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机器视觉是一门涉及模式识别、神经生物学、计算机科学、人工智能、图像处理、心理物理学等诸多领域的交叉学科。主要是通过计算机对人类某些视觉方面的智能行为的模拟和再现，再处理并理解从客观事物的图像中提取到的信息，最终达到在实际检测和控制中应用的目的。
5 {4 v1 [3 g& q随着计算机与图像处理技术的发展,机器视觉技术的研究与应用已扩展到农业工程领域,
) O" |6 k0 x4 Q' ] ?6 D2 f7 L+ F, ~并在许多方面取得了重大成果。机器视觉产品在农业生产中的应用主要有以下六个方面 :) B% c2 X* u" V" q
1、机器视觉系统在农业机械中的应用6 x! \9 ]9 R1 w \& K" e
农产品分选应用是机器视觉技术在农业机械中应用较多的一个方面，主要是利用该项技术进行无损检测，并在农产品加工过程中进行品质自动检测及反馈控制。
) X0 b- u; q" o3 Q0 Q2、机器视觉技术在农业生产自动化中的应用
1 U$ e7 Q' R; n) Q: W在动植物的生长过程中，根据对其生长情况的精确进行监测，可以有效的调节动植物的生长环境，以确保动植物生产所需。
# ]+ F J j) u% E* a( O8 ^) a3、对瓜果蔬菜品质的无损检测
; D& B; W' I% S4 p5 J& I) I通过工业相机、工业镜头等机器视觉系统，采集其形态，颜色等特征，将采集结果输出图像处理系统，根据对比分析或者深度学习等技术得出瓜果品质优劣合格等判断。
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4、烟叶质量检测1 J: [" S' y) b3 A" q
对烟叶样本进行颜色分析，通过机器视觉系统对烟叶颜色特征进行初步获取，采用轮廓算法对烟叶的整体图像外型轮廓进行提取。通过烟叶对光的透过特性对叶片结构和身份特征进行综合提取和描述。* {9 Q' O4 B' y
5、谷物识别与分级中的应用: M; A2 \/ G( g+ j' B# N6 D6 w
对大米、小麦、玉米以及其他谷物的识别和分类，例如根据应力裂纹、形态、颜色特征等，应用神经网络、高速滤波等技术来进行识别和分类。
" e! Z5 {& h: b& K+ Z6、农副产品的出厂质量检测，如出厂包装、质量合格检测等。7 ]# e6 c* e' \0 H
以上就是机器视觉系统在农业领域的应用，深圳四元数致力于运动控制、图像与视觉传感等工业自动化技术的研发和应用，产品广泛应用于印刷设备、模切设备、贴合设备、多轴数控设备、机械手、电子加工和检测设备、激光加工设备、抛光机械生产自动化等工业控制领域。' w! f! f" ]. \0 G1 t
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发表于 2020-9-19 10:16:38
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