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机器视觉在农业生产中的应用

编辑:admin 日期:2022-05-13 04:16 分类:地方资讯 点击:
简介:在农业生产中应用较少,但在农产品质量等级、检测、农田病虫害虫害控制、农业自动采集系统、农作物生长过程检测、农业机器导航等方面都取得了突破。技术在农作物、农产品等认识方面比眼睛具有更客观、更标准的特征,但由于农田环境的复杂多变和非结构性特性

  在农业生产中应用较少,但在农产品质量等级、检测、农田病虫害虫害控制、农业自动采集系统、农作物生长过程检测、农业机器导航等方面都取得了突破。技术在农作物、农产品等认识方面比眼睛具有更客观、更标准的特征,但由于农田环境的复杂多变和非结构性特性,

  农产品的质量等级可以决定农产品的质量和农产品的商品价值。人工分类耗时长,分类准确度不高,利用机器视觉检测技术处理农产品图像,根据预设的分级标准完成自动分级,不仅能达到良好的分级和检测效果,处理效率也很高。

  病虫害危害不仅会导致农作物的大量生产,还会对农产品的质量产生一定的影响。机器视觉技术的发展为作物病害诊断、杂草识别提供了快速、廉价、无损检测的可能性。作物病害本身具有多样性和特征的变化性特征,给机器视觉诊断病害带来了很多困难。目前,对机器视觉的病虫害检测的研究目前取得了一定的成果,但大部分研究仍处于试验阶段,实时检测有待进一步改进。

  采摘水果和蔬菜是农业生产链中最耗时的部分,农业机器人在解决劳动力短缺、降低采集成本、降低劳动生产率、确保及时采集水果和蔬菜等方面具有巨大潜力。由于果蔬的生长位置和方向的随机性,工作环境复杂多变,对视觉分辨能力要求很高。目前的机器视觉定位水果和蔬菜为了在三维空间中实现水果和蔬菜的准确位置,从原来的单目视觉发展到了双目视觉或多目视觉。

  作物生长信息主要用于提供有关作物生长状况的信息,包括水分、温度和营养状况,并为现代化的精准农业提供信息支持。机器视觉的作物生长信息检测主要是及时收集作物图像,通过图像处理提取作物营养状态信息,为判断作物生长状态提供决策支持。但是作物生长是一个比较复杂的动态过程,由于环境不稳定,对进行实时一次测试的设备要求很高。

  随着农业机械化、智能化的发展,自动导航系统已成为农田机械设施的重要组成部分,并已在自动收获、农药喷洒等方面得到应用。机器视觉是农田机械设备导航系统的关键技术部分,通过实时监控、图像处理等方法提供导航和定位所需的信息。

  农业机械导航是实现农业产业完全自动化的关键,作物行、田间沟、沟等田间环境为导航提供了强有力的信息支持。机器视觉可以通过颜色对比得到边界点、线,有效的图像处理算法可以提取航线线。但是,在非结构农田环境中,作物形态不同、无序的杂草妨碍了导航信息的提取。