计算机视觉在农产品检测中的应用

随着图像处理技术的专业化与计算机硬件成本的降低和速度的提高,在农产品检测领域应用计算机视觉已变得越来越具有吸引力。为了能充分利用国内外的最新研究成果,该文分农产品分级、品质签定和种子资源检测等三个方面综述了国外在计算机视觉技术进行农产品检测上的研究进展,以供我国研究人员做同类研究时参考。     

计算机视觉技术在农产品品质检测中的应用

从农产品表面缺陷与损伤识别、尺寸与面积检测、颜色识别、果梗识别、果形识别 5个方面综述了国内外在利用计算机视觉技术进行农产品品质检测的研究进展。     

计算机视觉技术在水果品质检测中的研究进展

水果的品质检测是水果分级的重要依据。随着计算机和图像处理技术的发展、计算机硬件成本的下降和性能的提升,计算机视觉检测技术在水果品质检测方面获得了越来越多的应用。为了能充分利用最新研究成果,该文从计算机视觉技术在水果外观品质和内部品质的检测两个方面,分别综述了国内外的研究进展,并对其发展方向进行了展望,以供我国研究人员做同类研究时参考。     

计算机视觉技术在农产品检测中的应用

农产品品质检测是保证农产品质量和农产品安全的关键环节,而品质的检测和控制往往是基于成分分析之上.但是,无论是化学分析还是仪器分析,其试样的前处理、实验本身的耗时性以及对物料的破坏性又是许多场合所不允许的.例如,小麦和油菜籽按品质分仓贮运,用标准化学分析方法测定小麦中蛋白质含量需2 h,油菜籽中油脂含量需18 h,赖氨酸含量约需2d[1],机器视觉检测技术是一种非破坏的检测技术,既在不破坏样品的情况下对其进行品质评价的方法,该技术则以它的快速、准确、实时性,弥补了这一缺陷,因而受到许多研究者的青睐.计算机视觉检测技术在国外研究较早,近年来,国外在利用计算机视觉技术对农产品检测上研究好多已达到商品化.而在我国,虽然报道也很多,但到目前仍处于理论探索阶段.本文在这里简单的介绍最近国内外计算机视觉技术在农产品检测中的应用研究,并对目前的发展状态提出见解.     

机器视觉在农产品检测与分级中的应用与展望

计算机技术的发展与计算机速度的提高和硬件成本的下降,使得机器视觉技术在农产品检测领域中的应用越来越广泛,论述了国内外机器视觉技术在农产品检测中的应用研究和发展情况,同时指出了进一步研究的方向。     

计算机视觉及模式识别技术在农业领域的应用

计算机视觉技术在农业各个领域的应用研究得到了广泛开展，并随着相关技术的不断成熟和发展，计算机视觉在农业各领域中的应用必将对传统农业模式产生巨大影响。本文从计算机视觉技术在果品分级与检测、粮食种质的检验与评测、植物生长状态监测、田间收获作业、农产品加工、杂草与病虫害防治等方面的发展作了回顾和综述，并对今后的发展作了展望。     

机器视觉表型识别技术的研究现状

随着智慧农业的推广与发展,机器视觉技术在农业生产中得到了广泛的应用,机器视觉技术主要通过对作物冠层光谱进行分析反演出作物的各项生长参数,以此精准预测作物长势、营养、病虫害、产量等方面的情况。本文阐述了机器视觉技术的基本原理,分析了机器视觉技术在大豆品质检测、大豆田病虫草害防治、大豆生长过程中幼苗识别和花荚检测中的应用,提出了机器视觉表型识别技术中存在的问题及未来发展方向。     

计算机视觉及模式识别技术在农业生产领域的应用

随着计算机软件、硬件、图像处理技术的不断成熟与发展,计算机视觉及模式识别技术的研究和应用已扩展到农业生产的各个领域,并取得了许多重要的研究成果。本研究回顾和综述了计算机视觉及模式识别技术在农作物种子质量检测、农产品分级与加工、植物生长监测、农作物病虫草害的监测与防治、农产品自动化收获等方面的应用,并展望其发展前景,为计算机视觉及模式识别技术的进一步应用提供参考。     

计算机视觉技术在农业上的应用（英文）

随着图像处理技术和计算机的发展,计算机视觉技术在农业的生产中有了更广泛的应用,并且均取得了许多重要成果,综述了农产品缺素诊断、水分诊断、杂草识别、产品品质检测和分级、农业采摘与分选等方面的研究进展,最后提出了其存在的问题和对未来的展望。     

机器视觉技术在农产品检测中的应用研究

机器视觉技术在农产品检测领域得到了广泛的应用,并随着相关技术的不断成熟和发展,机器视觉在农产品检测领域中的应用必将对传统检测模式产生巨大影响。本文分析了机器视觉技术在农产品检测中的应用现状,提出了应用中出现的问题,并为未来的研究方向进行了初步的探讨。     

机器学习在苹果智慧生产中的应用

苹果是我国重要的园艺作物,机器学习和计算机视觉融合促进了苹果检测与识别技术的发展,为苹果智慧生产提供了新的支撑.文章以苹果智慧生产中苹果果实识别、苹果品质和营养的无损检测、苹果品质分级技术为重点,介绍了机器学习在苹果智慧生产领域中的应用进展.包括基于支持向量机的苹果果实识别方法,基于深度学习的在树水果实时识别方法,光谱技术结合机器学习的苹果品质检测,电子鼻结合机器学习的苹果品质检测,以及机器学习在苹果分级中的应用.最后分析指出机器学习在苹果智慧生产应用中的存在问题,展望了未来的发展方向.     

计算机视觉技术在玉米生产管理中的应用

计算机视觉技术已经广泛应用于农业生产领域。对计算机视觉技术在玉米种子质量检验、玉米品种的识别、玉米粒形的检测、玉米田间杂草的识别等方面的应用做了介绍。     

计算机视觉在农业领域的研究探讨

随着国家大力发展智慧农业,计算机视觉技术在农业领域中的应用也得到快速发展,推进着农业生产向高质量、高产量的方向不断发展。本文分析了当前计算机视觉在农业领域中农作物病虫害识别、种子和果实分级检测、农作物生长环境监测和农田土壤特征分析等方面的研究现状,并进一步讨论了计算机视觉和深度学习结在农业领域中和应用,最后对计算机视觉技术在农业领域的研究中存在的问题进行了分析和展望。     

无损检测技术在农产品品质检验中的应用

无损检测是近年来发展起来的高科技技术 ,在工业和农业中得到了广泛的应用。综述了目前无损检测技术在国内外农产品品质检验中的应用现状 ,并指出了农产品品质无损检测技术的发展方向。     

高光谱成像技术在农产品检测中的应用

新时期计算机及光谱技术得到快速发展,高光谱成像技术以其自身准确性、实用性在各个行业广泛应用,成为农产品检测重要方式之一。高光谱成像技术其将图像和光谱结合起来,展现出农产品外部特点特征的同时,也可以通过光谱信息了解农产品内部品质,反映农产品全面情况,实现产品迅速无损检测。本文对高光谱成像技术介绍后,对其在农产品检测中的实际应用详细分析,为农产品检测机构更好应用高光谱成像技术打下坚实基础。     

机器视觉技术在农业中的应用

随着我国科技的进步,机器视觉技术发展的越来越成熟,其非破坏性、准确性、快速性以及灵活性的特点在农业方面都得到了很好的体现.该文在查阅相关文献的基础上,对机器视觉技术的研究成果进行了总结,综述了机器视觉技术在农产品品质分级、自动摘取、检测植物生长进程以及监测病虫害等方面的应用,分析了近年来机器视觉在农业发展应用中存在的问题,并对未来发展方向进行了展望.     

高光谱技术在苹果品质检测中的应用

高光谱技术作为新一代的光电无损检测技术,广泛应用于农产品快速无损品质检测.高光谱技术在苹果品质检测方面主要有2个方向,结合化学计量学方法进行苹果内部品质检测以及结合机器视觉进行苹果损伤、病害等外部指标的外部品质检测.该文介绍了高光谱技术在苹果品质检测中的应用,提出了高光谱技术在苹果品质检测中存在的问题.     

人工神经网络在农产品品质检测、分级中的应用

人工神经网络方法可对农产品进行客观、准确、快速、全面的检测分级,显示了巨大的潜力,并正以很快的速度与生产实际相结合。本文对人工神经网络方法在彩色图像分割和边缘检测、农产品品质检测(果实颜色识别、果形识别、分级)、农产品品质及其变化预测等领域的应用进行了介绍。     

仿生传感智能感官检测技术及其在云南特色农产品品质检测中的应用

介绍了机器视觉技术、电子嗅觉技术和电子味觉技术3种仿生传感智能感官检测技术的概念,阐述了其功用、特点及其在云南烤烟、普洱茶、中药材和鲜切花品质检测中的应用,同时分析了仿生传感智能感官检测技术用于云南特色农产品品质检测还存在的问题。     

计算机地理网格技术在现代农业检测与控制中的应用分析

随着现代化技术以及信息化手段的飞速发展,计算机地理网络技术得到了越来越多的重视,并且在多个社会领域中都得到了十分广泛的应用,特别是在现代农业检测与控制当中,计算机地理网络技术不仅能够稳步提升检测结果的准确程度,还可以更好的促进现代农业的发展。因此,文章首先对农业检测与控制中计算机地理网络技术的优势加以明确;其次,对计算机地理网络技术对现代农业检测与控制起到的作用展开深入分析;在此基础上,提出计算机地理网络技术在现代农业检测与控制中的具体应用措施。