近日，中国农业大学理学院应用化学系、农业无人机系统研究院、药械与施药技术研究中心、智慧农业无人系统高水平创新团队在农林科学领域国际期刊Pest Management Science（中科院1区TOP）上发表了题为“Measuring Spray Droplet Size under Unmanned Aerial Spraying System (UASS) Downwash Airflow Using an Image-Processing-Based Liquid Immersion Method”的研究论文。
该研究构建了一种基于硅油液体浸没与图像处理的无人机喷雾雾滴粒径测量方法，并研制了适用于下洗气流条件的测试平台，实现了在真实作业环境下对喷雾质量的准确评估，为无人机精准施药与飘移控制提供了新的技术手段。
植保无人飞机（UASS）已成为现代农业病虫害防治的重要装备，但喷雾雾滴粒径分布直接决定药液沉积效率与环境飘移风险，是精准施药调控的核心参数。传统的水敏纸与相纸等固体采集方法易受雾滴铺展与重叠影响，在高密度沉积条件下测量误差显著；而激光粒度仪虽精确，却难以在无人机下洗气流与田间大范围作业环境中应用。因此，建立一种兼具准确性与田间可操作性的雾滴测量技术成为无人机施药领域的关键问题。
本研究提出以硅油为采集介质的液体浸没测量方法，通过自主设计的下洗气流稳定测试装置收集无人机喷雾雾滴，并利用高分辨率图像处理计算粒径分布，同时与水敏纸、相纸及实验室标准激光衍射仪进行系统对比验证。结果表明：硅油法测得粒径与激光衍射结果呈高度线性相关（R²>0.99），空间均匀性显著提高（变异系数10–12%），明显优于水敏纸（16–22%）和相纸（22–32%）。该方法不受高沉积密度导致的过饱和影响，在不同飞行高度和载荷条件下均能获得稳定可靠的数据，实现了全喷幅范围内的准确测量。
这项研究不仅解决了田间准确获取雾滴粒径分布的难题，也为解明雾滴在作物冠层内的运移与沉积机制提供了精确的方法支撑。该技术可直接用于指导植保无人飞机的施药粒径筛选、飞行参数优化及飘移风险评估，对提高农药利用率、推动精准施药技术的田间落地具有重要实用价值。该研究工作得到了国家梨产业技术体系(CARS-28)、国家重点研发计划课题（2023YFD1701101）、国家自然科学基金（32202343）和中国农业大学2115人才工程的资助。中国农业大学为论文第一完成单位，理学院农药学专业已毕业博士研究生李扬帆、王志翀为论文共同第一作者，何雄奎教授和王昌陵副教授为论文共同通讯作者，已毕业博士生齐鹏、在读研究生杨梦然、朱召燕、苏立阳以及在读本科生冯筱涪参与了相关研究工作。
原文链接：https://scijournals.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/ps.70602
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