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农业信息技术的快速发展对于推动我国农业生产效率的提升、保障我国粮食安全和农业可持续发展具有重要意义,是目前世界各国研究的重点技术。精细农业是20世纪末期美国相关农业科研部门提出的一种新型农业生产方式,是一种以现代农业系统和信息技术为基础的农业微观管理系统,其技术核心是根据作物生长需求确定对作物的投入,因此,精细农业下作物生长、气候环境和土壤信息的快速检测与解析技术是确定作物生长与产品质量的重要技术条件。以作物生长信息、土壤信息、气候信息和农产品质量信息的快速检测与解析技术为研究重点,系统论述了相关检测方法与设备,对于全面提升我国精细农业的发展提供理论借鉴,同时为更多研究学者提供相关理论知识与应用参考。 相似文献
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机器视觉在农业车辆导航系统中的研究进展 总被引：5，自引：2，他引：3
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。 相似文献
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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. 相似文献
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农业机器人视觉导航技术在国内外被广泛研究.为此,对视觉导航机器人系统的3个主要研究方面:导航参数获取方法、导航控制方法和算法、视觉硬件系统的国内外研究及视觉导航系统研究情况进行了综述,提出了视觉导航技术存在的问题及发展方向. 相似文献
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机器视觉技术在现代农业生产中的研究进展 总被引：2，自引：1，他引：1
机器视觉技术已经广泛应用于农业生产的各个环节,详细阐述机器视觉的概念、组成部分、工作原理以及发展历程,总结国内外的研究成果,介绍机器视觉技术在作物病虫草害识别与监测、作物生长信息监测与产量估计、果蔬识别定位与采摘、种子产前检测与果蔬分级以及农业机器人视觉导航等领域的研究进展与应用情况,提出农业场景视觉系统在稳定性、可靠性、准确性以及嵌入式视觉系统硬件计算能力与核心算法等方面还有待提高与突破,国内高水平学者集中的研究机构匮乏,行业创新能力不足,本土企业竞争力较弱等劣势;认为3D视觉技术、多传感器融合的视觉系统以及与5G深度融合的视觉系统将会成为未来农业生产领域的主要研究方向。此外,机器视觉技术的应用势必会带动产业升级、推动农业智能化发展,为无人农场建设提供有力的技术保障。 相似文献
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基于机器视觉的农田机械导航线提取算法研究 总被引：4，自引：0，他引：4
随着科学技术的发展,精细农业已成为现代农业发展的主导方向。农业机械的自动导航技术是精细农业的关键技术之一,也是实施精准农业的基础。机器视觉由于其广泛实用性,已成为农田机械导航线提取的重要方法。目前,机器视觉自动导航线提取易受自然环境干扰,且在实时处理速度上有待提高。为此,研究了一种导航线提取算法,旨在简化图像处理,提高通用性。首先对CCD获取的彩色农田图像,使用改进的过绿色算法进行灰度化,得到目标区分较好的图像;然后使用改进的OTSU算法对图像进行分割,得到二值图像,再采用滤波、腐蚀、膨胀相结合的算法去除图像噪声;最后提取作物行骨架,拟合作物行直线并进行方向校正,计算相机偏差,为实时校正航向提供反馈信息。试验结果表明,该算法处理一幅图像所用时间在200ms左右,可满足农田机械实时导航的要求。 相似文献
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采摘机器人拥有自主收集信息并进行有效判断的能力,可以独立完成对果实的采摘作业,对满足水果种植需求、减小水果种植的劳动力投入及降低生产成本有着很重要的实际应用价值。为此,以嵌入式ARM智控系统为基础平台,设计了采摘机器人视觉测量与避障控制系统。该系统集机器视觉、视觉传感感知、伺服电机驱动和ARM智控模块于一体,建立了采摘机器人采摘运动学的数学模型,并通过BP网络神经型迭代学习算法测量果实的距离和球心坐标,对成熟果实进行精准识别和定位采摘。试验结果表明:采摘机器人能准确地进行自主采摘,成功率比较高,躲避障碍物的能力很强,更适合在复杂未知的果园中进行收获作业。 相似文献
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随着机器视觉技术的发展,特别是2010年以后,我国的机器视觉技术逐渐受到市场的关注,机器视觉的应用呈逐年上升趋势。畜牧业也正在从传统放养向集约化、智能化方向转型,机器视觉技术与畜牧业结合交叉最早应用在20世纪六七十年代,由于受当时的养殖环境、图像处理技术和计算机硬件的制约,仅仅停留在初级研究阶段。如今,图形图像、视频信息和自动控制等现代高新技术的发展,应用先进的人工智能技术以改善目前传统落后的养殖模式迎来了新的挑战。从机器视觉在家畜的个体跟踪、性能测定和行为判定3个方面的应用角度进行了阐述,最后对机器视觉在畜牧业中的发展进行了总结和展望。 相似文献
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为了进一步改善耕种机的播深控制和排种精度,提高耕种机的设计效率,提出了一种基于数值仿真模拟的耕种机播种精度优化设计方法,建立了播种机的虚拟样机模型,并对播种参数的优化效果进行了仿真计算分析。利用三维绘图软件UG设计了排种器的零部件,建立了装配模型,设计了精密播种机的虚拟样机模型;采用ADAMS软件对排种器排种精度和播种机虚拟样机的播深合格率进行了动力学仿真。通过数值仿真模拟计算,得到了精密播种机播深随时间的变化曲线,以及ADAMS参数优化前后排种精度和播深合格率的结果。通过结果的对比分析发现:优化后的排种器排种精度有了明显的改善,且变异系数小;虚拟样机的播深合格率有了明显的提高,并且播深控制的稳定性较好,播深的控制精度较高,为播种机的优化设计提供了技术参考。 相似文献
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精整地联合机可为农作物的种植与耕种提供良好先决条件。为不断提高精整地的作业效率,实现精准化、机械智能化控制目标,根据精整地联合机的工作原理,通过对其整机结构进行参数优化及关键作业部件的机理分析,将智能自动控制与调节技术应用到精整地联合机控制装置,完成联合机整机的设计与关键部件参数选定。同时,进行试验验证,结果表明:采用智能化控制的精整地联合机作业效果良好,整机的翻土、平整等多项性能均得到较好提升,效率提升约可达20%。此设计对于农业机具的发展具有一定的参考价值。 相似文献
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农机作业油料泄露,农机废油处理不当,农机作业化肥、农药过量施用,农机作业排放废气等行为,对资源和环境造成了严重危害,导致农产品质量下降,影响着我国农业可持续发展.为此,参阅了国内外农机作业污染防控措施,分析了智能化变量农机,变量施肥机械,智能化喷药机械,保护性耕作技术与设备,制定作业标准、技术规范和提高农机产品质量等农机作业污染防控措施.通过采取科学的污染防控措施,可以达到保护环境,提高农产品竞争力,促进人民身体健康,解决"三农"问题,实现人类与环境和谐共处的目的. 相似文献
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机器视觉导航技术是农业机械装备中应用智能控制的重要研究方向.为此,分析了机器视觉信息处理的主流理论框架模型及其存在的不足,提出了一种改进了的机器视觉信息处理的农业机械导航视觉系统结构,并探讨了农业机械机器视觉导航系统的特点及其关键技术.农业机械机器视觉导航研究具有广阔的发展前景. 相似文献