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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。 相似文献
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机器视觉技术在农产品分级分选中的应用 总被引：3，自引：1，他引：3
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. 相似文献
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机器视觉技术在农产品尺寸和形状检测方面的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
农产品的外形尺寸是农产品品质的重要特征之一,因而也成为农产品分级的重要依据.农产品在其生产过程中由于受到人为和自然等复杂因素的影响,产品品质差异很人,如大小、形状、色泽等都是变化的,很难整齐划一,故在农产品品质检测与分析时要有足够的应变能力来适应情况的变化.机器视觉不仅是人眼的延伸,更重要的是具有人脑的部分功能,其在农产品品质检测上的应用正是满足了这些应变的要求.现在,机器视觉技术随着图像处理技术的专业化、计算机硬件成本的下降和速度的提高以及机器视觉系统的诸多特点已广泛地应用于农产品品质检测、品种的识别和分级中.利用机器视觉进行检测不仅可以排除主观因素干扰,而且还能对检测所得指标进行定量描述,具有人工检测所无法比拟的优越性.本文着重介绍了国内外机器视觉技术在农产品尺寸和形状检测方面的应用. 相似文献
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随着图像处理技术的专业化与计算机硬件成本的下降和计算机速度的提高,机器视觉技术在农产品品质自动检测领域应用已经越来越广泛。为了能充分利用国内外的最新研究成果,从小麦、水稻和玉米3种谷物综述了国内外在利用机器视觉技术进行外观品质检测的研究现状,同时,指出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。 相似文献
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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。 相似文献
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小型农产品分选机设计与试验 总被引：2，自引：0，他引：2
针对家庭农场及小规模营销的需要,设计了基于机器视觉的小型农产品分选机。农产品在平胶带上形成多通道阵列式输送,以DSP作为机器视觉单元的核心,采集一帧图像可分析多个通道,并根据农产品的形状、颜色等图像特征进行分选。在水平输送速度为9.2 cm/s、农产品输送间隔为16 cm、4通道并行输送的条件下,选用核桃、红枣及栗子3种农产品进行了分选机性能测试。试验表明,机器能够可靠工作;核桃、红枣和栗子的分选准确性分别为91.66%、94.79%和97.39%;分选速度达8 800个/h。因此采用DSP芯片作为小型分选机的机器视觉核心是可行的,可以为农产品分选机的小型化、低成本提供技术支持。 相似文献
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随着图像处理技术越来越专业化,导致计算机硬件成本的下降和计算机速度的提高,机器视觉技术在农产品品质自动检测领域应用已经越来越广泛。为了能充分利用国内外的最新研究成果,文章综述了国内外在利用机器视觉技术进行外观品质检测的研究现状,同时指出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。 相似文献
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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。 相似文献
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【目的】在智能化农业机械中合理应用计算机视觉技术,为农业现代化生产提供强有力的技术支撑。【方法】笔者通过分析计算机视觉技术在智能化农业机械中的应用优势,从田间作业机械、农业收获机械、农业导航机械、农产品加工与分选机械、病虫害防治农业喷洒机械这5个方面阐述了计算机视觉技术在智能化农业机械中的具体应用,并提出加大政府支持力度、注重专业人才培养等对策提高计算机视觉技术在智能化农业机械中的应用效果。【结果】智能化农业机械与计算机视觉技术的有机结合,可以有效调整和优化农业生产模式,减少生产成本投入,促进农民增收,节能环保,助推我国农业可持续、高质量发展。 相似文献
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计算机视觉技术在农产品品质检测中的应用 总被引：2，自引：0，他引：2
一、引言 计算机视觉又称机器视觉,是指由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的形状知识与距离、速度感知等。计算机视觉技术是多学科的交叉与结合,它涉及到计算机、数学、光学、心理学、生理学、物理学、信号处理等诸多学科。研究计算机视觉的目的是要实现对人类视觉的模拟和延伸,简而言之,对模拟高等动物的视觉系统而言,完成对物体的形状和类别的识别是最重要的。计算机视觉处理的原始信息多是 相似文献
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计算机视觉技术与品质检测自动化 总被引：4，自引：0，他引：4
随着计算机硬件成本的下降和速度的提高，计算机视觉技术在农产品品质自动检测领域的应用前景已经越来越广阔。为此，从农产品尺寸与面积检测、形状检测和颜色检测等3个方面综述了国外在利用计算机视觉技术进行农产品品质自动检测方面的研究进展，并指出了目前尚需解决的难点问题。 相似文献
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虚拟仪器技术在农业领域具有广阔的应用前景.利用数据挖掘技术可以对农业数据进行有效分析;利用数据融合技术可以对农业资源进行有效监控;利用机器视觉技术可以对生物视觉功能进行有效模拟.将虚拟仪器技术应用于农机产品的计算机检测、农产品等级分选、自动化农场的监控与数据采集,以及种子、秧苗或细胞生物特性的研究等,都能够缩短系统开发周期,提高科研效率与测试精度,满足系统灵活性的要求. 相似文献