视觉系统如何应用于农业

说到机器视觉，工业自动化是迄今为止最常见的应用。尽管如此，重要的是要记住，自从犁发明以来，农业已经受益于技术的进步。随着灌溉和栽培技术的每一次改变，人们都有可能种植出更健康、产量更大、更有营养的作物。现在，机器视觉正以越来越有效和新颖的方式应用于农业。

机器视觉在农业领域的新时代开始了

在农业中实施机器视觉的主要障碍是需要加固关键系统。为了使机器视觉技术适应恶劣的室外环境，工程师们需要开发能够在重载使用中保持校准的硬件和软件。同样，有必要设计传感器系统来收集对农业专业人员最有价值的信息。

面对这些挑战，机器视觉在农业领域有着广阔的前景。

一些令人兴奋的创新包括:

基本流程自动化

就像在工业环境中一样，机器视觉在农业中最重要的好处之一是它能够自动化耗时、劳动密集型的任务。随着传感器系统和执行器的进一步完善，机器视觉系统将能够很好地管理水果采摘、作物控制、收获和一系列其他任务。人力监督将主要用于监督能力，以帮助改进系统及其结果。

除草系统的x射线检测

每种作物都有自己的需求:围绕其种植的过程和商业环境必须反映自然的要求。例如，研究表明，在加利福尼亚州的一些地区，杂草控制在番茄生产的间接成本中占了相对较高的比例。加州大学戴维斯分校的研究人员开发的一种自动除草系统通过使用x射线来检测和清除生长在番茄茎附近的杂草，改善了环境。

农业物流

并不是所有的机器视觉在农业中的应用都发生在“野外”。该行业有很多可以借鉴其他行业的经验教训。只需进行微小的调整，已经在使用的2D机器视觉系统就可以进行修改，以确保可重复的收获结果。填充水平检查，零件测量和自动计数系统都在当今系统的能力范围内，即使个别产品是不规则的。

重型农业设备

机器视觉可以增强现有的农业设备，如收割机，并可广泛用于一些重型机械的自动化。视觉技术的采用有助于创造全新一代的农业设备，比如生菜稀释剂。这些大型车辆能够区分健康的生菜幼苗和入侵植物，并应用适当的化学或人工对策，以提高幼苗的生存能力。

无人驾驶飞机

没有一篇关于视觉技术在农业中的应用的文章是不完整的，没有提及无人机。由于现代视觉系统的精度，无人机可用于监测宏观作物状况。这使专业人员有机会对意外爆发的疾病、害虫或不利的环境条件迅速采取行动。