【摘 要】
:
机器视觉技术在农业领域的应用极大地推动了产业转型和现代化发展。本文介绍了机器视觉系统的基本结构及双目立体视觉测量原理,阐述了机器视觉技术在病虫害识别监测、体尺测量、品质检测与分级、智能采摘与自动导航等方面的应用研究现状,从数据处理、作业环境、电源持续性三个方面分析了制约机器视觉技术在农业领域广泛普及应用的原因,建议从算法优化、种植标准化、多技术融合等方面来解决目前所存在的问题。
【机 构】
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宁夏农林科学院农业经济与信息技术研究所
【基金项目】
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宁夏自然科学基金项目“基于机器视觉技术的黄花菜目标识别与定位方法研究”(2021AAC03257),宁夏农林科学院科技创新引导项目“基于机器视觉及深度学习的枸杞智能精选算法研究”(NKYQ-20-04)。
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机器视觉技术在农业领域的应用极大地推动了产业转型和现代化发展。本文介绍了机器视觉系统的基本结构及双目立体视觉测量原理,阐述了机器视觉技术在病虫害识别监测、体尺测量、品质检测与分级、智能采摘与自动导航等方面的应用研究现状,从数据处理、作业环境、电源持续性三个方面分析了制约机器视觉技术在农业领域广泛普及应用的原因,建议从算法优化、种植标准化、多技术融合等方面来解决目前所存在的问题。
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