计算机视觉技术在农业领域的应用

綜述了计算机视觉技术在监测农作物生长、诊断农作物营养元素、种质资源研究、预测预报病虫草害、农产品收获和检测等方面的应用;介绍了国外对计算机视觉在农业领域中应用的研究动态;分析了我国在这方面研究存在的问题,并就计算机视觉在农业领域应用前景进行了展望.     

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。     

虚拟仪器在农业自动化中的应用前景

虚拟仪器技术在农业领域具有广阔的应用前景.利用数据挖掘技术可以对农业数据进行有效分析;利用数据融合技术可以对农业资源进行有效监控;利用机器视觉技术可以对生物视觉功能进行有效模拟.将虚拟仪器技术应用于农机产品的计算机检测、农产品等级分选、自动化农场的监控与数据采集,以及种子、秧苗或细胞生物特性的研究等,都能够缩短系统开发周期,提高科研效率与测试精度,满足系统灵活性的要求.     

计算机视觉技术在智能化农业机械中的应用分析

计算机视觉技术通常用于复杂物体的自动化检测、识别、分割和定位,将计算机视觉技术应用在农业机械中,有利于实现农业生产的自动化、智能化,提高农业生产效率。基于此,研究小组首先介绍了计算机视觉技术在农业机械中的应用范围,主要包括农产品质量检测、农作物病虫害诊断、农机作业监测、农机自动导航等;分析了计算机视觉技术在农业机械中的应用优势,如实现智能化作业、提高作业精度、实现精确采摘、减少劳动力消耗、降低生产成本等;提出了计算机视觉技术在智能化农业机械中的应用方法和未来的发展趋势,包括开发高分辨率、高帧率和大视场相机,提高智能控制算法的实时性和准确性,加快计算机视觉技术的商业化进程等。以期为提高农业生产效率,推动我国农业现代化发展提供重要支撑。     

基于MATLAB的条播排种器种子流特征模式识别

利用基于MATLAB软件的机器视觉技术对条播排种器性能进行自动检测.其检测方法为:一是对小麦种子流样本进行图像处理;二是对种子流特征(种子数)进行较为准确的提取;三是对种子流特征进行模式识别.检测结果表明:与手工检测结果比较,计算机检测误差降到了5%以内.这说明,通过图像处理并利用小麦种子的投影面积和椭圆轴长作为判别依据,较成功解决了帧图像中种子的重叠、遮挡和分割的问题,可以对种子流特征进行有效识别,提高了检测精度.     

计算机视觉技术在农业生产中的应用

计算机视觉技术在各行业中的应用日益突出,尤其在农业各领域中的应用越来越广泛,对传统农业模式产生巨大影响.介绍计算机视觉技术的概念、系统组成及其在农业中的应用,分析存在的问题,展望计算机视觉技术未来的发展方向.     

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。      

作物病害的计算机视觉和光谱检测技术研究进展

目前,计算机视觉和光谱技术已广泛应用于农业领域.为此,针对计算机视觉和光谱技术及其在作物病害检测方面的应用进行了详细的分析和研究,以求获得这些新技术在作物病害检测方面的应用现状,并在此基础上,对这些新技术在此领域的应用前景进行了展望.该研究对作物病害智能检测技术的发展将起到重要的推动作用.     

种子微创取样关键技术与装备研究进展

种子微创取样装备是面向生物育种技术中的种子切片取样环节，基于机电控制、机器视觉等技术，实现种子基因样本的全流程、自动化操作的智能化工具，其推广和应用可有效提升种质资源培育的效率和质量，助力种业振兴。本文首先介绍了种子切片检测的历史背景和装备研究现状，随后将种子微创取样关键技术系统地划分为种子分离、位姿调整、夹持输送、取样和样品收集与清洁技术，并对其研究现状和发展动态进行了阐述和剖析。在此基础上，结合种子切片装备发展要求和应用场景，归纳了种子切片取样装备面临的切割理论不足、多尺度通用性差、系统集成度有待提高等问题，提出了未来发展方向为: 加强种子切片装备基础理论研究；多尺度通用化种子切片平台开发；发展全生产环节智慧取样检测系统。     

计算机视觉苹果分级系统

回顾了计算机视觉技术在苹果品质检测和分级中应用的进展,提出了计算机视觉苹果高速分级的系统模型。计算机视觉苹果分级系统可以对苹果的外部缺陷、色泽、尺寸和形状进行全面的检测,在此基础上,可对苹果进行高速和精确的分级。