2014/07/22
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机器视觉技术在农作物中的应用
在作物生产和科研中，大量的工作需借助于对形态、色泽、纹理等外部特征的判断，如作物生长状况监测、形态识别与分类、病虫草害诊断等。对这些特征信息的获取目前主要靠人工记数、测量和目测，存在着速度慢、强度大、主观性强、误差大、适时性差等缺陷，且一些特征还难以定量描述，制约了作物科学研究和生产上先进生产技术的推广，是实现农业信息化迫切需要研究和解决的问题。
近年来，随着信息技术的飞跃发展，机器视觉技术已经被广泛应用多个学科，在作物领域也取得了许多进展，并展示了广阔的前景应用。以下中国机器视觉商城将以种子品质的检测和植物生长情况监测这两个具体案例来说明下机器视觉在农作物中的应用。
利用机器视觉技术可以对种子的质量进行评价。通过采集种子的图像，提取种子的尺寸、形状、颜色、胚芽位置、胚芽形状和大小等特征参数，可以分辨出不同的种子品种，并可检测出种子上的裂纹、破损，以及霉变等情况，从而评定出种子的纯度和发芽能力。此外，利用机器视觉技术还可以检测出大米的垩白度、垩白粒率、黄粒米和粒型等参数，从而实现大米质量的评判和精选。
精确自动地监测植物的生长情况是自动控制植物生长环境的前提。作物的营养状态及生长状况可以通过其叶片状态及表面颜色等外在特征反映出来，机器视觉技术比人眼视觉能更早地发现作物由于营养不足而表现的细微变化，为及时进行灌溉和营养补给提供可靠依据。
机器视觉技术在科学作物中的应用可提高生产的自动化水平，解放劳动力，具有良好的应用前景。机器视觉不但在农作物科学中有广泛的应用，还应用在天文、生命科学、医疗、工业等方面。
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