La detección en tiempo real actual de la profundidad de siembra tiene problemas de baja precisión de detección y poca confiabilidad. Después de analizar el mecanismo de movimiento del eslabón paralelo de cuatro barras de la siembra, se propone un método mejorado de filtrado adaptativo de Kalman para la detección de la profundidad de siembra. El método utiliza dos sensores de actitud MPU6050. La diferencia entre el ángulo de rotación del eslabón paralelo de cuatro barras y el ángulo de actitud del eslabón de siembra se utiliza como el ángulo de rotación relativo del eslabón paralelo de cuatro barras en relación con el eslabón de siembra. El eslabón paralelo de cuatro barras de la siembra tiene las características de traducción arriba-abajo, y los cambios en la profundidad de siembra se pueden obtener mediante la conversión de los datos de ángulo. Al utilizar un filtro de media móvil, filtro de partículas, filtro de Kalman y filtro de Kalman adaptativo mejorado para fusionar los datos de MPU6050 en dos posiciones y realizar una simulación en MATLAB, los errores cuadrados medios promedio de los cuatro algoritmos de filtrado anteriores son 0.12645, 0.05545, 0.03785 y 0.0189, respectivamente. Finalmente, se llevó a cabo el experimento de detección de la profundidad de siembra, y se encontró que el algoritmo de filtro de Kalman adaptativo mejorado detecta el menor error cuadrado medio de la profundidad de siembra, que es 0.0636, y el algoritmo puede rastrear mejor los cambios en los datos. Al mismo tiempo, es más adaptable al ruido y obtiene un efecto de filtrado ideal.