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萬方數(shù)據(jù)

計算機視覺技術(shù)在農(nóng)機自動化上的應(yīng)用與優(yōu)勢分析農(nóng)機使修年第期董美榮拖嘏┐寤禱裰行模諏農(nóng)業(yè)機械的自動化是農(nóng)機技術(shù)發(fā)展的必經(jīng)之路，近年來在傳統(tǒng)農(nóng)機技術(shù)的基礎(chǔ)上，農(nóng)業(yè)機械的自動化程度得到了顯著的提升，為很多新功能的研發(fā)與實施奠定了基礎(chǔ)。將計算機視覺技術(shù)與現(xiàn)代化的農(nóng)機自動化技術(shù)進行結(jié)合，有利于進一步提升農(nóng)業(yè)機械的自動化和智能化程度，使農(nóng)業(yè)機械更好地代替人力進行生產(chǎn)勞動。隨著相關(guān)研究的深入，視覺技術(shù)結(jié)合計算機技術(shù)、圖形處理技術(shù)，能夠完成農(nóng)田的作物采摘、分選等多種工作，并具備良好的可靠性和精準度特點。計算機視覺技術(shù)簡介計算機視覺技術(shù)是一種新興的技術(shù)，廣泛應(yīng)用在自動制造和機器人領(lǐng)域，其結(jié)合了機械技術(shù)、計算機技術(shù)、圖像技術(shù)、光學(xué)技術(shù)、傳感器技術(shù)等眾多先進技術(shù)，并通過多種技術(shù)的結(jié)合實現(xiàn)替代人的視覺功能的效果。視覺技術(shù)工作時，首先通過傳感器接收透鏡獲得的影像信息，再經(jīng)過成像技術(shù)對獲得的影像進行處理，將所需要的重要影像特點信息進行提取并將其輸出給處理器，實現(xiàn)對外界圖像信息的實時反饋。視覺技術(shù)的研究發(fā)展經(jīng)歷了一維成像視覺技術(shù)、二維成像視覺技術(shù)和三維成像視覺技術(shù)三個階段，現(xiàn)階段的三維成像技術(shù)不僅能識別形狀、顏色等信息，還能實現(xiàn)位置關(guān)系的獲取，準確度更高。視覺技術(shù)系統(tǒng)主要由光源照明、攝像機和圖像采集卡組成圖像的獲取功能部件，能夠?qū)崿F(xiàn)對圖像信息的獲取和相關(guān)數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)化，然后通過對獲得數(shù)據(jù)的分析和對圖像進行邊緣銳化、平滑、分割、特征抽取等處理，實現(xiàn)對圖像的處理和進一步數(shù)據(jù)傳輸，以供機器執(zhí)行后續(xù)動作。泳跫際踉諗┮禱抵械撓τ視覺技術(shù)在農(nóng)機導(dǎo)航上的應(yīng)用計算機視覺技術(shù)在農(nóng)業(yè)機械導(dǎo)航上的應(yīng)用主要包括三大方面：一是對農(nóng)業(yè)機械行駛路線的分析與狀態(tài)獲取。現(xiàn)階段，在傳統(tǒng)的衛(wèi)星導(dǎo)航技術(shù)之上，為進一步提高農(nóng)業(yè)機械自動作業(yè)時導(dǎo)航的準確性，常將計算機視覺技術(shù)與己郊際踅薪岷應(yīng)用。無論是農(nóng)田還是果園，在機械化生產(chǎn)下衛(wèi)星導(dǎo)航預(yù)設(shè)的行駛路線通常會受到農(nóng)田實際生長條件的影響，視覺技術(shù)通過對輪廓、形狀、距離、顏色的感知，通過計算機技術(shù)賦予的算法進行運算處理，能夠輔助指導(dǎo)農(nóng)機的行駛狀態(tài)。二是用于躲避農(nóng)田問的障礙物。當視覺系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)農(nóng)機具行駛途徑上存在障礙物，會對控制系統(tǒng)發(fā)出警報，以避免在行駛過程中與障礙物發(fā)生碰撞。三是與控制系統(tǒng)合作完成相對復(fù)雜的行駛中控制功能。例如對于農(nóng)業(yè)植保作業(yè)而言，在進行噴霧作業(yè)時通過行駛過程中獲取的農(nóng)作物信息，能及時控制噴藥量的增減，實現(xiàn)更為精密的導(dǎo)航同步作業(yè)需求。視覺技術(shù)在果蔬采摘工作的應(yīng)用傳統(tǒng)的果蔬采摘工作，只能依靠人力進行，不僅作業(yè)的成本高，而且工作效率低下，工作人員的勞動負擔很大。隨著計算機視覺技術(shù)的應(yīng)用，其良好的識別能力能幫助農(nóng)業(yè)機械快速的識別需要采摘的目標作物，進而實現(xiàn)高效率的無人化自動采摘工作。在進行果蔬自動采摘時，計算機系統(tǒng)對攝像頭所獲取的圖像進行分析，通過果蔬與枝葉等環(huán)境因素的明顯特征差別，快速篩選出目標果實，從而完成采摘工作。圖Jヅ檬泳跫際踝遠摘的過程，諸如此類的色彩分明、生長集中的果實更適合視覺技術(shù)的自動采摘工作。在實際應(yīng)用中，自動采摘的精確度受到光照條件、遮擋物、自然風等多種因素影響，現(xiàn)階段采摘總體成功率僅在％左右，但隨著計算機技術(shù)和圖像處理分析技術(shù)的進步，自動采摘的準確率還將不斷上升。視覺技術(shù)在病蟲害防治中的應(yīng)用病蟲害防治工作是確保農(nóng)業(yè)穩(wěn)產(chǎn)高產(chǎn)的重要工作，在現(xiàn)代化的

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總結(jié)

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