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.     

计算机视觉在农业自动化收获中的应用与展望

计算机视觉在农业自动化中的应用，是当前农业工程学科中的热点研究领域之一。为此，较系统地介绍了计算机视觉在农业自动化收获方面的研究进展；分析了目前计算机视觉在农业自动化收获系统研究中存在的主要问题；并针对性地提出了解决的主要措施。     

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。     

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.     

计算机视觉技术在智能化农业机械中的应用探析

【目的】在智能化农业机械中合理应用计算机视觉技术,为农业现代化生产提供强有力的技术支撑。【方法】笔者通过分析计算机视觉技术在智能化农业机械中的应用优势,从田间作业机械、农业收获机械、农业导航机械、农产品加工与分选机械、病虫害防治农业喷洒机械这5个方面阐述了计算机视觉技术在智能化农业机械中的具体应用,并提出加大政府支持力度、注重专业人才培养等对策提高计算机视觉技术在智能化农业机械中的应用效果。【结果】智能化农业机械与计算机视觉技术的有机结合,可以有效调整和优化农业生产模式,减少生产成本投入,促进农民增收,节能环保,助推我国农业可持续、高质量发展。     

计算机视觉技术在农业中的应用

计算机视觉技术是模式识别与人工智能的一个重要领域,其应用已扩展到农业领域的诸多方面。为此,介绍了计算机视觉的概念及其系统组成;概述了计算机视觉技术在农业中的应用状况;并指出了计算机视觉技术应用于农业所存在的问题及其发展前景。     

计算机视觉技术在农业自动化领域的应用

随着当前社会发展进程的不断加快，信息化技术的不断创新和研发，计算机视觉技术应运而生，广泛的应用于我国各行各业，更对我国的农业自动化领域发展尤为重要。由此，该研究主要针对计算机视觉技术展开概述，分析其主要应用于我国农业自动化领域的具体概况，并且针对性地指出农业自动化领域中应用计算机视觉技术存在的问题，提出解决方案，以期为计算机视觉技术创新，我国农业自动化发展，提供参考依据。      

对农业自动化领域中计算机视觉技术的探讨

随着科技的不断发展,计算机可以做到模拟人类视觉技术,包括对现有环境的分析,对物体细节和物体色彩的辨别以及对看到的对象进行识别等。现阶段,计算机视觉技术已经运用到很多领域,其中在农业自动化领域中运用相当广泛。本文就计算机视觉技术在农业自动化领域中的运用展开讨论,探索其未来的发展趋势,供相关人员参考借鉴。     

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。     

机器视觉技术在农业应用中的研究

机器视觉技术是近几年来发展较快的信息处理技术,是人工智能领域的一个重要分支。随着图像处理技术的专业化、计算机硬件成本的降低和速度的提高,机器视觉在农业领域的应用已变得越来越广泛。为此,介绍了机器视觉技术在农作物生长监测、农产品品质鉴定、农业生产自动化等方面的研究和应用情况,并分析了其存在问题和未来发展方向。     

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。      

基于计算机视觉技术的向日葵种子分选系统设计

针对世界四大主要油料作物之一的向日葵种子的分选问题,结合近红外技术和计算机视觉技术,进行了根据向日葵种子内部含油率高低不同的自动分选系统设计开发。依据不同含油率种子在近红外光下的成像特征,将向日葵种子区分为两个级别。该系统由Labview计算机视觉系统、红外光发生器、图像采集卡、黑白照相机、40 W的环形灯、白色的照相纸及X射线图像处理工作站组成。运用所设计样机进行向日葵种子分选试验,结果表明:与化学分析方法相比较,本系统设计含油率分选准确,从而为满足不同市场需求的向日葵种子分选提供一种方便、快捷的方法,提高了向日葵种子的市场价格经济效益。     

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.     

基于计算机视觉的水果实时分级技术发展与展望

概述了计算机视觉技术在农业中应用的主要方面,综合分析了目前国内外利用计算机视觉进行水果实时分级研究的现状及存在的问题,并提出了进一步研究的方向和途径。     

农业机械视觉导航系统技术研究

机器视觉导航技术是农业机械装备中应用智能控制的重要研究方向.为此,分析了机器视觉信息处理的主流理论框架模型及其存在的不足,提出了一种改进了的机器视觉信息处理的农业机械导航视觉系统结构,并探讨了农业机械机器视觉导航系统的特点及其关键技术.农业机械机器视觉导航研究具有广阔的发展前景.     

基于DSP和μC/OS-Ⅱ的采摘机器人视觉系统设计

近年来,国内机器视觉发展速度较快,应用广泛。由于视觉系统需要处理视频图像信息,计算量较大,因此当前该系统多采用计算机系统进行搭建。为此,提出将嵌入式与视觉系统结合应用的思想,并利用视觉系统和嵌入式智能系统易于信息集成的特点,设计了一种基于DSP和uC/OS-Ⅱ的视觉系统。该方案主要包括硬件软件及操作系统的设计,大大提高了生产的效率和自动化程度,对实现视觉系统在采摘机器人中的应用具有重要意义。     

计算机视觉在水稻大面积制种中的应用研究

水稻是我国最主要的粮食作物,在农业经济中占有重要的地位。水稻种植环境多样,高产稳产在很大程度上依赖于优良品种。制种是杂交稻生产的关键环节,种子质量对产量有着决定性的影响。随着科学技术的发展,无人机、物联网和计算机视觉等新技术在农业中得到了应用,推动了农业现代化进程。为此,将计算机视觉用于水稻大面积制种,实现对田间的空行和杂草杂株的识别,以及对父母本抽穗期的监测。试验表明:计算机视觉能够有效识别水稻空行,对杂株杂草的识别较为准确,没有出现误检的情况。计算机视觉监测的父母本抽穗期与实际接近,最大差异仅为1天,可以提高杂交种产量和纯度,推动水稻制种技术的发展。     

水果病害视觉与光谱检测技术研究现状及展望

水果病害是影响果树健康生长、果实品质和产量的重要因素之一,及时、精准地掌握果树的病害信息并进行精准施药管控,对防范果园重大病害的发生和流行,保障水果的稳产优产具有重要意义。随着现代农业朝规模化、智能化和高效率的发展需求,视觉和光谱检测技术因具有无损检测、可规模化和高效率等优点,逐渐发展为检测水果病害的重要技术之一。梳理国内外机器视觉和光谱技术在水果病害检测应用领域的研究进展,介绍图像处理技术有较好的解释性,有利于与植保农艺研究相结合;深度学习技术有较好的精度和泛化性;透射光谱技术可用于检测果实内部病害;反射光谱技术可用于检测果实、叶片表面病害,并实现分级。最后,总结未来机器视觉与光谱检测技术优化和应用的方向,并展望水果病害检测的实际生产应用前景,以期为水果病害检测研究提供参考与借鉴。