农业行业中的计算机视觉与模式识别技术

2022-09-11

计算机视觉技术是现在农业工程学科研究的热点领域之一, 它在农业领域中得到了普遍的应用, 其中包括对农产品的质量的检测和分级, 检测农作物生长等, 但是目前我国计算机视觉技术的应用主要是在对农产品质量的检测和分级方面的应用, 在别的方面的应用还不够广泛, 存在着一定的不足。

一、计算机视觉技术与模式

计算机视觉技术指的是使用计算机技术来分析图像, 从而达到控制某些动作或者获取一些数据的目的。其主要是由实验平台和目标物, 摄像机组, 图像采集元件, PC机图像监视器和光线条件组成的。计算机视觉技术被普遍的运用在农业, 工业, 医学业等领域。并且计算机视觉技术是一个发展比较迅速的领域, 其在二十世纪五十年代时还主要应用在分析图片识别字符等方面, 到了二十世纪八十年代新概念, 新方法的出现使得计算机视觉技术取得了飞速发展。在二十世纪七十年代末的时候计算机视觉技术才应用在农业方面。

二、计算机视觉技术在农业机械中的应用

现在农业的生产活动主要包括了种植业, 林业, 渔业, 加工运输业等行业, 并且还包含了生产前, 生产中和生产后三个环节。而农业机械就是在农业生产中需要用到的机械。农业机械又包括了动机机械和作业机械两个部分。

(一) 计算机视觉技术在农产品的分选机械中的应用

农产品的品质鉴定主要是使用计算机视觉技术进行的无损害鉴定检测。使用计算机视觉技术可以在不用接触到测定对象的前提下从农产品的表面的图像得到想要的信息, 从而对农产品的质量进行分析和评估。与人工检测相比较, 计算机视觉技术用来检验农产品的质量有着很大的优越性。使用计算机视觉技术检测农产品的质量可以减少农产品的损害以及达到标准的统一等。在最近二十多年来, 计算机视觉技术对农产品的检测主要使用在水果蔬菜等农副产品领域。并且已经在各国取得了很大的成果。国外等专家将其用在对马铃薯外形尺寸进行分级的应用上, 使用计算机视觉系统一秒钟可以解决完四十个马铃薯的分级问题, 速度非常快。并且还可以根据农产品的好坏程度进行研究分类。这类技术在对苹果, 梨, 橘子等水果的分级上的应用十分普遍。

(二) 计算机视觉技术在农产品的收获机械中的应用

计算机视觉技术在农产品的收获机械中的应用在二十世纪八十年代后期就已经产生了, 并且对农业收获机器人的制造是目前世界各国都很关注的一个问题。在我国, 一些技术人员把这项应用使用在对蘑菇的采摘方面, 并形成了一个系统, 这项系统主要由传送带, 摄像机, 和采摘机器等组成, 通过对蘑菇的定位以及采摘后的模糊的收集等问题进行了研究取得了很大的成果。并且我国的一些农业大学也已经开发了用于嫁接的机器人。

(三) 计算机视觉技术在农产品得的田间工作机械中的应用

就目前的情况看, 计算机视觉技术在农田工作机械中的应用主要是在施肥, 播种, 除草, 打药, 嫁接等方面。为了对杂草的精确识别和准确喷洒农药, 国外的一些专家在一九九八年研制出了一种可以准确识别杂草的农药喷洒器。使用这种喷洒器可以准确的使农药喷洒在杂草上, 并且达到减少使用的农药的用量。在过去, 在农药喷洒方面都会使用粗放式喷洒, 这样不但除草的效率低还会造成很严重的污染。后来研制出了一种可以精确用量的喷雾设置, 这个设置可以有效的减少农药的浪费还可以减少对周围环境的污染。

三、计算机视觉技术在检测植物生长中的应用

如果拿人眼和计算机视觉技术相比, 计算机视觉技术可以更加准确细致的发现人眼所注意不到的问题, 比如植物由于营养不良所产生的比较细微的变化, 以便可以及时为植物补充营养。如在对马铃薯的叶的面积进行分析的时候, 用数字图像的处理技术建立了检测的模型, 使用数字图像检测的结果和使用测量叶的面积的仪器测量的结果相同。所以通过数字图像的技术可以总于测量蔬菜等农作物的叶面积, 这项技术也得到了广泛的应用。并且这项技术更为方便速度, 得到的结果也更加精确化。

四、计算机视觉技术在对农作物种子质量检测中的应用

在最近的几年时间里, 我国的相关技术人员在大量的研究计算机视觉技术能不能应用在对农作物种子质量的检测上。在二零零四年, 有关人员使用计算机视觉技术对玉米种子的外形和它的尺寸轮廓等进行了提取, 打下了计算机视觉技术在识别玉米种子中的应用的基础。二零零八年的时候又对大米的外形进行了提取出了可以识别大米的装置用来代替人眼的作用。这项装置对完整大米的识别精确率达到了百分之九十八点多, 对碎大米的识别精确率达到了百分之九十三点多, 达到了一个新的成就。在二零一二年的时候计算机视觉技术也被应用到了对鱼体的识别中, 使得取得了一个新的领域的成就。

五、计算机视觉技术在农业的其他领域中的应用

计算机视觉技术在农业的其他领域中也有很多应用, 在一九九二年时, 计算机视觉技术被应用到检测鸡蛋在孵化过程中产生的死的胚蛋和坏的鸡蛋中。以此可以提高鸡蛋的孵化率, 鸡蛋在孵化第三天时检测的精确率就达到了百分之八十八至九十, 而在孵化第四天检测的精确率可以直接达到百分之百。在一九九七年国外的一些技术人员又研究出了利用计算机视觉技术检测出雏鸡性别的装置。在土地资源当面可以获得土地荒漠化等信息。计算机视觉技术在农业的许多方面都有广泛的应用。

六、计算机视觉技术在农产品应用中需要解决的问题和对未来的展望

需要解决的问题:虽然计算机视觉技术在农产品中的应用有很多优点也为农业解决了很多问题, 但是同时也存在着一部分问题, 在以后的计算机视觉技术在农业的应用方面需要解决以下三个问题:第一需要解决图像处理的速度问题, 在农业的实际应用中, 必须要考虑生产线的速度, 随着在大自然环境中对图像的采集难度和复杂程度的增大, 对图像处理所需要的时间也会大大的增加, 在会不断变化以及没有结构未知环境下如果图像的处理速度变低无论是从传统方法还是现代技术等方面都会造成一定的信息缺失, 由于无法及时的感知到动作所以也没办法对其进行及时有效的控制。第二是要控制算法, 在自然环境比较复杂变化也比较快的情况下, 机械的运行和工作过程中就会出现高程度的非线性和很多随机的干扰情况, 所以要采用不需要依赖数学模型的智能的控制方法。此类方法具有很好的控制效果。但是由于环境的不断变化和不可知情况的随时发生, 此类控制系统需要有自动适应的能力和学习的能力。第三是研究内容的问题, 因为计算机视觉领域是一个新的领域, 所以它的研究内容也需要进行进一步的发展扩大。比如在农产品的自动选择分级系统是计算机视觉技术在农业应用中发展的比较成熟的领域, 从理论方面上来看, 计算机视觉技术可以检测农产品的大小, 颜色, 形状等, 但是事实上计算机视觉技术只在对农作物大小和颜色的检测方面比较成熟, 对于其他方面还有待研究。所以在形状检测中要提高精确率, 并且要进行进一步的研究尽快成熟完善。对未来的展望:计算机视觉技术在我国的农业生产的过程中应用非常广泛, 并且具有很大的发现空间, 前景较好。利用计算机视觉技术不但可以提高农作物的生产效率并且可以促进我国的农业现代化进程, 但是我国现在主要使用的是人的视觉, 这样不但会消耗更多的时间并且效率很低, 而且与检验人员的技术和工作态度关系很大, 所以提出以下建议: (1) 要加大对专业人才的培养, 计算机视觉技术涉及的学科很多, 比如计算机, 自动化, 人工智能等学科, 但是我国现阶段的此类技术人员非常短缺, 这就需要社会和各大高校的培养和挖掘, 为我国培养出更多的高素质, 全方面人才。 (2) 要增加对科研方面研究经费的投入。从而使我国的科研贡献率得到提高。由于我国对此类项目的投入较少所以应该增大投入量。 (3) 计算机视觉技术在农业有些方面的应用有待进一步发展加强, 我国要加强与世界各国的交流与联系, 吸取国外的经验和教训, 并且要利用国外已经研究出的成果应用到我国并且要找到适合我国的国情的理论和方法。

七、结束语

计算机视觉技术作为一个新兴技术, 在我国未来的农业中的应用和研究还有很大的发展空间, 并且对于提高农业的生产效率和实现农业现代化都具有关键性的作用。并且现阶段已经取得了很大的成果, 但是由于一些硬件条件的制约, 在农业领悟有些方面还处于实验阶段。相信在不久的将来这些问题都会得到解决。在未来, 计算机视觉技术的应用会是精确农业提高农业效率的必要条件。

摘要：由于现在科技的飞速发展, 计算机视觉技术也慢慢的成熟起来, 本文分析了计算机视觉技术与模式的定义, 并详细的分析了计算机视觉技术在农业中的应用情况自己需要解决的问题和对未来发展的展望。

关键词：计算机视觉技术,农业,应用,图像处理