隨著計算機與圖像處理技術(shù)的發(fā)展，機器視覺技術(shù)的研究與應(yīng)用已擴展到農(nóng)業(yè)工程領(lǐng)域，并在許多方面取得了重大成果。機器視覺在農(nóng)業(yè)機械中的主要應(yīng)用于農(nóng)作物生長情況監(jiān)測、農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量鑒定和農(nóng)產(chǎn)品收獲三個方面。概述了農(nóng)業(yè)機械應(yīng)用機器視覺技術(shù)所存在的問題和研究此項技術(shù)的開發(fā)方向。隨著相關(guān)技術(shù)的發(fā)展, 機器視覺技術(shù)的應(yīng)用必將大大提高農(nóng)業(yè)機械的性能和水平, 并且是農(nóng)業(yè)機械向現(xiàn)代化、智能化發(fā)展的方向。

一、 機器視覺技術(shù)在農(nóng)作物生長檢測中的研究

精準農(nóng)業(yè)中一個重要內(nèi)容是農(nóng)作物生長信息的自動檢測。通過對圖像的處理和分析，可以及時評價作物生長中的缺水、缺肥以及蟲害等現(xiàn)象，提示種植戶采取相應(yīng)措施。山東萊陽農(nóng)學院采用計算機視覺技術(shù)，根據(jù)棉花葉片的孔洞及葉片邊緣的殘缺，來測定棉花在生長過程中蟲害的受害程度。西北農(nóng)林科技大學用計算機視覺技術(shù)檢測小麥個體的生長狀態(tài)，分析了農(nóng)作物生長檢測中帶有共性的圖像處理方法，選擇中值濾波法平滑圖像中的噪聲，用判別分析法確定最佳閥值。

二、 機器視覺技術(shù)在農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量鑒定中的研究 

利用機器視覺對采集到的農(nóng)產(chǎn)品外觀圖像進行處理與分析，可一次獲得決定農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量品質(zhì)的顏色、尺寸、形狀及表面缺陷等參數(shù)，因此將機器視覺技術(shù)開發(fā)與研究應(yīng)用于農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量檢測有著不可比擬的優(yōu)越性。例如，1.通過建立圖像數(shù)據(jù)采集與分析系統(tǒng)及相關(guān)農(nóng)副產(chǎn)品圖像數(shù)據(jù)庫，可以實現(xiàn)對農(nóng)副產(chǎn)品品質(zhì)，如表面顏色、形狀、缺陷的準確分級。2.探討了應(yīng)用計算機視覺技術(shù)進行芒果重量及果面壞損檢測的方法，建立了芒果重量與其投影圖像的相互關(guān)系。3.用計算機視覺技術(shù)代替人眼對大米胚芽進行自動識別的方法。4.以計算機視覺自動檢測果實表面著色度并進行分級為目的，建立了室內(nèi)計算機視覺系統(tǒng)獲取蘋果果實的彩色圖像，并將RGB值轉(zhuǎn)換成HIs值，分級實驗結(jié)果表明，用建立的準則和方法，計算機分級與人工分級的一致度在88％以上。

三、機器視覺技術(shù)在農(nóng)產(chǎn)品收獲中的研究 

農(nóng)作物收獲自動化是機器視覺技術(shù)在收獲機械中的應(yīng)用, 是近年來最熱門的研究課題之一。日本有“Kubota”公司在1991年成功研制了一種用于橘子收獲的機器手，能從果園自然環(huán)境中識別橘子，準確率為75％。sites P．W等研究了一套圖像采集系統(tǒng)及圖像增強和特征信息的提取算法，用于增強原始圖像及“多果”、“單果”和“噪聲”的區(qū)別。分別于白天和晚上在桃園和蘋果園進行實驗，識別水果的正確率為89％。國內(nèi)也研制了具有計算機視覺系統(tǒng)的蘑菇采摘機器人，使蘑菇的生產(chǎn)從苗床管理到收獲分類實現(xiàn)了全部自動化。

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