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。     

颜色模型在农产品颜色检测与分级中的应用

机器视觉技术在农产品颜色检测与分级中有着广泛的应用前景.本文介绍了几种常用的颜色模型及其在农产品缺陷、色泽及成熟度检测中的应用,并指出了需进一步研究与探索的方向.     

机器视觉技术在我国现代农业生产中的应用研究

现代农业将各种科学技术应用于农业,提高了农业生产的劳动生产率和土地的使用率。机器视觉技术以其非接触、速度快和精度高等特点在选种、农产品无损检测、农业机械导航和农作物生长信息检测等领域得到了广泛的应用。该文对国内的机器视觉技术在现代农业生产中的应用研究进行了分析和总结,并指出了该技术在农业领域的发展方向。     

颜色模型在农产品颜色检测与分级中的应用

机器视觉技术在农产品颜色检测与分级中有着广泛的应用前景．本介绍了几种常用的颜色模型及其在农产品缺陷、色泽及成熟度检测中的应用，并指出了需进一步研究与探索的方向．     

机器视觉技术在农业中的应用

随着我国科技的进步,机器视觉技术发展的越来越成熟,其非破坏性、准确性、快速性以及灵活性的特点在农业方面都得到了很好的体现.该文在查阅相关文献的基础上,对机器视觉技术的研究成果进行了总结,综述了机器视觉技术在农产品品质分级、自动摘取、检测植物生长进程以及监测病虫害等方面的应用,分析了近年来机器视觉在农业发展应用中存在的问题,并对未来发展方向进行了展望.     

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。     

机器视觉在设施育苗作物生长监测中的研究与应用

机器视觉是利用机器代替人眼来对目标物做模式识别、测量与判断的一项综合技术,其在农业各领域中的研究与应用发展迅速。从作物育苗的特性、机器视觉在苗期管理的作用、苗期作物视觉信息采集设备及叶片提取方法的发展3个方面分析了设施育苗对基于机器视觉的苗期作物监测的需求;总结了苗期作物视觉信息的主流获取技术,即成像传感器的成像技术、多传感器图像融合技术、三维重建技术的特点;回顾了机器视觉技术近年来在国内外苗期作物中的应用情况,从苗期作物关键生长参数监测检测方面进行综述,分析、对比、总结苗期作物关键生长参数的提取方法,最后概述我国现阶段机器视觉技术在苗期作物的应用中主要存在的问题以及发展前景。     

机器视觉表型识别技术的研究现状

随着智慧农业的推广与发展,机器视觉技术在农业生产中得到了广泛的应用,机器视觉技术主要通过对作物冠层光谱进行分析反演出作物的各项生长参数,以此精准预测作物长势、营养、病虫害、产量等方面的情况。本文阐述了机器视觉技术的基本原理,分析了机器视觉技术在大豆品质检测、大豆田病虫草害防治、大豆生长过程中幼苗识别和花荚检测中的应用,提出了机器视觉表型识别技术中存在的问题及未来发展方向。     

计算机视觉技术在农产品检测中的应用

农产品品质检测是保证农产品质量和农产品安全的关键环节,而品质的检测和控制往往是基于成分分析之上.但是,无论是化学分析还是仪器分析,其试样的前处理、实验本身的耗时性以及对物料的破坏性又是许多场合所不允许的.例如,小麦和油菜籽按品质分仓贮运,用标准化学分析方法测定小麦中蛋白质含量需2 h,油菜籽中油脂含量需18 h,赖氨酸含量约需2d[1],机器视觉检测技术是一种非破坏的检测技术,既在不破坏样品的情况下对其进行品质评价的方法,该技术则以它的快速、准确、实时性,弥补了这一缺陷,因而受到许多研究者的青睐.计算机视觉检测技术在国外研究较早,近年来,国外在利用计算机视觉技术对农产品检测上研究好多已达到商品化.而在我国,虽然报道也很多,但到目前仍处于理论探索阶段.本文在这里简单的介绍最近国内外计算机视觉技术在农产品检测中的应用研究,并对目前的发展状态提出见解.     

机器学习算法在农业机器视觉系统中的应用

主要通过介绍机器视觉技术在农业中的发展状况,然后阐述机器视觉系统的组成和工作原理,并基于当前机器视觉研究在农业中的应用,总结近几年使用农业机器视觉研究中用到的机器学习技术,包括有监督学习、无监督学习、人工神经网络,详细讨论这些技术的原理、优劣以及在农业领域中的应用,最后讨论机器视觉技术面临的问题和挑战,以及未来应用场景与发展方向。     

计算机视觉在农业领域的研究探讨

随着国家大力发展智慧农业,计算机视觉技术在农业领域中的应用也得到快速发展,推进着农业生产向高质量、高产量的方向不断发展。本文分析了当前计算机视觉在农业领域中农作物病虫害识别、种子和果实分级检测、农作物生长环境监测和农田土壤特征分析等方面的研究现状,并进一步讨论了计算机视觉和深度学习结在农业领域中和应用,最后对计算机视觉技术在农业领域的研究中存在的问题进行了分析和展望。     

计算机视觉技术在植物病害识别上的研究进展

随着农业和现代化信息技术的交互、联结和碰撞,农业逐渐趋于现代化、智能化和数字化,近年来运用计算机视觉技术对植物病害进行诊断得到广泛应用,比传统方法更加迅捷、精确。分别从图像采集、图像预处理、图像分割、图像特征提取、病害识别和分类5个方面进行阐述,总结了植物病害图像识别技术的要点及存在问题,并对其未来发展进行了展望,为计算机视觉技术在植物病害识别上的应用和研究提供依据。     

农业领域中的计算机视觉研究

计算机视觉技术在农业各领域中的应用研究发展非常迅速，本文回顾了计算机视觉技术近年来在国内外农业中的发展情况，从四个方面进行综述。最后概述我国现阶段计算机视觉技术在农业中的应用主要存在的问题及发展前景。     

机器视觉技术在烟草行业的应用状况

机器视觉技术是一种基于计算机技术和图像处理技术的新型学科,近年来其研究与应用已扩展到农业领域并在许多方面取得了进展。概述了机器视觉技术在烟草农业（无损测量叶面积、测定鲜烟叶含水量、判定烟叶田间成熟度、烟叶烘烤与分级）和烟草工业（智能剔除烟草异物、片烟规格检测、烟制品包装和烟草工业机器人）中的应用,并讨了论该技术在应用中存在的有关问题。以期为加速我国现代烟草农业进程,提升烟草企业市场竞争力奠定基础。     

计算机视觉技术在工厂化农业中的应用

近年来我国工厂化农民发展迅速，但自动化程度不高，因此将计算机视觉技术引入设施农业对于提高温室的智能化控制水平具有重要意义。从利用计算机视觉对植物生长监控控制和开发农业生产机器人2个方面综述了国内外的研究进展，根据目前国内外研究现状及存在问题对未来发展方向进行了预测，认为今后的研究方向主要在图像处理硬件的开发、神经网络技术的应用和图像处理新方法的研究等3个方面。     

计算机视觉技术在水果品质检测中的研究进展

水果的品质检测是水果分级的重要依据。随着计算机和图像处理技术的发展、计算机硬件成本的下降和性能的提升,计算机视觉检测技术在水果品质检测方面获得了越来越多的应用。为了能充分利用最新研究成果,该文从计算机视觉技术在水果外观品质和内部品质的检测两个方面,分别综述了国内外的研究进展,并对其发展方向进行了展望,以供我国研究人员做同类研究时参考。     

计算机技术在农业现代化中的应用前景分析

随着计算机技术被广泛应用于社会经济的各领域,农业生产中也出现了许多智能化的农机系统,如农业信息系统、作物模拟系统、农业专家系统、农机化视觉系统、追溯信息系统、植物生长监测系统等。计算机技术已成为推动农业技术创新、提高劳动效能的重要手段,但也存在一些问题。目前我国计算机在农业方面的应用与发达国家相比虽然存在一定差距,但其开发潜力和应用前景广阔,在未来的农业生产中将占有越来越多的分量。     

针叶树种计算机视觉苗木自动分级系统的研究

针对苗木分级领域的实际需要及国际苗木分级技术发展状况,研究,设计了针叶树种计算机视突苗木自动分级系统。该系统应用计算机视觉技术和神经网络技术。通过对苗木图像的处理。在实验室中实现对苗木的自动分级,实验研究表明,计算机视觉自动分级系统在苗木分级领域中具有良好的应用前景。     

计算机视觉在作物水分亏缺诊断中的应用进展

随着图像处理与分析技术的蓬勃发展,许多专家学者利用图像获取工具比人眼更精细的分辨能力,应用计算机视觉技术进行信息诊断研究。论文简要介绍了计算机视觉技术,着重分析了作物图像获取方法和作物图像信息的分析方法,指出基于计算机视觉的作物水分亏缺诊断在实际应用中存在的问题,并对该领域的未来发展进行展望,指出:多信息融合是图像信息描述的主流趋势,高效的图像识别与分析算法是关键;水分亏缺诊断与作物缺水临界点、作物灌水量研究有机结合是实现作物田间实时灌溉和精量灌溉的前提。     

农业机械视觉导航基准线识别算法研究

随着计算机技术和图像处理技术的发展,机器视觉导航技术的研究与应用已扩展到农业工程领域,与GPS技术一起成为农业机械导航领域中最有发展前景的导航技术。该文介绍了农业机械视觉导航技术中可用于导航基准线的几种识别方法的原理和特点并对各种方法的应用研究进行了综述。