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機器視覺在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的應用

（2025年7月12日更新）

機器視覺在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的應用較少，但在農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量等級、檢測、農(nóng)田病蟲害控制、農(nóng)業(yè)自動采集系統(tǒng)、作物生長過程檢測、農(nóng)業(yè)機器導航等方面取得了突破。機器視覺技術在對作物和農(nóng)產(chǎn)品的理解上比眼睛更客觀、更標準，但由于農(nóng)田環(huán)境的復雜性和非結(jié)構(gòu)性特點，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中使用的機器視覺還不成熟。

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一、應用于農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量分類和檢驗

農(nóng)產(chǎn)品的質(zhì)量水平可以決定農(nóng)產(chǎn)品的質(zhì)量和農(nóng)產(chǎn)品的商品價值。人工分類耗時，分類精度低。利用機器視覺檢測技術處理農(nóng)產(chǎn)品圖像，按照預設的分類標準完成自動分類，不僅可以達到良好的分類和檢測效果，而且具有較高的處理效率。

二是農(nóng)田疾病和病蟲害控制的應用

病蟲害不僅會導致作物的大規(guī)模生產(chǎn)，還會對農(nóng)產(chǎn)品的質(zhì)量產(chǎn)生一定的影響。機器視覺技術的發(fā)展為作物病害診斷和雜草識別提供了快速、廉價、無損檢測的可能性。作物病害本身具有多樣性和特征的變化特征，給機器視覺診斷病害帶來了許多困難。目前，機器視覺病蟲害檢測的研究取得了一定的成果，但大部分仍處于試驗階段，實時檢測有待進一步改進。

三、農(nóng)業(yè)自動采摘系統(tǒng)的應用

采摘水果和蔬菜是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)鏈中最耗時的部分。農(nóng)業(yè)機器人在解決勞動力短缺、降低收集成本、降低勞動生產(chǎn)率、確保及時收集水果和蔬菜方面具有巨大的潛力。由于果蔬生長位置和方向的隨機性，工作環(huán)境復雜多變，對視覺分辨能力要求較高。為了在三維空間中實現(xiàn)水果和蔬菜的準確位置，目前機器視覺定位水果和蔬菜來的單目視覺發(fā)展到雙目視覺或多目視覺。

四、作物生長試驗的應用

作物生長信息主要用于提供關于作物生長狀況的信息，包括水、溫度和營養(yǎng)狀況SiliconMotion代理替代精準農(nóng)業(yè)提供信息支持。機器視覺作物生長信息檢測主要是及時收集作物圖像，通過圖像處理提取作物營養(yǎng)狀態(tài)信息，為判斷作物生長狀態(tài)提供決策支持。然而，作物生長是一個復雜的動態(tài)過程。由于環(huán)境不穩(wěn)定，對實時測試設備的要求很高。

五、農(nóng)業(yè)機械導航的應用

隨著農(nóng)業(yè)機械化和智能化的發(fā)展，自動導航系統(tǒng)已成為農(nóng)田機械設施的重要組成部分，并已應用于自動收獲和農(nóng)藥噴灑。機器視覺是農(nóng)田機械設備導航系統(tǒng)的關鍵技術部分，通過實時監(jiān)控和圖像處理提供導航和定位所需的信息。

農(nóng)業(yè)機械導航是實現(xiàn)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)完全自動化的關鍵。作物線、田間溝、溝渠等田間環(huán)境為導航提供了強有力的信息支持。邊界點和線可以通過顏色對比獲得機器視覺，有效的圖像處理算法可以提取線路。然而，在非結(jié)構(gòu)農(nóng)田環(huán)境中，不同形式的雜草阻礙了導航信息的提取。