計算機視覺技術在農業自動化中的應用

王文凱　羅丹

摘 要：隨著計算機視覺技術的快速發展，該技術在農業自動化中的應用也變得越來越廣泛。基于前人的研究，對計算機視覺技術進行簡要的介紹，并對計算機技術在農業自動化中的實際應用、存在的問題以及其未來的研究方向進行論述，以期給相關研究人員帶來一些有用的建議及方法。

關鍵詞：計算機視覺技術;農業自動化;應用

中圖分類號：S220;TP391.41文獻標識碼：A

doi：10.14031/j.cnki.njwx.2019.11.009

計算機視覺技術是一種新型的研發技術，開始于19世紀60年代初期，經過不斷地改革與發展，計算機視覺技術已經趨于成熟。在我國，計算機視覺技術很快地被應用到農業生產過程中，如今，計算機視覺技術已經成為農業發展領域的熱點研究課題。

1 計算機視覺技術概述

計算機視覺技術可以通過圖像分析理解和圖像處理來控制數據或者獲取相關的影像，進而可以模擬出物體的形狀及視覺特征，從專業的角度來看，計算機視覺技術屬于人工智能應用與計算機模式識別的范疇。隨著計算機視覺技術的不斷發展，該技術在農業自動化中的應用也取得了很大的進展，主要應用于溫棚中農作物的檢測、成熟農產品的自動收割以及農產品質量的鑒定、分類等方面。

計算機視覺技術在實際的應用過程中，具有信息采集、信息處理、信息分析、信息理解等功能。同時也會有很多的因素影響其功能，主要有兩方面的因素：第一是系統內部組成，即該系統中含有哪些模塊，模塊之間的聯系如何等，第二是模塊的技術以及每個模塊功能實現的方式。

2 在農業自動化中的實際應用

2.1 在農作物生長過程檢測方面

在國外，計算機視覺技術在溫室農作物生長方面的研究已經有很多類型，各種各樣的研究為農作物的生長帶來了更加有利的條件。然而在我國關于此方面的研究起步比較晚，但是發展很快。目前已經有很多學者取得了一定的研究成果，例如利用計算機視覺技術來獲取種子的外形圖像相關參數，然后借助圖像處理技術來提取圖片中農作物的相關參數，進而完成對溫室農作物的生長研究。

2.2 在農作物自動化管理方面

掌握農作物的生長動態對于增加農作物的產量具有至關重要的作用，農作物的性質形狀檢測一直是生產管理人員以及農業方面的研究學者需要解決的重要問題。隨著經濟的不斷發展，傳統的檢測方法已經不再適用于當今的農作物檢測。計算機視覺技術可以對農作物的生長狀態進行監控，通過農作物的生長狀態的圖像參數進行采集，進而分析農作物的具體生長狀態。一些研究學者應用計算機視覺技術完成了對農田中雜草密度的識別，進而根據雜草的投影面積計算出了農田中雜草的整體密度。

2.3 在農作物自動采摘方面

一些學者通過應用機器識別技術對蘋果的圖像信息進行處理，實現了蘋果圖像的輪廓線的確定，完成了對果田中蘋果的檢測和定位，進而實現了蘋果的自動采摘。還有一些學者在研究柑橘的自動化采摘中，借助自然光的因素，完成對柑橘的分類模型識別，此項研究的準確率已經達到78%，并且柑橘采摘的速度符合農產品的采摘需求，但是自動采摘的精準度還是比較低。2003年，荷蘭學者利用視覺技術原理創造了對黃瓜采摘的機器人。還有日本學者利用傳感器和機器視覺結合的技術實現了對西紅柿的自動采摘，該技術更加準確、更加便利。

2.4 在農作物分級和加工方面

計算機視覺技術可以實現無損的檢測，進而對農產品進行分級。近年來，隨著計算機視覺技術的不斷發展，該技術逐漸被應用于水果、蔬菜等農產品的檢測方面。一些學者根據水果的不同著色度建立了人工神經網路識別模型，該模型可以實現對農產品的檢測，并對農產品進行分級處理，經研究發現，該技術的準確度高達98%。

3 待解決的問題及未來的研究方向

3.1 農產品圖像復雜

農產品的背景圖像比較復雜，并且具有不確定性，農產品本身也很有可能被遮擋，使農作物的識別存在障礙。在室外環境中，光線的亮度不確定導致成像不穩定。因為學者的研究都是在室內進行的，光線比較穩定，但是與真實的農田環境存在著很大的差異，這些因素為圖像識別增加了難度。

3.2 缺乏自主研究

計算機視覺技術對農業自動化的應用主要依賴于專家建立的知識庫，而如今我國專家知識庫還不夠完善，導致計算機視覺技術在農業自動化的應用受到阻礙，因此，相關部門應當鼓勵學者進行相關方面的研究開發。

3.3 圖像處理技術有待完善

圖像處理技術直接影響到農產品的識別與檢測，因此計算機技術在農業自動化方面的應用對圖像處理技術提出了更高的要求，如何準確快速地識別目標對象也逐漸成為該技術在實際應用中所面臨的難題。

綜上所述，計算機視覺技術在農業自動化領域發揮了重要的作用，該技術不僅起到了節約農村勞動力、提高農產品生產效率的作用，而且在農業自動化領域具有廣闊的發展前景。但是計算機視覺技術的識別能力相比于人的視覺，還有很大的發展空間，如何提高機器的視覺識別技術是現階段有待解決的重要問題。

參考文獻：

[1]張麗芬.基于計算機視覺技術的櫻桃自動分選系統設計[J].農機化研究，2017，39（9）：212.

[2]胡智禎，萬晉廷，王毓瑋，等.論計算機視覺技術在自動化中的應用[J].南方農機，2017，48（5）：125.

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作者簡介：王文凱（1996-），男，河南周口人，本科生，研究方向：信息控制及自動化，E-mail：549788188@qq.com。

通訊作者：羅丹（1989-），女，遼寧人，碩士，講師，研究方向：邏輯控制及優化，E-mail：360027747@qq.com。