机器视觉在食用菌生产中应用现状研究

“一带一路”国家倡仪的提出,对食用菌出口带来前所未有的发展机遇,同时面临食用菌产业转型升级的挑战。如何有效保质增产是目前食用菌生产中亟待解决的重要问题。机器视觉作为智慧农业的重要组成部分,其在食用菌生产中的应用研究对实现食用菌智能化生产及保质增产有重要的意义。介绍了国内外机器视觉在食用菌生产中应用的研究现状,分析了目前机器视觉在食用菌生产中应用存在的问题,提出了促进机器视觉在食用菌生产中应用的三项对策建议,即使用特殊光源采集食用菌二维图像、保持食用菌栽培环境光线均匀、使用三维机器视觉采集食用菌三维空间信息。     

机器视觉技术在大米品质检测中的应用进展

综述了应用机器视觉技术在大米粒形、加工精度、垩白、整精米率等方面进行检测的研究动态,并指出了机器视觉技术在大米品质检测中的不足,为进一步应用机器视觉技术提供参考。     

机器视觉技术在稻米外观品质检测中的应用与展望

文章主要介绍了机器视觉技术在稻米外观品质(爆腰、垩白、留胚率和颜色)检测,以及稻米的碾磨精度、破损率、异形米和直链淀粉检测中的应用。针对现阶段机器视觉技术在稻米检测中的不足,对其进一步的应用提出展望。     

机器视觉技术在农业生产中的应用研究

如今随着计算机硬件、图像采集处理装置、图像处理技术的迅猛发展,机器视觉在农业的应用领域不断扩展。机器视觉技术在农业生产的应用可以节约劳动力、带动产业升级、推动农业现代化的发展进程,对未来农业的智能化发展具有重要意义。介绍了机器视觉技术在种子和果实分级检测、杂草和虫害监测、重型农机设备自动化、植保无人机等方面的研究和应用情况,并分析了其在农业生产中的不足和面临的挑战,以供相关研究人员参考。     

青白江区食用菌产业现状及转型升级

简述成都市青白江区食用菌产业现状,分析了产业迅速发展的原因及传统食用菌产业的发展思路,提出了未来食用菌产业发展的几点建议,以期为食用菌产业发展及转型升级提供参考。     

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。     

机器视觉技术在烤烟密集烘烤过程中的应用

介绍了机器视觉技术在我国农业及烟草生产领域的应用现状,指出了机器视觉技术在我国烟草生产领域的使用优势,探讨了机器视觉技术在烘烤过程中应用的发展方向,为我国密集烘烤的精准化发展提供了参考.     

机器视觉技术在农业生产自动化领域中应用研究

分析机器视觉技术在农业生产自动化中的应用现状,提出应用中存在的问题,并分析研究此项技术的开发方向。     

机器视觉技术在金莲花灌溉中的应用研究

应用机器视觉技术研究了判断作物缺水状态的方法。在日光条件下采集了金莲花叶片图像,然后分别提取了红绿蓝（RGB）三色分量和它们的相对系数rgb及色度H。在RGB和HSI颜色模型下分析了各分量与作物缺水时间之间的相关特性．分析结果表明红色分量R、绿色分量G、蓝色分量B、以及r分量、b分量都与缺水时间之间有相当高的相关性,可以用作利用机器视觉快速判断金莲花缺水状况的指标,而其他分量与缺水时间之间没有明显的相关性。     

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。     

农业生产中机器视觉技术的应用研究

机器视觉是一种快速,一致且客观的检查技术,已扩展到许多不同的行业。它的速度和准确性为自动化,无损且具有低成本效益的技术一种技术,为生产领域提供了另一种选择,可满足日益增长的生产和质量要求。这种检查方法已发现在农业中的应用,包括蔬菜、玉米、农产品等农产品的检查和分级。外皮缺陷的存在是农作物价格中最有影响力的因素之一,因为大多数消费者都将品质与良好的外观联系在一起,并且完全没有外部缺陷。但是,缺陷要比颜色,形状和尺寸要检查和分级困难得多。本文介绍了一些检测技术。这些技术包括基于二维和三维(3D)信息的图像处理方法,以及高光谱和多光谱成像。多摄像机组合成像系统的开发将确保计算机视觉技术继续满足这个竞争激烈且充满挑战的农贸行业所需的准确性和质量要求。本文通过对机器视觉技术进行分析,总结出该技术的一些运用现状以及还存在的问题,并提供解决方案,以期对我国农业生产具有促进作用。     

机器视觉技术在金莲花灌溉中的应用研究

应用机器视觉技术研究了判断作物缺水状态的方法.在日光条件下采集了金莲花叶片图像,然后分别提取了红绿蓝(RGB)三色分量和它们的相对系数rgb及色度H.在RGB和HSI颜色模型下分析了各分量与作物缺水时间之间的相关特性.分析结果表明红色分量R、绿色分量G、蓝色分量B、以及r分量、b分量都与缺水时间之间有相当高的相关性,可以用作利用机器视觉快速判断金莲花缺水状况的指标,而其他分量与缺水时间之间没有明显的相关性.     

机器视觉技术在农业工程中的应用

综述了机器视觉技术在农业工程中的应用.     

信息技术在食用菌产业中的应用研究

在介绍我国食用菌产业经营现状和工业化生产现状的基础上,详细分析了信息技术在食用菌生产管理、食用菌企业管理和食用菌产品销售中的应用及其具体作用,指出了实际应用情况和不足的原因,推动了信息技术在食用菌产业研究开发中的应用和推广。     

从政府角度研究邹城市食用菌产业发展现状与对策探析

【目的】针对制约邹城食用菌产业发展的相关问题,提出对策建议,推动其突破瓶颈,持续做大做强。【方法】结合当前邹城市食用菌产业发展现状,采用理论加实际情况相结合的研究方法,深入分析产业发展短板、存在问题,并针对问题,提出对策建议。【结果】邹城食用菌产业虽然在一定程度上取得了不错的成绩,成为当地农业支柱产业,优势特色产业,但其发展已经到达瓶颈期,产业布局分散,平台辐射有限;福利配套不完善,专业技术人才缺乏;产业链不完整,精深加工不足;品牌意识薄弱,“邹城蘑菇”作用发挥不足。【结论】邹城食用菌产业要进一步发展成为真正的大产业,就要加大集聚效应,创立产业联盟;加强平台建设,健全科技支撑体系;加大双招双引力度,提升产业发展人才吸引力;提升精深加工能力,提高食用菌产品竞争力;以科研开发为重点,突破菌种研发;打造蘑菇文化,做强“邹城蘑菇”品牌。     

机器视觉技术在现代农业中的应用

介绍了机器视觉技术的基本概念、原理以及系统组成,讨论了机器视觉技术在现代农业生产前、生产中和生产后的应用状况,并且在分析国内外研究现状的基础上,针对机器视觉在现代农业中的应用提出了目前存在的问题和未来发展的方向。     

谷物检测中机器视觉技术的应用进展

谷物自动检测的基本思路是利用数字图像处理技术和模式识别技术,首先对获取的谷物子粒图像进行预处理,其次提取谷物子粒图像的特征,然后对提取的特征进行分析和处理之后送入分类器中识别.以图像处理、图像分析、图像识别这3个步骤为主线综述在谷物自动检测中机器视觉相关技术的应用进展,并说明了各种方法的适用范围.     

河北省食用菌产业发展研究

食用菌产业是河北省的支柱产业之一,该文阐述了河北省食用菌产业的发展现状,以及发展食用菌产业带来的社会效益与经济效益,并就食用菌发展中存在的问题,提出加快培育食用菌产业新型经营主体、加大关键技术攻关力度、加大菇农技术培训、建立食用菌批发市场、支持产业园区建设等发展建议,以期促进食用菌产业顺利转型升级,实现可持续发展.     

创新技术 促进龙泉食用菌产业转型升级

本文通过对浙江省龙泉市食用菌生产存在的主要问题进行分析,提出创新技术的几点对策,以供本地食用菌产业转型升级提供参考。     

自动监控技术在设施农业生产中的应用系冽（二） 机器视觉技术在设施生产中的研究与应用

机器视觉技术由图像获取技术、图像处理技术、图像存储技术和图像输出技术组成,其核心是图像处理技术,即把由二维数值数据给定的图像进行加工处理后输出为另外的图像或识别结果。机器视觉技术研究始于20世纪60年代,随着计算机技术进步,到70年代,机器视觉技术开始步入了一个活跃的研究阶段,但研究结果多用于工业生产和生物医学,仅少量用于农业工程领域,且其具体方法也仅为简单因素的视觉模拟。