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    機器視覺技術的農業應用研究進展

    機器視覺技術是運用光學設備獲取真實圖像,通過圖像處理技術進行圖像分析獲取所需信息或控制機械執行裝置完成預設操作的一種非接觸式測量技術,可以對目標物體的外形特征、位移尺寸等幾何量進行實時、在線檢測,具有有效、高精度、有效率等優點,廣泛應用于工業、農業、制造業、交通業、航空航天等領域。

    機器視覺技術在農業領域的應用研究起始于20世紀70年代,主要集中在植物種類的鑒別、農產品品質檢測等方面,初期的研究多數是對機器視覺在農業應用的可行性分析及圖像處理算法的開發。隨著計算機軟硬件、圖像采集處理裝置、圖像處理技術的迅猛發展,機器視覺技術在農業的應用領域不斷擴展。目前,美國、日本、德國等發達國家已經開始將機器視覺系統應用到農業生產的各個階段,以解決人口老齡化加劇、勞動力缺失等問題引起的挑戰。


    中國的相關研究,多數仍處于試驗階段,但隨著國家的政策支持和經濟投入,也取得一定研究成果;機器視覺技術在農業領域主要應用于農產品質量分級和無損檢測、作物信息監測等?;跈C器視覺的農業裝備可以極大提高生產效率,實現農業生產的智能化。隨著智能駕駛的興起,農田車輛導航成為當前研究熱點,搭載機器視覺系統的智能農業機械也廣泛地應用在農業生產中。中國正處于傳統農業向現代農業的過渡期,融合各種現代化智能技術的農業將成為未來發展趨勢。機器視覺技術在農業生產的應用可以節約勞動力、帶動產業升級、推動農業現代化的發展進程,對未來農業的智能化發展有重要意義。


    機器視覺技術概述


    機器視覺系統一般包括光源系統、圖像捕捉系統、圖像數字化模塊、圖像處理系統和控制執行模塊。首先采用CCD(CMOS)攝像機獲取圖像,經采樣量化后將模擬圖像轉換為數字影像或數字信號傳送到圖像處理系統。圖像處理系統對這些信號運用各種運算進行目標特征的提取,如目標的顏色、位置、大小等,*后根據預設的判定標準輸出所需結果、顯示數據或控制執行模塊完成預定操作。

    現在機器視覺技術已經發展成為一門涉及人工智能、神經生物學、心理物理學、計算機科學、圖像處理、模式識別等諸多領域的交叉學科。隨著基于統計學模型的機器學習的快速發展,各種淺層機器學習模型相繼被提出。結合機器學習相關統計學特征的算法使得機器視覺系統的精度和效率都有了很大提升。近年來,深度學習在特征提取方面表現出來的獨特優勢,成為人工智能領域*熱門的學習方法。其中,卷積神經網絡模型(CNN)是專門用于視覺領域的學習方法,極大地推動了機器視覺技術的發展。