農(nóng)業(yè)機(jī)械中機(jī)器視覺技術(shù)的應(yīng)用

前言：想要寫出一篇引人入勝的文章？我們特意為您整理了農(nóng)業(yè)機(jī)械中機(jī)器視覺技術(shù)的應(yīng)用范文，希望能給你帶來靈感和參考，敬請閱讀。

摘要：隨著科技迅猛發(fā)展，機(jī)器視覺技術(shù)在農(nóng)業(yè)機(jī)械中的應(yīng)用越來越廣泛，機(jī)器視覺技術(shù)的發(fā)展，不僅體現(xiàn)了一個(gè)國家科技能力發(fā)展的水平，同時(shí)對于提高農(nóng)業(yè)作物的產(chǎn)量和管理效率都有重要意義。機(jī)器視覺在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用為其精細(xì)化、自動(dòng)化生產(chǎn)奠定了基礎(chǔ)，不僅有助于解放勞動(dòng)力，還有助于提高農(nóng)作物產(chǎn)品的品質(zhì)和產(chǎn)量。

關(guān)鍵詞：機(jī)器視覺技術(shù)；農(nóng)業(yè)機(jī)械；機(jī)械自動(dòng)化

機(jī)器視覺系統(tǒng)是一種借助光學(xué)裝置和非接觸的傳感器獲得被檢測物體的特征圖像，并從這些獲取的圖像中收集被檢測物體的信息，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)檢測和控制的裝置。作為人工智能的關(guān)鍵技術(shù)，機(jī)器視覺將是促進(jìn)社會各行業(yè)進(jìn)入智能時(shí)代的最重要的技術(shù)之一，因此，它也被稱為“工業(yè)之眼”。目前，機(jī)器視覺技術(shù)已經(jīng)應(yīng)用到果蔬采摘、零件檢測、藥品檢測、航天高溫風(fēng)洞系統(tǒng)、天氣預(yù)測、偵查追蹤、智能交通、安防監(jiān)控等各個(gè)行業(yè)，是社會發(fā)展中一項(xiàng)極具突破性的技術(shù)。當(dāng)然，從當(dāng)前關(guān)于這項(xiàng)技術(shù)的諸多應(yīng)用信息來看，機(jī)器視覺技術(shù)對我國農(nóng)業(yè)自動(dòng)化生產(chǎn)有重要作用。從已有的應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)來看，農(nóng)作物在生產(chǎn)過程中其生產(chǎn)周期的自動(dòng)化管理要有更加智能化的結(jié)果，機(jī)器視覺技術(shù)必須要有所應(yīng)用。此外，植物種子質(zhì)量的判別，擾亂植物正常生長的雜草的識別以及對農(nóng)作物生長各階段的監(jiān)控等，都能夠在視覺技術(shù)的幫助下獲得更大突破[1]。

1機(jī)器視覺技術(shù)在農(nóng)業(yè)機(jī)械中的發(fā)展現(xiàn)狀

機(jī)器視覺技術(shù)在農(nóng)業(yè)機(jī)械中的研究，歐美國家早在20世紀(jì)80年代就開始在農(nóng)業(yè)機(jī)械中開展機(jī)器視覺技術(shù)的研究，初期主要研究對桃子、西紅柿和黃瓜等進(jìn)行質(zhì)量檢測和產(chǎn)品分級。隨著傳感器系統(tǒng)和圖像處理系統(tǒng)的進(jìn)一步完善，機(jī)器視覺技術(shù)應(yīng)用的范圍變得更加廣泛，包含了農(nóng)作物采摘、生長控制以及簡單農(nóng)作物收獲等方面。通過對文獻(xiàn)資料的收集、分析和研究，目前基于機(jī)器視覺技術(shù)的農(nóng)業(yè)機(jī)械應(yīng)用的研究主要集中于農(nóng)業(yè)機(jī)器人、農(nóng)作物種子與果實(shí)分揀作業(yè)、農(nóng)作物生長狀態(tài)檢測、病蟲害與雜草檢測等方面。

1.1農(nóng)業(yè)機(jī)器人

農(nóng)業(yè)機(jī)器人是一種以農(nóng)業(yè)產(chǎn)品為具體操作對象、擁有具體的感知以及活動(dòng)功能、能夠重復(fù)編程和應(yīng)用的自動(dòng)化或者半自動(dòng)化的設(shè)備，農(nóng)業(yè)機(jī)器人的應(yīng)用能夠降低人工操作強(qiáng)度。據(jù)統(tǒng)計(jì)，已經(jīng)應(yīng)用在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的機(jī)械機(jī)器人在研究過程中分為兩個(gè)方向。一個(gè)是行走搬運(yùn)，另一個(gè)是機(jī)械手采摘。前者的研究是因?yàn)檗r(nóng)作物所生長的環(huán)境比較復(fù)雜，在收獲這些農(nóng)作物過程中為了更好完成其聚集以及搬運(yùn)，需要能夠自動(dòng)行走、識別道路的機(jī)器人來提供幫助。而后者則是因?yàn)檗r(nóng)作物生長過程中一些細(xì)致的活做起來太過消耗時(shí)間和精力，如枸杞人工采摘需要一顆一顆從植株上取下，但因?yàn)殍坭街仓瓯旧韼Т?，采摘人員只能放慢速度減少自己被刺概率，而這種情況下需要機(jī)械手機(jī)器人的幫助[2]。日本在農(nóng)業(yè)機(jī)器人方面的研究可以追溯到20世紀(jì)80年代，最早出現(xiàn)的研究成果是櫻桃番茄采摘機(jī)器人，利用彩色相機(jī)采集圖像，利用閾值化、濾波等算法圖像分割出果實(shí)和識別果實(shí)數(shù)目，通過雙目立體視覺系統(tǒng)獲得果實(shí)的三維信息[3]。2009年，我國機(jī)器人研究學(xué)者制造出了黃瓜采摘機(jī)器人，實(shí)現(xiàn)了我國在農(nóng)業(yè)機(jī)器人方面零的突破，其主要功能的實(shí)現(xiàn)借助紅外光譜對黃瓜果實(shí)與莖葉的識別，再利用雙目立體視覺技術(shù)進(jìn)行目標(biāo)識別，實(shí)現(xiàn)果實(shí)空間位置有效定位。目前，我國的植保機(jī)器人研究也很廣泛，以棉花作物生長為例，我國大面積種植棉花的區(qū)域在新疆，棉花在進(jìn)入收獲期之前必須噴灑一定藥物將棉花植株的葉子去除，才能為棉花后期成熟集聚更多能量，如此最終獲得的棉花品質(zhì)也會更好。在過去，棉花種植戶在進(jìn)行這項(xiàng)工作時(shí)都是開著拖拉機(jī)去棉花地里進(jìn)行大面積農(nóng)藥噴灑，這會碾壓棉花造成作物損傷，這種粗放式農(nóng)藥噴灑方式會造成一部分藥物直接隨風(fēng)而逝，不僅會浪費(fèi)藥物，還會將有害物質(zhì)傳播到空氣中，造成環(huán)境污染。但在使用了基于視覺識別的植物保護(hù)機(jī)器人之后，藥物施加這項(xiàng)工作變得簡單，在空中直接進(jìn)行藥物施加即可，不會給棉花植株造成傷害，機(jī)器人的障礙物識別技能還能繞開前行中的障礙物，讓施藥更加合理。

1.2農(nóng)作物種子與果實(shí)分揀

在農(nóng)作物種植過程中，所選擇的種子質(zhì)量在一定程度上幾乎是決定著該作物的最終產(chǎn)量以及質(zhì)量。所以，絕大多數(shù)進(jìn)行大面積種植的農(nóng)戶在播種之前都會對作物種子進(jìn)行精心挑選。傳統(tǒng)作物種子挑選工作都是由人工來完成，每一顆種子需要一粒一粒地檢查，所需時(shí)間成本極大。在使用了搭載視覺技術(shù)的機(jī)器人之后，可以直接對種子進(jìn)行更精確地分辨，將干癟的、霉變的或者本身就存在缺陷的種子以最快的速度挑選出來，還能提升優(yōu)良種子挑選的精確性。農(nóng)作物在收獲之后也需要進(jìn)行質(zhì)量檢測和等級分揀，為了提高效率和減少成本，這部分工作也可以利用機(jī)器視覺技術(shù)來提升效率。所收獲的農(nóng)作物好壞是可以從其形狀、顏色以及個(gè)頭等方面來分辨，而視覺機(jī)器人進(jìn)行農(nóng)作物等級界定也是依據(jù)這一原理。趙小霞等在試驗(yàn)中將蘋果分為4類，并根據(jù)圖像處理模塊輸出的等級結(jié)果將傳輸帶的水果分揀至對應(yīng)分揀箱。經(jīng)過驗(yàn)證表明，系統(tǒng)精度達(dá)到98%[4]。煙葉是煙草行業(yè)得以發(fā)展的關(guān)鍵。在煙葉的分級過程中，會有較多影響因素，因此，其質(zhì)量檢測分級復(fù)雜性也相對較高。通過相機(jī)進(jìn)行采集，借助電腦界面來對拍攝到的圖像給予實(shí)時(shí)、動(dòng)態(tài)顯示，結(jié)合編寫的模糊數(shù)學(xué)分類算法、圖像處理，根據(jù)煙葉的顏色特征，來有效識別煙葉等級，從而在短時(shí)間內(nèi)明確烤煙的分級。

1.3農(nóng)作物生長狀態(tài)檢測

農(nóng)作物生長過程中如果遇到其本身不喜歡的生長環(huán)境，會有一定的外在表征，這些表征是在作物種植者傳達(dá)自己的需求信息，比如有的農(nóng)作物突然之間葉片開始發(fā)黃，那可能是營養(yǎng)不夠了。作物種植者在通過作物的外在表征收到其生長需求信息后，及時(shí)采取相應(yīng)的施肥、澆水或者通風(fēng)等措施，作物就會重新恢復(fù)良性生長。但種植者不可能一天24小時(shí)不間斷盯著作物，所以傳統(tǒng)農(nóng)作物種植過程中難免會存在因?yàn)榉N植人員忽視造成的一些作物生長不良狀況。在應(yīng)用機(jī)器視覺技術(shù)之后可以實(shí)時(shí)對作物生長過程進(jìn)行監(jiān)測，對作物生長進(jìn)行更精準(zhǔn)把控。如張彥娥等[5]對溫室黃瓜的生長監(jiān)測研究，就是借助機(jī)器視覺技術(shù)。

1.4病蟲害與雜草檢測

很多害蟲以植物為食，再加上環(huán)境中的一些病菌影響，農(nóng)作物在生長過程中難免遭受病蟲害的影響，要對植物的病蟲害進(jìn)行防治，必須做到及時(shí)識別、有效監(jiān)測、提前預(yù)警。農(nóng)作物生長過程中還會有雜草來與之爭奪土壤、水分、陽光和肥料，若不及時(shí)控制則會導(dǎo)致作物減產(chǎn)。國外Hayes…JC等人發(fā)現(xiàn)利用紋理分析的方式可以對植物的生長進(jìn)行檢測，甚至這種檢測方式在一定條件下其結(jié)果會比顏色分析的檢測方式還要準(zhǔn)確。Pydipati等人同時(shí)采用了顏色以及紋理兩種方式來進(jìn)行柑橘葉片生長的檢測，最終發(fā)現(xiàn)能夠通過這些方式及時(shí)獲取到柑橘葉片是否染病信息。

2機(jī)器視覺技術(shù)在農(nóng)業(yè)機(jī)械應(yīng)用中存在的問題

農(nóng)業(yè)機(jī)械中應(yīng)用機(jī)器視覺技術(shù)對于農(nóng)業(yè)的發(fā)展起到了重要作用，但還存在一些不足，主要表現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：1）農(nóng)業(yè)因?yàn)楸旧矸N植地區(qū)地形及環(huán)境的影響，通常不是集中種植，規(guī)模小，故而日常管理農(nóng)作物生長的難度就會比較高，這也是農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整難度高、農(nóng)業(yè)發(fā)展速度一直比較慢的原因之一。2）我國農(nóng)民整體素質(zhì)偏低。大多數(shù)農(nóng)民文化水平低，學(xué)習(xí)能力較弱，對于先進(jìn)技術(shù)不會操作，學(xué)習(xí)緩慢，操作起來困難重重。在購買農(nóng)業(yè)機(jī)械時(shí)，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者僅僅購買產(chǎn)品，相關(guān)人員進(jìn)行簡單的指導(dǎo)。最后幾乎都是通過說明書進(jìn)行使用。但是，由于文化水平以及實(shí)際操作能力的不匹配，很多農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者不能正確使用農(nóng)業(yè)機(jī)械，僅僅采用探索式的操作方式，或者向別人請教經(jīng)驗(yàn)。

3展望

技術(shù)革新推動(dòng)了互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、信息技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)、智能化生產(chǎn)技術(shù)等方面發(fā)展，也為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)及其機(jī)械化發(fā)展帶來了機(jī)遇。在全民技術(shù)創(chuàng)新，各行業(yè)都蓬勃發(fā)展的社會大背景下，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)智能化已經(jīng)成為必然的發(fā)展趨勢[2]。如同電子技術(shù)、液壓技術(shù)與計(jì)算機(jī)技術(shù)在農(nóng)業(yè)機(jī)械中的應(yīng)用一樣，機(jī)器視覺技術(shù)的應(yīng)用將提高農(nóng)業(yè)機(jī)械性能，是農(nóng)業(yè)機(jī)械向現(xiàn)代化和智能化發(fā)展的必然方向。

4結(jié)語

近年來，我國農(nóng)村人口一直在向著城市聚集，政府鼓勵(lì)土地流轉(zhuǎn)，形成大型規(guī)?；N植，一定程度上為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的發(fā)展提供了便利。同時(shí)，也助推了農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展進(jìn)程。國家給予農(nóng)業(yè)生產(chǎn)更大的扶持力度，國家政策促進(jìn)了更多的發(fā)展建設(shè)資金流向農(nóng)村以及農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，與農(nóng)業(yè)發(fā)展相關(guān)的科技也在這一過程中不斷被突破。機(jī)器視覺技術(shù)本身在理論和實(shí)踐上都取得了重大突破，在農(nóng)業(yè)機(jī)械上的研究與應(yīng)用進(jìn)展很大。為促進(jìn)農(nóng)業(yè)機(jī)械更好應(yīng)用，可鼓勵(lì)大學(xué)生和科技人才回到家鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)，讓更專業(yè)的農(nóng)業(yè)技術(shù)人員效力于農(nóng)業(yè)發(fā)展，促進(jìn)技術(shù)的革新。同時(shí)，還應(yīng)開發(fā)適應(yīng)性強(qiáng)、高效穩(wěn)定的智能算法，提高系統(tǒng)的分析處理數(shù)據(jù)，加強(qiáng)適應(yīng)復(fù)雜地理環(huán)境和工作環(huán)境的算法的魯棒性，加強(qiáng)對環(huán)境的適應(yīng)性。

參考文獻(xiàn)：

[1]張學(xué)俊，顧沈明，李斌.機(jī)器視覺技術(shù)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的應(yīng)用研究[J].農(nóng)村經(jīng)濟(jì)與科技，2019，30(23)：55-56.

[2]王飛濤，樊春春，李兆東，等.機(jī)器人在設(shè)施農(nóng)業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢分析[J].中國農(nóng)機(jī)化學(xué)報(bào)，2020，41(3)：93-98+120.

[4]趙小霞，李志強(qiáng).基于PLC和機(jī)器視覺的水果自動(dòng)分級系統(tǒng)研究[J].農(nóng)機(jī)化研究，2021，43(8)：75-79.

[5]張彥娥，李民贊，張喜杰，等.基于計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的溫室黃瓜葉片營養(yǎng)信息檢測[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2005，21(8)：102-105.

作者：殷悅 單位：泰州學(xué)院船舶與機(jī)電工程學(xué)院