史永博 帥超 王海剛

摘要：介紹了機器視覺技術(shù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域農(nóng)產(chǎn)品檢測上的應(yīng)用與農(nóng)業(yè)發(fā)展的現(xiàn)狀不足、急需和未來發(fā)展趨勢，以穴播器播種為例對機器視覺進行了說明，將機器視覺的重要性凸顯出來，也對機器視覺系統(tǒng)的組成、構(gòu)件的選取和現(xiàn)有市場進行了分析，針對現(xiàn)存的技術(shù)問題和檢測出現(xiàn)的問題進行了闡述。對未來機器視覺技術(shù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域發(fā)展前景進行了分析。

關(guān)鍵詞：機器視覺 農(nóng)產(chǎn)品 檢測 圖像處理

引言

機器視覺是利用機器代替人眼進行識別做出相應(yīng)的判斷，機器視覺經(jīng)過多年來的發(fā)展，在農(nóng)業(yè)發(fā)展領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用，農(nóng)業(yè)機械的自動化和加工速度、使用效率、安全性等得到了極大的改善。

1 機器視覺的概述

機器視覺技術(shù)是一門涉及人工智能、計算機科學(xué)、圖像處理、物理學(xué)等諸多領(lǐng)域的學(xué)科。機器視覺主要就是用機器模擬人來代替人眼去進行測量判斷。機器視覺系統(tǒng)主要包括圖像采集裝置、圖像處理裝置、控制執(zhí)行裝置三個方面。一套完整的機器視覺系統(tǒng)應(yīng)該有被測對象、光學(xué)成像模塊、圖像采集模塊、圖像處理模塊、控制執(zhí)行模塊和光源。

光源是影響機器視覺技術(shù)的重要因素，它直接影響了輸入數(shù)據(jù)的質(zhì)量和應(yīng)用效果。因為機器視覺技術(shù)應(yīng)用的場景各不相同，沒有通用的照明設(shè)備，所以針對不同環(huán)境，要選擇不同的照明設(shè)備，來達到最佳效果。一個好的照明系統(tǒng)，應(yīng)該具有：盡可能突出目標的特征，進而增大對比度;保證足夠的亮度和穩(wěn)定性等其他技術(shù)要求。

鏡頭是機器視覺系統(tǒng)的重要構(gòu)件，它的主要功能是光學(xué)成像。鏡頭的好壞、選取直接影響著機器視覺系統(tǒng)的觀測范圍、清晰度，因此要根據(jù)實際需求來選取合適口徑和焦距的鏡頭。

相機在機器視覺系統(tǒng)中也是不可或缺的，主要有CCD相機和CMOS相機，二者各有優(yōu)點，根據(jù)實際需求進行選擇即可，相機和鏡頭需要具有高度的配合，才能達到最佳的效果。

2 機器視覺在農(nóng)業(yè)上的應(yīng)用

機器視覺技術(shù)已被廣泛應(yīng)用于農(nóng)業(yè)的各個領(lǐng)域，農(nóng)作物的生長監(jiān)測、農(nóng)作物的耕種實際情況、農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)的分析鑒定、農(nóng)業(yè)機械自動化等多個方面。

2.1機器視覺在農(nóng)產(chǎn)品檢測上的應(yīng)用

我國的農(nóng)產(chǎn)品資源非常豐富，農(nóng)作物耕種情況的檢測是必不可少的一環(huán)。以穴播器為例，穴播器是按照一定的距離，將種子成穴播種的種植器具，每穴可播一粒種子或多粒種子，主要用于玉米、黃豆、甜菜、向日葵等需要耕種的作物。介于穴播器工作環(huán)境惡劣，經(jīng)常會出現(xiàn)故障，人為檢測穴播器故障是最普遍的做法。但是隨著高新技術(shù)的發(fā)展，機器視覺已經(jīng)漸漸用于自動化設(shè)備檢測中來，機器視覺相比較人為檢查，有著得天獨厚的優(yōu)勢，在檢測速度與精度上，機器視覺都遠超人工。

2.2基于機器視覺的穴播器播種-性能檢測平臺的特點及優(yōu)勢

（1）解決了傳統(tǒng)人工識別的方式，實現(xiàn)了種子識別的自動化。

（2）使用機器來代替人眼識別，機器沒有眼睛疲勞的情況，可以隨時保持良好的狀態(tài)，并且機器的效率比人工識別的效率高得多。。

（3）通過LabVIEW中的視覺模塊，采集穴播器模擬播出來的種子照片，經(jīng)過濾波，反色處理，過濾閥值，灰度處理等步驟，得到易于分辨的種子圖片，從而識別出穴播的種子數(shù)。

（4）通過程序循環(huán)與統(tǒng)計，得出穴播器的整體播種性能，分析卡種率，精確度。

（5）機器視覺是一項集圖像處理、機械工程技術(shù)、智能控制技術(shù)、計算機技術(shù)等領(lǐng)域于一體的高新技術(shù)。

3 機器視覺在農(nóng)業(yè)上的發(fā)展前景

機器視覺技術(shù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域上的應(yīng)用十分廣泛，隨著科技的進步，傳統(tǒng)的人工方式已經(jīng)遠遠落后于現(xiàn)在先進的社會生產(chǎn)力，不能夠滿足現(xiàn)在的農(nóng)業(yè)需求。解放勞動力，提高生產(chǎn)的自動化水平是現(xiàn)在直到將來一直需要解決的。同時，由于農(nóng)業(yè)對象的個體性、復(fù)雜性、局限性，機器視覺技術(shù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的大規(guī)模使用和普及還有很長的距離。

4 機器視覺在農(nóng)產(chǎn)品檢測上的問題

（1）機器視覺的圖像處理主要依賴于算法，程序的效率低、靈活性差、速度慢，抗干擾性不強。使得圖像處理的結(jié)果不夠精確，影響系統(tǒng)的判斷。

（2）目前市場上存在的機器視覺技術(shù)大多是二維圖像，一些復(fù)雜的農(nóng)產(chǎn)品數(shù)據(jù)無法獲得，三維成像的價格昂貴、研究不夠完善。

（3）機器視覺系統(tǒng)的研究對象普遍是個體、靜態(tài)的農(nóng)產(chǎn)品，對于動態(tài)、群體的農(nóng)產(chǎn)品研究遠遠不夠。

（4）農(nóng)產(chǎn)品本身的多樣性、環(huán)境的惡劣性等其他因素也都影響著機器視覺系統(tǒng)的使用，但是發(fā)展是必然趨勢，研究的腳步不會停下，相信不遠的將來這些問題都會得到妥善的解決。

5 結(jié)束語

機器視覺近年來發(fā)展迅速，機器視覺技術(shù)在農(nóng)業(yè)發(fā)展中的應(yīng)用會越來越廣泛。提高機器視覺的可靠性、實時性是未來的研究方向之一，在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域節(jié)省了人力物力，提高了工作效率，機器視覺技術(shù)必是我國農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化進程中不可或缺的武器。

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