机器视觉在农产品物流分级检测中的应用

综述了近些年国内外机器视觉技术在农产品品质分级检测中的研究进展,选取水果、谷物籽粒、家畜、家禽和蔬菜为代表,重点阐述了机器视觉技术针对这些农产品特征进行分级检测的方法以及成果。同时,总结了目前机器视觉技术应用于农产品物流分级检测的不足之处,展望了未来的发展趋势。     

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。     

基于机器视觉的火龙果自动分级系统设计

针对目前水果机械化分级效率低、效果差的现状和机器视觉技术在水果分级检测的应用前景,提出了利用机器视觉的技术对火龙果进行分级的方法。通过利用CCD摄像机和DSP处理器对火龙果进行缺陷检测及大小和色度的分级。试验结果表明:基于机器视觉的火龙果自动分级系统可以高效率、高准确率地实现对火龙果的自动分级,为后续产业化机器视觉水果分级系统提供了技术支持。     

大型瓜果品质检测分级技术研究进展

较全面地介绍了目前国内外大型瓜果(甜瓜、西瓜、柚子等)品质检测分级技术的研究现状以及方法,包括声波特性、振动频谱法、电磁技术、机器视觉技术以及光谱技术。同时,提出了大型水果的检测分级技术目前存在的问题,并对未来大型水果品质检测分级技术的发展予以展望。     

基于机器视觉和光谱技术水果分级的研究进展

机器视觉和光谱技术广泛应用于农业机械化领域,对推动农业智能化发展起着至关重要的作用。针对机器视觉在水果分级方面的应用现状,从研究对象的选取、检测分级特性指标以及检测方法的选择、机械装置及生产线开发3方面综述了研究的进展和存在的问题,并预测了相关的发展趋势,为机器视觉技术在农业中的应用提供了参考。     

机器视觉技术在农产品分级分选中的应用

机器视觉技术在农业自动化领域中的应用得到了广泛研究.为此,针对机器视觉技术在农产品分级分选自动化方面的研究情况进行了综述;同时,介绍了目前比较成熟的分级分选设备,并提出了机器视觉技术在农产品分级分选应用中存在的问题及发展方向.     

智能播种监测装置的研究进展

“播种器械+智能监测”作为实现精量精准播种作业的重要智能装备，对提高土地生产质量、配置能力和规范农业生产极其重要。本研究以气吸式穴播器为基础，分析现阶段智能播种监测装置研究进展和检测技术的发展现状，重点阐述适配于不同类型排种器、不同作物的智能播种监测设备，其中主要包括光电式、电容式、压电式和机器视觉式，分析其适配对象、工作原理、结构和优劣性，并提出新时期新农业发展要求下的智能监测设备的发展方向。     

基于计算机视觉技术的水果分级研究进展

较为全面地介绍了国内外基于计算机视觉技术的水果外观品质的单指标分级、多指标综合分级和水果内部品质检测分级的研究现状与方法,指出了现有研究中研究对象较单一、图像采集不全面、图像处理算法不多、精度不高等存在的主要问题.同时,提出了未来水果分级的发展方向,认为水果内外品质融合的一体化分级技术是未来的发展趋势.     

水果品质检测中的模糊阈值分割方法

为实现利用机器视觉技术进行水果检测分级，对水果检测图像的分割进行了研究。依据模糊集合理论，提出了先验知识引导的自适应模糊阈值分割算法，实验表明该方法应用效果较好。     

机器视觉在农业生产中的应用研究

机器视觉技术因其非破坏性、精度高、速度快等特点,在现代农业生产中得到广泛应用。基于前人研究成果和文献分析,综述了近年来机器视觉技术在农产品质量分级与检测、农田病虫草害控制、农业自动采摘系统、农作物生长过程检测以及农业机械导航等方面的国内外研究进展,并对机器视觉技术在各领域的研究情况进行分析和总结,提出了机器视觉技术在农业生产应用中存在的问题和未来的研究方向。     

牛肉自动分级技术研究进展分析

概述了目前世界上主要的牛肉分级标准，着重论述了机器视觉和图像处理技术在牛肉自动分级系统中的研究现状和进展，提出了现行的牛肉自动分级技术和方法面临的主要问题以及未来的发展方向。     

机器视觉在柑橘分级技术上的研究进展

为了解决水果分选过程中,人工分选费时费力,机械分选可能会刮伤果皮,机器视觉技术用于水果行业分选有着巨大的优势。文章综述了近几年国内外机器视觉技术在水果品质分选行业的分级技术研究现状。目前学术界采用传统图像处理技术研究机器视觉柑橘检测分级方法都是人为设计特征,分选准确率有待提高,近几年深度学习算法在图像处理上表现出了极好的检测效果,该方法不需要人为设计特征,只需要训练足够的样本数据,就可输出想要的结果。针对传统图像处理技术存在的弊端,深度学习算法尤其是卷积神经网络算法（CNN）在柑橘品质检测分级上有着巨大的研究价值。     

中国柑橘外部品质机器视觉检测分级技术研究现状与展望

柑橘外部品质是影响消费者采购和决定市场价值的重要因素之一。柑橘颜色、大小、形状和缺陷等外部品质指标的人工检测与分级费时、费力并且主观性强。因检测结果客观性好、自动化程度高,传统机器视觉技术和高光谱视觉技术成为果蔬外部品质检测技术与装备研究的热点。综述了我国机器视觉技术和高光谱视觉技术在柑橘外部品质检测技术与装备的研究现状、面临的挑战和未来发展的方向。      

农产品分级处理新技术

介绍了应用在农产品品质检测与分级作业中的几种高新技术，如光电技术、计算机视觉技术、介电分选技术以及核磁振荡技术等；分析了它们的原理、应用与发展，并对未来的研究提出了建议。     

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。     

机器视觉在水果缺陷检测中的研究现状

随着我国加入WTO,提高农产品质量和国际竞争力能力是当务之急。为此,对机器视觉在水果缺陷检测进行较为全面地论述。首先简单地介绍了机器视觉在水果分级检测中的重要性,并分别从国内和国外两个方面描述了机器视觉在水果缺陷研究中的最新进展,指出了当今国内外研究中存在的问题和今后进一步研究的设想。     

机器视觉高精度测量技术在农业工程中的应用

基于机器视觉的高精度测量技术在国内外已广泛应用于工业、医学、农业等领域,近年来在农业工程相关研究与应用中也得到了长足进展,应用对象涉及到蔬菜、水果、农作物和相关农业作业装备等。为此,从机器视觉定量检测和精确检测的角度出发,综述近年来机器视觉检测技术在农产品分级、农业机器人动作规划、植物生长参数检测和播种机排种性能试验等方面的应用以及进展,同时也简要讨论了该技术在非农业领域的应用现状和在农业工程领域的发展趋势,为农业现代化新技术的应用提供参考。     

核桃分选机的研究现状

核桃分级技术是其产业化过程中进行流通、贮藏保鲜及深加工和提高农产品附加值的关键技术之一。为此,针对我国目前各种红枣分级技术以及红枣分级技术未来需要解决的问题,介绍了我国目前最典型的核桃分级机以及各自的结构和特点。结果表明:机械式核桃分级机在一段时间内还有很大的市场,随着核桃分级技术的发展,基于机器视觉的红枣分级机在特定的使用对象方面取代原有的机械式核桃分级机是必然趋势。     

浅谈水果检测及分拣研究进展

社会生活水平的提高使得人们追求更加新鲜、美观、优质的水果产品。水果采摘后分拣时间紧,作业要求高,人工分拣已不能满足市场需求,机械检测与分拣技术的发展显得尤为关键。本文在现有检测与分拣技术进行分类总结的基础上,提出了基于机器视觉技术的智能分拣和自动分拣技术,并指出智能分拣和自动分拣为未来水果检测与分拣技术的主流发展方向。     

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。