淺談機器視覺在農產品檢測中的應用

史永博 帥超 王海剛

摘要：介紹了機器視覺技術在農業領域農產品檢測上的應用與農業發展的現狀不足、急需和未來發展趨勢，以穴播器播種為例對機器視覺進行了說明，將機器視覺的重要性凸顯出來，也對機器視覺系統的組成、構件的選取和現有市場進行了分析，針對現存的技術問題和檢測出現的問題進行了闡述。對未來機器視覺技術在農業領域發展前景進行了分析。

關鍵詞：機器視覺 農產品 檢測 圖像處理

引言

機器視覺是利用機器代替人眼進行識別做出相應的判斷，機器視覺經過多年來的發展，在農業發展領域得到了廣泛的應用，農業機械的自動化和加工速度、使用效率、安全性等得到了極大的改善。

1 機器視覺的概述

機器視覺技術是一門涉及人工智能、計算機科學、圖像處理、物理學等諸多領域的學科。機器視覺主要就是用機器模擬人來代替人眼去進行測量判斷。機器視覺系統主要包括圖像采集裝置、圖像處理裝置、控制執行裝置三個方面。一套完整的機器視覺系統應該有被測對象、光學成像模塊、圖像采集模塊、圖像處理模塊、控制執行模塊和光源。

光源是影響機器視覺技術的重要因素，它直接影響了輸入數據的質量和應用效果。因為機器視覺技術應用的場景各不相同，沒有通用的照明設備，所以針對不同環境，要選擇不同的照明設備，來達到最佳效果。一個好的照明系統，應該具有：盡可能突出目標的特征，進而增大對比度;保證足夠的亮度和穩定性等其他技術要求。

鏡頭是機器視覺系統的重要構件，它的主要功能是光學成像。鏡頭的好壞、選取直接影響著機器視覺系統的觀測范圍、清晰度，因此要根據實際需求來選取合適口徑和焦距的鏡頭。

相機在機器視覺系統中也是不可或缺的，主要有CCD相機和CMOS相機，二者各有優點，根據實際需求進行選擇即可，相機和鏡頭需要具有高度的配合，才能達到最佳的效果。

2 機器視覺在農業上的應用

機器視覺技術已被廣泛應用于農業的各個領域，農作物的生長監測、農作物的耕種實際情況、農產品品質的分析鑒定、農業機械自動化等多個方面。

2.1機器視覺在農產品檢測上的應用

我國的農產品資源非常豐富，農作物耕種情況的檢測是必不可少的一環。以穴播器為例，穴播器是按照一定的距離，將種子成穴播種的種植器具，每穴可播一粒種子或多粒種子，主要用于玉米、黃豆、甜菜、向日葵等需要耕種的作物。介于穴播器工作環境惡劣，經常會出現故障，人為檢測穴播器故障是最普遍的做法。但是隨著高新技術的發展，機器視覺已經漸漸用于自動化設備檢測中來，機器視覺相比較人為檢查，有著得天獨厚的優勢，在檢測速度與精度上，機器視覺都遠超人工。

2.2基于機器視覺的穴播器播種-性能檢測平臺的特點及優勢

（1）解決了傳統人工識別的方式，實現了種子識別的自動化。

（2）使用機器來代替人眼識別，機器沒有眼睛疲勞的情況，可以隨時保持良好的狀態，并且機器的效率比人工識別的效率高得多。。

（3）通過LabVIEW中的視覺模塊，采集穴播器模擬播出來的種子照片，經過濾波，反色處理，過濾閥值，灰度處理等步驟，得到易于分辨的種子圖片，從而識別出穴播的種子數。

（4）通過程序循環與統計，得出穴播器的整體播種性能，分析卡種率，精確度。

（5）機器視覺是一項集圖像處理、機械工程技術、智能控制技術、計算機技術等領域于一體的高新技術。

3 機器視覺在農業上的發展前景

機器視覺技術在農業領域上的應用十分廣泛，隨著科技的進步，傳統的人工方式已經遠遠落后于現在先進的社會生產力，不能夠滿足現在的農業需求。解放勞動力，提高生產的自動化水平是現在直到將來一直需要解決的。同時，由于農業對象的個體性、復雜性、局限性，機器視覺技術在農業領域的大規模使用和普及還有很長的距離。

4 機器視覺在農產品檢測上的問題

（1）機器視覺的圖像處理主要依賴于算法，程序的效率低、靈活性差、速度慢，抗干擾性不強。使得圖像處理的結果不夠精確，影響系統的判斷。

（2）目前市場上存在的機器視覺技術大多是二維圖像，一些復雜的農產品數據無法獲得，三維成像的價格昂貴、研究不夠完善。

（3）機器視覺系統的研究對象普遍是個體、靜態的農產品，對于動態、群體的農產品研究遠遠不夠。

（4）農產品本身的多樣性、環境的惡劣性等其他因素也都影響著機器視覺系統的使用，但是發展是必然趨勢，研究的腳步不會停下，相信不遠的將來這些問題都會得到妥善的解決。

5 結束語

機器視覺近年來發展迅速，機器視覺技術在農業發展中的應用會越來越廣泛。提高機器視覺的可靠性、實時性是未來的研究方向之一，在農業領域節省了人力物力，提高了工作效率，機器視覺技術必是我國農業現代化進程中不可或缺的武器。

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