%，移栽合格率提升至96.1%。为农业装备智能化提供了高效解决方案，具备显著工程应用价值。