王文凱　羅丹

摘 要：隨著計算機視覺技術(shù)的快速發(fā)展，該技術(shù)在農(nóng)業(yè)自動化中的應(yīng)用也變得越來越廣泛?；谇叭说难芯浚瑢τ嬎銠C視覺技術(shù)進行簡要的介紹，并對計算機技術(shù)在農(nóng)業(yè)自動化中的實際應(yīng)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(guān)研究人員帶來一些有用的建議及方法。

關(guān)鍵詞：計算機視覺技術(shù);農(nóng)業(yè)自動化;應(yīng)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(shù)是一種新型的研發(fā)技術(shù)，開始于19世紀60年代初期，經(jīng)過不斷地改革與發(fā)展，計算機視覺技術(shù)已經(jīng)趨于成熟。在我國，計算機視覺技術(shù)很快地被應(yīng)用到農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中，如今，計算機視覺技術(shù)已經(jīng)成為農(nóng)業(yè)發(fā)展領(lǐng)域的熱點研究課題。

1 計算機視覺技術(shù)概述

計算機視覺技術(shù)可以通過圖像分析理解和圖像處理來控制數(shù)據(jù)或者獲取相關(guān)的影像，進而可以模擬出物體的形狀及視覺特征，從專業(yè)的角度來看，計算機視覺技術(shù)屬于人工智能應(yīng)用與計算機模式識別的范疇。隨著計算機視覺技術(shù)的不斷發(fā)展，該技術(shù)在農(nóng)業(yè)自動化中的應(yīng)用也取得了很大的進展，主要應(yīng)用于溫棚中農(nóng)作物的檢測、成熟農(nóng)產(chǎn)品的自動收割以及農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量的鑒定、分類等方面。

計算機視覺技術(shù)在實際的應(yīng)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(tǒng)內(nèi)部組成，即該系統(tǒng)中含有哪些模塊，模塊之間的聯(lián)系如何等，第二是模塊的技術(shù)以及每個模塊功能實現(xiàn)的方式。

2 在農(nóng)業(yè)自動化中的實際應(yīng)用

2.1 在農(nóng)作物生長過程檢測方面

在國外，計算機視覺技術(shù)在溫室農(nóng)作物生長方面的研究已經(jīng)有很多類型，各種各樣的研究為農(nóng)作物的生長帶來了更加有利的條件。然而在我國關(guān)于此方面的研究起步比較晚，但是發(fā)展很快。目前已經(jīng)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(shù)來獲取種子的外形圖像相關(guān)參數(shù)，然后借助圖像處理技術(shù)來提取圖片中農(nóng)作物的相關(guān)參數(shù)，進而完成對溫室農(nóng)作物的生長研究。

2.2 在農(nóng)作物自動化管理方面

掌握農(nóng)作物的生長動態(tài)對于增加農(nóng)作物的產(chǎn)量具有至關(guān)重要的作用，農(nóng)作物的性質(zhì)形狀檢測一直是生產(chǎn)管理人員以及農(nóng)業(yè)方面的研究學者需要解決的重要問題。隨著經(jīng)濟的不斷發(fā)展，傳統(tǒng)的檢測方法已經(jīng)不再適用于當今的農(nóng)作物檢測。計算機視覺技術(shù)可以對農(nóng)作物的生長狀態(tài)進行監(jiān)控，通過農(nóng)作物的生長狀態(tài)的圖像參數(shù)進行采集，進而分析農(nóng)作物的具體生長狀態(tài)。一些研究學者應(yīng)用計算機視覺技術(shù)完成了對農(nóng)田中雜草密度的識別，進而根據(jù)雜草的投影面積計算出了農(nóng)田中雜草的整體密度。

2.3 在農(nóng)作物自動采摘方面

一些學者通過應(yīng)用機器識別技術(shù)對蘋果的圖像信息進行處理，實現(xiàn)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(xiàn)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(jīng)達到78%，并且柑橘采摘的速度符合農(nóng)產(chǎn)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(shù)原理創(chuàng)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(jié)合的技術(shù)實現(xiàn)了對西紅柿的自動采摘，該技術(shù)更加準確、更加便利。

2.4 在農(nóng)作物分級和加工方面

計算機視覺技術(shù)可以實現(xiàn)無損的檢測，進而對農(nóng)產(chǎn)品進行分級。近年來，隨著計算機視覺技術(shù)的不斷發(fā)展，該技術(shù)逐漸被應(yīng)用于水果、蔬菜等農(nóng)產(chǎn)品的檢測方面。一些學者根據(jù)水果的不同著色度建立了人工神經(jīng)網(wǎng)路識別模型，該模型可以實現(xiàn)對農(nóng)產(chǎn)品的檢測，并對農(nóng)產(chǎn)品進行分級處理，經(jīng)研究發(fā)現(xiàn)，該技術(shù)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(nóng)產(chǎn)品圖像復雜

農(nóng)產(chǎn)品的背景圖像比較復雜，并且具有不確定性，農(nóng)產(chǎn)品本身也很有可能被遮擋，使農(nóng)作物的識別存在障礙。在室外環(huán)境中，光線的亮度不確定導致成像不穩(wěn)定。因為學者的研究都是在室內(nèi)進行的，光線比較穩(wěn)定，但是與真實的農(nóng)田環(huán)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(shù)對農(nóng)業(yè)自動化的應(yīng)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(shù)在農(nóng)業(yè)自動化的應(yīng)用受到阻礙，因此，相關(guān)部門應(yīng)當鼓勵學者進行相關(guān)方面的研究開發(fā)。

3.3 圖像處理技術(shù)有待完善

圖像處理技術(shù)直接影響到農(nóng)產(chǎn)品的識別與檢測，因此計算機技術(shù)在農(nóng)業(yè)自動化方面的應(yīng)用對圖像處理技術(shù)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(shù)在實際應(yīng)用中所面臨的難題。

綜上所述，計算機視覺技術(shù)在農(nóng)業(yè)自動化領(lǐng)域發(fā)揮了重要的作用，該技術(shù)不僅起到了節(jié)約農(nóng)村勞動力、提高農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)效率的作用，而且在農(nóng)業(yè)自動化領(lǐng)域具有廣闊的發(fā)展前景。但是計算機視覺技術(shù)的識別能力相比于人的視覺，還有很大的發(fā)展空間，如何提高機器的視覺識別技術(shù)是現(xiàn)階段有待解決的重要問題。

參考文獻：

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

（03）

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(yōu)化，E-mail：360027747@qq.com。