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。     

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。     

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。     

机器视觉技术在设施农业环境调控中的应用

计算机技术的快速发展推动了现代控制技术在设施农业中的应用。为此,综述了国内外将机器视觉技术用于植物生长信息检测的研究进展,认为通过机器视觉技术获取作物生长信息,结合现代智能控制策略及先进的调控设施研究植物的生理特性,可为作物提供理想的生长环境,提高作物的产量、质量与经济效益,是极具时代意义的研究领域。     

机器视觉技术在农业机器人定位中的作用

随着科学技术的飞速发展,机器视觉技术在不同的应用场景下取得了良好的效果。机器视觉技术通过卷积神经网络、YOLO等模型,可以实现目标检测、目标分类、位置识别等。实践证明,农业机器人进一步结合机器视觉技术可以极大地提高农业智能化水平。基于此,课题组介绍了机器视觉技术在农业中的应用场景,详细分析了农业机器人的定位解决方案,结合单目相机提出了实现目标定位的方法,结合图像特征点提出了农业机器人位置的确定方法。结果表明,机器视觉技术能够实现农业机器人的精确定位,有利于农业的智慧化、自动化发展。     

机器视觉在农业车辆导航系统中的研究进展

机器视觉是农业自动车辆获得导航信息的一种方式,其基本任务是从图像中识别出作物行,然后提取作物线。目前有两种分析图像的模式：基于2D图像信息的边缘特征分析法,基于1D灰度信息的特征分析法。综述了国内外在这个领域的研究进展,并提出一些符合我国农业现代化发展趋势的机器视觉研究思路。     

机器视觉在种子自动分选系统中的应用

机器视觉技术在农业工程领域应用已经越来越广泛。为此,首先介绍了利用机器视觉技术的种子自动分选系统,并综述了近年来国内外在利用机器视觉技术对农作物种子进行自动检测方面的研究进展,认为种子的动态在线检测应用前景广阔。同时,指出了当今国内外研究中存在的问题和对今后研究的进一步展望。     

西红柿采摘机器视觉中的图像采集技术

对机器视觉中现有的两种图像采集方法进行了比较分析,得出基于VFW的图像采集方法具有较大优点的结论,该方法为机器视觉系统的开发提供了新的途径.为此,介绍了VFW实现图像实时采集的基本过程;在基于VFW图像实时采集的基础上,完成了西红柿采摘机器视觉中的图像实时采集软件系统的设计.通过使用该系统对采摘物进行实时采集可知,其采集效果能较好地满足实际需要.     

机器视觉技术在农业领域中的应用

机器视觉又称计算机视觉,指人类设计并在计算机环境下实现的模拟或再现与人类视觉有关的某些智能行为的技术,如对印刷与手写文字识别、图像模式识别和物体三维表面形状知识与距离、速度感知等.机器视觉技术在农业上的研究与应用始于20世纪70年代末期,主要研究集中于农产品分选机械中利用机器视觉对农产品进行品质检测与分级.由于受当时计算机发展水平的影响,检测速度达不到实时要求,处于实验研究阶段.随着电子技术、计算机软硬件技术、图像处理技术及与人类视觉相关的生理技术的迅速发展,机器视觉技术本身在理论和实践上都取得了重大突破,除农产品分选机械外,目前该技术已经渗透到农产品鉴定、农作物生长、农产品收获等多个领域.     

机器视觉技术的发展和应用

1机器视觉系统的概述 机器视觉(又称计算机视觉)是指用计算机来实现人的视觉功能,也就是用计算机来实现对客观的三维世界的识别.简言之,机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断.机器视觉系统是指通过机器视觉产品(即图像摄取装置,分CMOS和CCD两种)将被摄取目标转换成图像信号,传送给专用的图像处理系统,根据像素分布和亮度、颜色等信息,转变成数字信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征,进而根据判别的结果来控制现场的设备动作.     

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。     

基于机器视觉的农业车辆路径跟踪

简述了一种基于机器视觉的农业车辆自动导航系统.提出了直线检测算法,显著降低了内存需求和时间消耗;以横向偏差和航向偏差作为输入量,构建了二维模糊决策器,对期望前轮转角进行决策;构建了基于PID的转向控制器,实现前轮转向控制,并采用简化的两轮车运动学模型进行了仿真.仿真和实验结果表明,该导航系统可以有效地实现直线路径跟踪.当车速为0.3m/s时,最大跟踪横向偏差不超过5cm,平均偏差不超过2cm;当车速为0.6m/s时,最大跟踪横向偏差不超过8cm,平均偏差不超过4cm.     

机器视觉技术在农产品收获和加工自动化中的应用

综述了国外农产品收获和加工自动化方面的研究进展,介绍了国外在识别被叶子遮挡部分重叠的果实、树上果实的全天候识别技术,果实成熟度的检测方式,以及农产品加工中的自动定位、定向、杂质检出和质量控制等方面所取得的研究成果。     

机器视觉在农业机器人自主导航系统中的研究进展

自主导航是移动机器人的关键技术.机器视觉由于信息量大和人性化特征,视觉导航已成为农业机器人获得导航信息的一种主要方式.为此,综合分析了目前国内外视觉导航技术的研究现状及其存在的问题;同时,探讨了研究中需要解决的关键技术.最后,展望了农业机器人视觉导航技术的发展趋势.     

机器视觉在农产品品质检测和采收包装中的应用

机器视觉技术代替人工视觉不仅可以提高工作效率和自动化程度,而且可以适应一些复杂环境,避免人工作业中由于主观因素影响出现的误差。为此,从农产品的表面缺陷和损伤、尺寸与形状和颜色识别3个方面介绍了机器视觉技术在农产品品质检测中的应用现状,以及机器视觉技术在农产品采收和产后包装过程中国内外的应用现状。     

计算机视觉技术在农业机械中的应用

分析了计算机视觉技术的特点,概述了其发展过程;回顾和综述了计算机视觉技术在自动检测机械、智能收获机械、农业智能加工机械、智能田间作业机械等方面的应用;提出了计算机视觉技术在农业机械应用研究中需要重点解决的几个问题.     

计算机视觉技术在农业机械中的应用

分析了计算机视觉技术的特点，概述了其发展过程；回顾和综述了计算机视觉技术在自动检测机械、智能收获机械、农业智能加工机械、智能田间作业机械等方面的应用；提出了计算机视觉技术在农业机械应用研究中需要重点解决的几个问题。     

基于机器视觉的农业植保技术研究进展

综述国内外机器视觉技术在农业植保领域的应用进展,分析机器视觉技术在农作物病虫害自动识别与诊断的应用前景,指出目前尚需解决的难点和研究方向。