農(nóng)業(yè)機械使用視覺識別技術(shù)優(yōu)點

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)機械使用視覺識別技術(shù)優(yōu)點范文，希望能給你帶來靈感和參考，敬請閱讀。

摘要：隨著科學技術(shù)不斷發(fā)展，視覺識別技術(shù)是近年來出現(xiàn)的一種高端的控制技術(shù)，其被廣泛應(yīng)用于農(nóng)業(yè)機械制造中，為農(nóng)業(yè)機械的發(fā)展提供了一些新的方向，該項技術(shù)的加入使得農(nóng)業(yè)機械變得更加智能化和高端化，因此對該項技術(shù)改進提升，使其與農(nóng)業(yè)機械更好地結(jié)合具有特殊意義。本文將首先介紹視覺識別技術(shù)的概況，然后將其與農(nóng)業(yè)機械應(yīng)用過程中出現(xiàn)的問題進行了詳細分析，并在此基礎(chǔ)上提出一些改進建議，希望能為相關(guān)領(lǐng)域研究者提供一些幫助。

關(guān)鍵詞：農(nóng)業(yè)機械；視覺識別技術(shù)；視覺識別

1概述

我國是人口大國，也是農(nóng)業(yè)大國，未來很長一段時間，我國依然會將農(nóng)業(yè)視作國家整體經(jīng)濟的重要組成部分之一。另外，農(nóng)業(yè)機械化智能化發(fā)展也是當今世界默認的共識。近年來，各大高校以及農(nóng)業(yè)機械研究人員一直致力于農(nóng)業(yè)機械無人駕駛技術(shù)的研究，研究內(nèi)容涵蓋了農(nóng)藝操作的各個方面，包括播種、灌溉、施肥、農(nóng)藥噴灑、收獲等多個環(huán)節(jié)，這部分研究內(nèi)容基于視覺識別技術(shù)和導航控制技術(shù)。從專業(yè)學科角度分析，視覺識別技術(shù)屬于傳感器技術(shù)學科分支，它也具有傳感器的各種優(yōu)點，例如高精度、大信息量、高靈活性以及高效率等。當前，以視覺技術(shù)為依托的導航控制技術(shù)是農(nóng)業(yè)機械技術(shù)研究的熱點，也是未來農(nóng)機發(fā)展的主流方向。

2視覺識別技術(shù)簡介

視覺識別技術(shù)，其實就是借助計算機技術(shù)代替人的視覺識別功能，通過計算機的軟件以及相關(guān)輔助裝置完成對指定事物的識別，然后根據(jù)識別結(jié)果進行相應(yīng)操作。這個過程比較復雜，因為計算機要分析圖像的大量信息，還要進行復雜處理和判斷，之后再進行預(yù)定的操作。圖像獲取和分析處理系統(tǒng)就是將目標識別物體的圖像信息轉(zhuǎn)換成能夠被計算機分析處理的數(shù)據(jù)，并將這些數(shù)據(jù)的特點信息進行放大，之后相應(yīng)的信息輸出系統(tǒng)會將處理后的圖像顯示出來，以便進一步分析和識別。目前，該應(yīng)用已經(jīng)適配了較多的場景實踐，在醫(yī)學診斷、自動檢測與控制系統(tǒng)、自動化機器人、工業(yè)、農(nóng)業(yè)、軍事等方面得到了廣泛應(yīng)用，但是該項技術(shù)未來發(fā)展空間依舊很廣闊，需要不斷努力創(chuàng)新。

3農(nóng)業(yè)機械視覺識別技術(shù)存在的主要問題分析

視覺識別技術(shù)雖然有很多優(yōu)點，但是其在與農(nóng)業(yè)機械應(yīng)用的過程中仍舊有許多問題需要改善，具體有以下幾個層面：

3.1農(nóng)業(yè)機械視覺識別技術(shù)不能適應(yīng)農(nóng)作物的差異性變化

通常情況下，農(nóng)作物擁有著不同或者不明顯的特征，即使是同一種植物，在不同的生長環(huán)境下也會有不同的形態(tài)，所以整體的視覺效果就會存在一定的差異性，如今的視覺識別技術(shù)還不能很好地適應(yīng)這種差異性，目前只能應(yīng)用于一小部分農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動中。

3.2農(nóng)業(yè)機械視覺識別技術(shù)對工作環(huán)境的依賴性比較高

在實際工作中，視覺識別技術(shù)對環(huán)境因素有很大的依賴性，例如自然光對視覺識別技術(shù)的顏色采集就會有很大的影響，除此之外，空氣的流動或者自然界生物活動造成的對象細微動作，都對信息的采集有直接影響，這些都會增加視覺識別的難度。

3.3農(nóng)業(yè)機械視覺識別技術(shù)目前仍停留于靜態(tài)捕捉階段

當前在視覺識別技術(shù)研究領(lǐng)域，很多研究對象都是靜態(tài)圖像處理，目前農(nóng)業(yè)機械視覺識別技術(shù)大部分仍然停留在靜態(tài)捕捉階段，而對于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)來說，更多的技術(shù)需求集中在動態(tài)圖像處理方面，這就要求識別算法達到較高的標準，由于農(nóng)業(yè)機械視覺識別系統(tǒng)的圖像處理信息計算量大，所以視覺識別技術(shù)研究的難點在于快速有效地在動態(tài)圖像處理中識別目標作物。

4農(nóng)業(yè)機械視覺識別技術(shù)改進方向

未來視覺識別技術(shù)在精確農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用可以在以下幾個方面進行改善：一是需要有效地提升圖像處理技術(shù)的實時性和穩(wěn)定性，以便于其能更好地適應(yīng)農(nóng)業(yè)機械復雜多變的工作環(huán)境；二是在應(yīng)用視覺識別技術(shù)進行導航時，通過科學的手段有效地提高系統(tǒng)數(shù)據(jù)處理能力，提升數(shù)據(jù)處理效率。

5結(jié)束語

綜上所述，視覺識別技術(shù)是現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)發(fā)展進程中的一項關(guān)鍵技術(shù)，其對于改善農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)工作模式、提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率以及提高農(nóng)作物質(zhì)量等諸多方面都有重要意義。本文簡單指出了未來農(nóng)業(yè)機械視覺識別技術(shù)改進的方向，希望能夠給予技術(shù)人員一些幫助。

參考文獻：

[1]李亞夫，齊天峰，馬可欣.自動控制技術(shù)在農(nóng)業(yè)機械中的應(yīng)用[J].科技經(jīng)濟導刊，2018,26(13):53+14.

[2]張賓，宿敬肖，張微微，鄧明華，汪小志.基于激光視覺的智能識別蘋果采摘機器人設(shè)計[J].農(nóng)機化研究,2016,38(07):60-64.

[3]王玉翰，金波.機器視覺識別技術(shù)在農(nóng)業(yè)機械中的應(yīng)用[J].機械研究與應(yīng)用嗎，2014，27(06):87-90.

[4]周志強，郭帥超，成軍虎.玉米品質(zhì)性狀計算機視覺識別與評價研究進展[J].河南工業(yè)大學學報(自然科學版),2011,32(01):83-88.

作者：劉紅彩 翟玉紅 單位：河南省長葛市農(nóng)機局