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机器视觉技术在现代农业中的应用摘要介绍了机器视觉技术的基本概念、原理以及系统组成讨论了机器视觉技术在现代农业生产前、生产中和生产后的应用状况并且在分析国内外研究现状的基础上针对机器视觉在现代农业中的应用提出了目前存在的问题和未来发展的方向。关键词机器视觉;现代农业;应用;问题;展望中图分类号TP391.4文献标识码A文章编号1007-5739(2014)08-0335-01ApplicationofMachineVisionTechniqueinModernAgricultureWANGWen-jing(DepartmentofElectronicInformationFoshanPolytechnicFoshanGuangdong528137)AbstractThebasicconceptsprincipleandsystemofmachinevisionwereintroduced.Theapplicationstatusofmachinevisioninmodernagriculturalproductionwasdiscussed.Basedontheanalysisandresearchstatusathomeandabroadcurrentproblemsandfuturedirectionofthedevelopmentwasproposedformachinevisionapplicationsinmodernagriculture.Keywordsmachinevision;modernagricultural;application;problems;prospects随着“在工业化、城镇化深入发展中同步推进农业现代化”这项重要任务在“十二五”规划中的提出我国的农业有了迅猛发展农业与自动化技术的研究和应用得到了高度的重视但是与国外发达国家还有一定的差距。机器视觉技术是促进农业生产和管理自动化水平提高的一种高效的手段。目前该技术在国内外农业领域的各个环节已经有了较大突破如种子质量检测、田间杂草识别、植物生长信息监测、病虫害监测等。机器视觉技术不仅节约了人力、物力的消耗而且提高了生产质量和效率。1机器视觉技术的基本概念、原理以及系统组成机器视觉也称之为计算机视觉是一种利用机器代替人眼进行观察、测量与判断的技术首先利用摄像机获取目标的图像然后通过计算机算法将图像进行数字化处理和颜色、形状和尺寸等的测量与判别[1]。机器视觉系统主要由光源、摄像机、采集卡和计算机构成。摄像机通过光电传感器将被测物光形象转化为电信号并且以图像的形式记录保存下来。图像采集卡是连接摄像机和计算机的纽带主要作用是把电信号转化为数字信号并将数字信号传输到计算机进行保存和处理。在实际应用中为了能够获得高亮度和高对比度的图像通常需要使用光源提供的灯光照明以便图像的获取和处理。2机器视觉技术在现代化农业中的应用2.1在农业生产前的应用进行种子质量检测。农作物种子质量的好坏对作物产品的优劣与作物产量的高低有着直接的影响作用在农业生产过程中有着至关重要的地位。成芳等[2]详细介绍了机器视觉系统的原理和发展动态并且从系统软件、硬件和国内外研究现状等方面综合描述了机器视觉在种子质量检测中的运用。陈兵旗等[3]利用机器视觉技术对水稻种子进行了精选首先提取长宽比和面积等特征参数并建立有关稻种类型的数据库进而对稻种类型进行判断然后通过扫描线数和扫描线上黑白像素的变化次数来判断种子是否破裂最后利用不同阈值提取的稻种面积差来判断稻种是否霉变。试验证明:该方法能对种子种类、发霉和破损情况等进行判断具有较高的准确率。2.2在农业生产中的应用2.2.1作物生长信息监测。农作物的生长调控、缺素诊断、产量分析与预测都是以作物生长信息为基础和依据的因此通过机器视觉的方法对农作物的生长信息进行监测成为当今机器视觉在农业中的研究热点之一。张云鹤等[4]设计了农作物茎秆直径变化测量系统通过测量图像中作物茎秆直径像素数、图像中参照物直径像素数和参照物的实际直径求取作物茎秆直径。使用该系统对黄瓜茎杆进行直径测量绝对误差在0.002mm以内。王文静等[5]设计了一个基于机器视觉的水下鲆鲽鱼类质量估计系统。该系统利用机器视觉和图像处理技术对不同生长发育阶段的半滑舌鳎进行了检测提取了鱼的面积、等效椭圆长宽比和圆形度因子等形状参数并将各参数分别与质量进行