機器視覺技術在農業生產的發展前景

目前,多數農業研究是在可以采集高質量圖像的具有可控光照、色溫以及沒有環境因素影響的實驗室或溫室等理想條件下進行的,但是基于無損的計算機視覺技術工作在農業應用中不可避免在田間作業。

農田環境十分復雜,如光照不均、風速變化大、自然光色溫的不可控性以及設備的機械振動等許多因素,都能導致圖像質量的下降,噪聲增加,大大增加了圖像預處理的難度,降低了處理結果的準確性和快速性。

由于圖像技術的發展,利用機器視覺技術檢測大米外觀品質檢測、觀測小麥的生長狀態、通過對棉花葉片的孔洞和葉片邊緣的缺損情況判定受棉花受蟲害程度,可以有效的控制作物生長環境、狀態,達到精準農業技術,提供農業產品生長。

隨著計算機圖形圖像處理及智能制技術的發展,機器視覺技術逐漸滲透到農業生活的方方面面?通過分析機器視覺技術在我國農業生產中的應用實例可發現機器視覺技術的應用主要集中在獲取圖像信息?圖像處理與算法識別?視覺定位導航及機器視覺系統集成等方面?

獲取圖像

機器視覺技術的基本就是獲取目標物圖像信息,獲取的圖像信息直接會影響到機器視覺技術的判斷精度,并且采集圖像的像素直接影響到機器的處理速度?由于農業生產環境復雜多變且采集的目標物差異較大,因此機器視覺技術獲取目標物圖像信息的方法需要根據目標物及所需信息的變化而有所不同?

目前對農產品信息采集的方法主要采用CCD(CMOS)相機或攝像機拍攝,并結合紅外光譜信息或者高光譜信息進行目標物信息的采集,用來進行下一步圖像分析處理?利用機器視覺技術及近紅外光譜的有效結合可實現對土壤含水率的快速檢測,并能對不同地區的土壤進行成分分析,從而為不同農作物選擇更適合自身的生存環境?

圖像處理

機器視覺技術在農業自然場景中進行農作物信息提取時,由于環境光照的變化以及農作物在顏色?位置?形狀上等差異導致機器視覺識別?特征提取帶來了不小的障礙,機器視覺技術能否在農業生產中高效率?高準確率地提取到目標物的特征直接決定機器視覺系統的可靠性和穩定性?因此,機器視覺系統的精確算法識別是機器視覺應用于農業生產的關鍵一步?

視覺定位

視覺定位導航是系統可自動采集農業生產自然環境特征,分析出機器人行走路徑所需的參數,從而控制智能機器人的導航路徑?基于機器視覺的智能視覺定位導航算法是機器視覺導航定位系統的核心,決定著導航定位的精準性?

在農副產品、食品加工方面,機器視覺技術可對產品包裝、缺損、質量進行檢測,或是通過檢測水果表皮顏色和大小給水平分級自動分撿。通過機器視覺技術,讓大批量、持續生產成為現實,大大提高生產效率,它具有非接觸性、速度快、精度高、現場抗干擾能力強等突出優點。

隨著機器視覺技術的日益成熟,機器視覺技術在農業生產中的應用會越來越廣泛。通過機器視覺技術,讓大批量、持續生產成為現實,大大提高生產效率,它具有非接觸性、速度快、精度高、現場抗干擾能力強等突出優點。

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