Sensor-Based Monitoring and Control of Precision Seed Metering Systems in Digital Agriculture

方法

结构化综述49篇文献，梳理光电、机器视觉等传感与闭环控制技术。

发现

多数研究仅实现监测报警或开环优化，缺乏完整传感器到执行器的闭环校正。

机会点

可研究标准化测试、扰动鲁棒性与端到端延迟测量，推动排种闭环控制落地。

精密排种已从机械优化装置发展为基于传感器的数字化互联系统。然而，相关研究在排种机构、传感、数据处理、通信与控制等方面仍较为分散。本综述考察了从取种、投种到输种管输送、种沟落种及作物出苗的整个排种过程中的监测与闭环控制。本结构化综述综合了通过Scopus和Web of Science核心合集检索到的49项原始研究，并以Google Scholar进行补充检索，文献覆盖至2026年9月1日。光学和光电传感器为种子通过检测提供了最直接的证据，而编码器、压力、真空、电机电流和振动测量主要反映机器或执行器状态。机器视觉可提供空间信息并支持独立参考测量，但需要合适的成像条件和计算资源。电容式、声学式、冲击式及混合方法仍缺乏充分验证。由于种子特性、排种机构、作业速度、事件定义、干扰因素和参考方法存在差异，已报道的性能无法在不同研究之间直接比较。多数研究展示的是监测、报警或开环优化，而非完整的从传感器到执行器的校正。因此，本文提出一个工程框架，将测量目标、证据成熟度、延迟、执行器调节能力与独立验证联系起来。未来研究应优先开展标准化测试、干扰鲁棒性、同步多行田间验证以及端到端延迟实测。同时，还需透明报告校正精度、稳定性、成本、功耗和互操作性，以支持闭环排种系统的部署和可靠评估。