机器视觉在农业中的广泛应用实例

作物生长监测与管理

• 生长参数监测：通过摄像头或无人机等设备获取农作物的图像，利用机器视觉技术分析图像，可实时监测农作物的株高、叶面积、生物量等生长参数，帮助农民了解作物的生长状况，以便及时调整种植密度、施肥量、灌溉量等，实现精准的田间管理，提高作物产量和品质。
• 营养状况评估：分析作物叶片的颜色、纹理等特征，判断作物是否缺乏某些营养元素，如氮、磷、钾等，从而为精准施肥提供依据，避免过度施肥造成的资源浪费和环境污染。
• 生长周期评估与产量预测：持续监测农作物的生长过程，构建生长模型，预测农作物的生长周期和产量潜力，助力农民合理安排农事活动，优化资源配置，提高农业生产效率。

病虫害监测与防治

• 病虫害识别：快速、准确地识别农作物上的病虫害症状，定位病虫害发生的位置和程度，如通过分析叶片上的病斑形状、颜色、纹理等特征，判断病虫害的种类和严重程度，及时采取防治措施，减少病虫害对农作物的损害。
• 预警与监测系统：结合物联网技术，建立病虫害预警系统，当机器视觉系统检测到病虫害发生时，及时向农民发送预警信息，便于农民提前做好防治准备，降低病虫害的传播和危害。

农业生产自动化

• 播种与植树：机器视觉系统可以识别土壤中的栽培点，确保种子或幼苗按照预定的间距和深度进行播种或种植，提高播种效率和质量，同时节约种子和劳动力成本。
• 收获与采摘：应用于水果、蔬菜等农产品的采摘机器人，通过机器视觉技术识别果实的成熟度、形状、颜色和位置等信息，实现自动采摘，如乔戈里科技的采摘机器人已在山东和陕西等省份的大棚中，完成了番茄、猕猴桃等多种作物的采摘作业。
• 除草作业：除草机器人利用机器视觉技术区分农作物和杂草，对杂草进行精准定位和清除，如 FarmWise 机器人可快速轻松地分辨多种农作物和杂草，并根据现场条件定制专有刀片进行剪除，节省了农民的工作时间和成本，同时减少了化学除草剂的使用，有利于环境保护。

农产品质量检测与分级

• 外观检测：在农产品收获后，对其外观尺寸、颜色、形状、纹理等特征进行分析，检测农产品是否存在缺陷、损伤、病虫害等问题，剔除不合格产品，如通过机器视觉技术对水果的大小、色泽、果形等进行检测，筛选出优质水果。
• 分级分选：根据农产品的质量标准，将其自动分为不同的等级，提高农产品的市场竞争力和附加值，如基于机器视觉的鸡蛋分级系统，可对鸡蛋的蛋形指数、最大横切面等参数进行计算和分析，实现鸡蛋的自动化分级。

畜牧养殖

• 动物健康监测：通过摄像头等设备监测牲畜的行为、体态、外貌等特征，及时发现牲畜的疾病、受伤等异常情况，如利用机器视觉技术对奶牛的发情行为进行识别，帮助养殖户准确掌握奶牛的繁殖状态，提高繁殖效率。
• 畜产品质量检测：对畜产品如肉类、蛋类、奶类等进行质量检测和分级，如通过机器视觉技术对羊毛的弯曲度、长度等进行测量，为羊毛的质量评估和分级提供依据。
• 养殖环境监测：监测养殖环境的温度、湿度、光照等参数，以及饲料和饮水的供应情况，确保牲畜的生长环境适宜，提高养殖效益。

土壤分析

• 肥力评估：分析土壤的颜色、纹理、结构等图像特征，评估土壤的肥力状况和类型，为合理施肥提供参考，节约施肥成本，减少环境污染。
• 湿度监测：结合土壤湿度传感器，通过机器视觉技术对土壤表面的图像进行分析，间接监测土壤的湿度变化，实现精准灌溉，提高水资源利用效率。