图像处理技术在采棉机器人中的应用

图像处理技术的应用已从工业领域发展到了农业领域。综合我国棉花非结构化的种植模式以及棉花的特点,概述了图像处理及应用的基本过程,从图像处理的角度重点分析了目标物的识别与定位、导航路径的识别在采棉机器人中的重要性,并总结了图像处理在采棉机器人发展过程中的难点及关键技术。随着高新技术的快速发展,图像处理技术日益成熟,采棉机器人代替人类劳动的梦想一定能够实现。      

计算机技术在现代农业中的应用

在由传统农业的经验耕作、管理、规划、决策向现代农业的科学耕作、管理、规划、决策转变的过程中,计算机技术起着非常重要的作用。该文着重对计算机图像处理和机器视觉技术在农作物种质检测、种子计数、农产品品质检测与分级、作物生长状态监控及农业机械、农业机器人作业中的应用进行了论述,并简单介绍了计算机在节水灌溉、畜牧业生产和食品农产品安全领域的应用情况,提出将云计算应用于农业领域,将有助于解决农业高度分散、生产规模小和时空变异大等问题,应加快推进研究与技术实践。      

农业机器人关键技术研究现状与发展趋势

农业机器人是机器人领域重要分支,农业机器人代替人工作业成为现代农业发展的重要趋势。本文给出了农业机器人定义和分类,分析了农业机器人国内外发展现状、应用需求和技术挑战,划分了农业机器人3个发展阶段。通过对各类应用场景农业机器人的研究分析,提出了农业机器人的物境信息智能感知、智慧决策与智能控制、灵巧臂手精准作业、自主导航稳定行走、端-边-云协同机器人系统5大技术要素,阐明了农业机器人关键技术发展趋势,给出了其技术标准体系架构方案。指出了农业机器人共性关键技术是助推智能农机升级、智慧农业产业快速发展的重要抓手,同时指出我国农业机器人正进入快速发展期,也是我国追赶国际技术前沿的战略机遇期,最后为我国农业机器人产业发展提供了方向性建议。     

全球农业机器人研发趋势预测及对我国的启示

农业机器人已被公认为农业领域最具潜力的新兴技术之一.掌握国际农业机器人研发趋势,分析技术热点,能够为制定我国农业机器人的战略或计划提供决策支持.本文综合应用专家咨询、定性调研以及定量分析等方法开展研究.通过回溯国内外农业机器人的发展历程,分析归纳出该领域的研究热点与前沿,包括机器视觉、定位与导航、采收机器人、渔业机器人...     

机器人在设施农业领域应用现状及发展趋势分析

机器人技术在设施农业领域的广泛应用,不仅大幅提升农业产量,也能够体现一个国家农业现代化科技水平。机器人操作系统ROS的兴起,逐渐成为国内外设施农业机器人研究开发的热点。对国内外机器人设施农业领域相关研究探讨分析,综述当前机器人在种苗嫁接移栽、喷药施肥、果蔬收获加工、畜禽健康养殖等设施农业领域方面的应用现状,总结归纳SLAM地图构建、自主导航、机器视觉三种机器人关键技术研究趋势,并对比分析路径规划中Dijkstra算法、BFS算法、A*算法的优缺点以及机器视觉在果蔬采摘分选等领域的发展趋势。面对农业向智慧农业方向发展,总结并展望设施农业机器人未来发展趋势。     

计算机图像技术在农业工程中的应用

随着计算机与图像处理技术的发展,计算机图像技术已经应用到农业工程领域,并在农机工程、农学研究及精确农业等许多方面取得了重大成果。为此,介绍了计算机图像技术与相关学科的相互关系及主要组成,讨论了其在农机工程领域、农学研究领域中的研究与应用情况,并分析了计算机图像技术在农业工程应用所存在的主要问题和发展趋势。     

机器视觉技术在农业生产中的应用

随着计算机和图像处理技术的发展,机器视觉技术的研究和应用已扩展到农业生产领域,并取得了许多重要研究成果。阐述了机器视觉技术在农业生产各领域(水果的自动分选、种子和粮食品质的检测、农产品异物检测、农田作业机械、植物生长情况监测及动物生产中)的应用,为进一步应用机器视觉技术提供参考。     

机器视觉技术在水果采摘机器人中的应用

近年来,学术界展开了将图像处理技术运用到水果机器人采摘过程中的研究,把图像处理技术和机器视觉技术结合运用于水果采摘的过程,可以实现自动化和智能化的采摘,对于降低劳动强度和提高采摘效率具有极其重要的意义。对此,文章主要分析了机器视觉技术在水果采摘机器人中的应用成果,并对机器视觉技术研究方向进行了展望。     

近红外图像处理技术在国外农业工程中的应用

介绍了近红外图像应用原理和发展特点，并综合分析了近红外图像处理技术在国外农产品品质检测、杂草识别、病虫害检测、作物生长状态监测等多个方面的应用和研究现状，并对近红外图像处理技术在农业中的应用前景做了展望，以促进我国在该领域的研究。     

农业机器人全方位目标识别与跟踪研究 —基于MIMO-OFDM信道编码

首先介绍了MIMO-OFDM信道编码理论和在该技术上搭建的农业机器人架构,然后利用鱼眼镜头成像、标定与校正方法建立了全方位目标识别系统,并采用图像处理技术和粒子滤波法实现了全方位目标识别与跟踪系统。实验结果表明:农业机器人自主定位精度较高,目标识别与跟踪的准确率也非常好,证明了系统的有效性和可行性。