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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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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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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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