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机器视觉技术的农业应用研究进展

番茄app机器视觉技术是运用光学设备获取真实图像,通过图像处理技术进行图像分析获取所需信息或控制机械执行装置完成预设操作的一种非接触式测量技术,可以对目标物体的外形特征、位移尺寸等几何量进行实时、在线检测,具有有效、高精度、有效率等优点,广泛应用于工业、农业、制造业、交通业、航空航天等领域。

番茄app机器视觉技术在农业领域的应用研究起始于20世纪70年代,主要集中在植物种类的鉴别、农产品品质检测等方面,初期的研究多数是对机器视觉在农业应用的可行性分析及图像处理算法的开发。随着计算机软硬件、图像采集处理装置、图像处理技术的迅猛发展,机器视觉技术在农业的应用领域不断扩展。目前,美国、日本、德国等发达国家已经开始将机器视觉系统应用到农业生产的各个阶段,以解决人口老龄化加剧、劳动力缺失等问题引起的挑战。


中国的相关研究,多数仍处于试验阶段,但随着国家的政策支持和经济投入,也取得一定研究成果;机器视觉技术在农业领域主要应用于农产品质量分级和无损检测、作物信息监测等。基于机器视觉的农业装备可以极大提高生产效率,实现农业生产的智能化。随着智能驾驶的兴起,农田车辆导航成为当前研究热点,搭载机器视觉系统的智能农业机械也广泛地应用在农业生产中。中国正处于传统农业向现代农业的过渡期,融合各种现代化智能技术的农业将成为未来发展趋势。机器视觉技术在农业生产的应用可以节约劳动力、带动产业升级、推动农业现代化的发展进程,对未来农业的智能化发展有重要意义。


机器视觉技术概述


机器视觉系统一般包括光源系统、图像捕捉系统、图像数字化模块、图像处理系统和控制执行模块。首先采用CCD(CMOS)摄像机获取图像,经采样量化后将模拟图像转换为数字影像或数字信号传送到图像处理系统。图像处理系统对这些信号运用各种运算进行目标特征的提取,如目标的颜色、位置、大小等,*后根据预设的判定标准输出所需结果、显示数据或控制执行模块完成预定操作。

现在机器视觉技术已经发展成为一门涉及人工智能、神经生物学、心理物理学、计算机科学、图像处理、模式识别等诸多领域的交叉学科。随着基于统计学模型的机器学习的快速发展,各种浅层机器学习模型相继被提出。结合机器学习相关统计学特征的算法使得机器视觉系统的精度和效率都有了很大提升。近年来,深度学习在特征提取方面表现出来的独特优势,成为人工智能领域*热门的学习方法。其中,卷积神经网络模型(CNN)是专门用于视觉领域的学习方法,极大地推动了机器视觉技术的发展。