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機器視覺在農業生產中的應用較少，但在農產品質量等級、檢測、農田病蟲害控制、農業自動采集系統、作物生長過程檢測、農業機器導航等方面取得了突破。機器視覺技術在對作物和農產品的理解上比眼睛更客觀、更標準，但由于農田環境的復雜性和非結構性特點，農業生產中使用的機器視覺還不成熟。

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一、應用于農產品質量分類和檢驗

農產品的質量水平可以決定農產品的質量和農產品的商品價值。人工分類耗時，分類精度低。利用機器視覺檢測技術處理農產品圖像，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模生產，還會對農產品的質量產生一定的影響。機器視覺技術的發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、農業自動采摘系統的應用

采摘水果和蔬菜是農業生產鏈中最耗時的部分。農業機器人在解決勞動力短缺、降低收集成本、降低勞動生產率、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、溫度和營養狀況SiliconMotion代理替代精準農業提供信息支持。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狀態信息，為判斷作物生長狀態提供決策支持。然而，作物生長是一個復雜的動態過程。由于環境不穩定，對實時測試設備的要求很高。

五、農業機械導航的應用

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

農業機械導航是實現農業產業完全自動化的關鍵。作物線、田間溝、溝渠等田間環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，在非結構農田環境中，不同形式的雜草阻礙了導航信息的提取。