为切实检验前期实验室硬件调试、结构优化与杂草识别算法迭代的落地成效，全方位验证轻型激光除草植保一体机在真实、复杂田间场景中的作业稳定性、环境适配性与除草精准度，进一步打通“理论学习—实验室研发—田间实景落地”的科创闭环，助力智能农机技术真正服务智慧农业生产，7月15日，安徽师范大学计算机与信息学院禾下无忧“项目e站”本科生社会实践团队走进校内试验田，开展智能除草设备整机田间试运行与实景性能测试工作。团队立足田间真实农耕环境，以实操检验科创成果、以实测打磨设备性能，全力探索低成本、高精度、绿色环保的智能化田间除草新方案，扎实推进本次智慧农业专项社会实践走深走实。
图为团队大合影。黄婧怡 供图
田间实测正式开展前，团队坚持“安全为先、严谨规范、层层落实”的试验原则，细致完成全方面、精细化的前期筹备工作。为规避田间试验安全风险，安全组队员提前抵达试验地块，对整片试验田的地形环境、地表障碍物、田间沟渠、凸起土坡及碎石杂物进行全方位排查与清理，全面消除设备运行安全隐患，并根据设备作业半径与田间作物分布，科学划定专属试验作业区域与观摩区域，明确试验安全规范与应急处置流程，为本次整机试运行筑牢安全底线。与此同时，技术组队员分工协作、密切配合，有序开展设备整机装配、内部线路复检、电源系统检测、机械臂关节调试、激光作业模块核验以及优化后算法程序的导入适配等前置工作，逐项测试设备自主巡航、视觉识别、定点除草、障碍越障、路径规划等核心功能，反复校验设备运行参数，确保整机状态稳定、程序运行正常，保障田间试验高效、有序、安全开展。
图为队长讲解试验的注意事项。黄婧怡 供图
正式试验阶段，搭载全新优化算法与升级硬件系统的轻型激光除草植保一体机，在真实田间复杂环境中展现出优异的作业性能与场景适配能力。依托高精度双目视觉感知模块与迭代后的杂草识别算法，设备能够实时、动态捕捉田间实景画面，快速完成作物幼苗、阔叶草、尖叶草及泥土、地膜等环境要素的智能分类，精准识别田间杂草位置，有效解决了传统除草设备幼苗杂草区分度低、易误伤农作物的行业难题。针对经济作物窄垄种植的田间特点，设备凭借轻量化机身与柔性履带底盘的独特设计，能够灵活穿梭于狭窄作物垄间，面对田间轻微起伏、高低落差等复杂地形依旧保持平稳行进，顺利完成自主巡航、智能避障、精准定点除草等一系列闭环作业。相较于传统人工除草与化学除草模式，该设备全程采用激光物理除草方式，零药剂、零污染、无残留，既契合绿色生态农业发展要求，又能大幅降低人工劳作成本，切实实现了“高效、精准、绿色、省力”的田间作业效果。
图为成员查看机械臂与控制线路。黄婧怡 供图。
试验全程，团队技术队员全程跟踪值守、实时观测、细致记录，全方位把控设备运行状态。队员们精准记录不同光照条件、不同杂草密度、不同地形环境下设备的杂草识别准确率、作业响应速度、单位面积除草时长、整机运行功耗以及路径偏差等关键实测数据，形成详实完整的田间试验台账。针对户外强光照射、杂草重叠遮挡、幼苗贴近杂草生长等复杂田间工况下出现的微小识别偏差与行进卡顿问题，队员们不回避技术短板，现场开展集中研讨，精准分析问题成因，依托便携终端实时微调算法识别阈值、路径规划参数与机械臂作业角度，通过多次复测、反复调试，持续优化设备识别精度与运行稳定性。同时，团队结合本次实景试验暴露的设备细节短板，系统梳理优化清单，为后续机身轻量化改造、操作界面简化、算法模型迭代、多场景适配升级积累了大量真实、有效、可落地的田间试验数据。
图为成员们聚在一起调试除草机。黄婧怡 供图。
本次田间整机试运行试验的圆满完成，标志着团队自研优化的智能除草软硬件系统成功实现从实验室仿真测试到田间实景落地的关键跨越，全面验证了设备硬件架构的稳定性、算法模型的实用性以及整体系统的田间适配能力，取得了阶段性科创实践成果。在沉浸式田间实操过程中，团队成员跳出课堂理论框架，直面农业生产真实需求，在设备调试、问题排查、技术优化、数据总结的全过程中锤炼专业技能、积累实操经验、补齐知识短板，深刻体会到数字科创技术赋能现代农业转型升级的重要意义。下一步，禾下无忧“项目e站”实践队将全面梳理汇总本次田间试验数据与试验成果，针对现存技术短板持续开展算法迭代与硬件优化升级，不断提升智能除草设备的精准度、稳定性与通用性，持续深耕智慧农业科创实践，以青年学子的专业所长助力农业生产智能化、精细化、绿色化发展，用科创实干书写新时代青年服务乡村振兴的青春答卷。
