機器視覺在農業(yè)中的應用

王怡欣　謝銘涵

摘 要 機器視覺主要是通過計算機對人類的某些視覺方面的智能行為所進行的模擬和再現，將從客觀事物中提取的信息進行理解和處理，最終應用于實際控制和檢測。本文首先介紹了機器視覺系統的重要構成，然后介紹了目前機器視覺技術在農業(yè)生產中的一些應用，以及目前較為先進的應用方法。

關鍵詞 機器視覺 農業(yè) 具體應用

中圖分類號：R471 文獻標識碼：A

0引言

機器視覺是一門涉及模式識別、神經生物學、計算機科學、人工智能、圖像處理、心理物理學等諸多領域的交叉學科。主要是通過計算機對人類某些視覺方面的智能行為的模擬和再現，再處理并理解從客觀事物的圖像中提取到的信息，最終達到在實際檢測和控制中應用的目的。近年來，隨著農業(yè)的智能化發(fā)展，使得機器視覺越來越多的應用于農業(yè)之中。

1機器視覺的主要結構

1.1照明

照明是機器視覺系統里的一個非常重要的部分。它直接影響著攝像機采集到的數據的質量，所以，在選擇照明設備的事情上，要非常的謹慎。一個好的光源的判別標準是：

（1）能夠突出對比被測物體的特征。

（2）保證穩(wěn)定性和亮度。

（3）物體的位移不會對成像質量有影響。

生活中常見的光源主要有白熾燈、氙燈、熒光燈、LED等幾種類型。在照明上，有兩種方法可以來增強需要的目標特征：

（1）利用光譜。選取合適的照明光源反射呈現出希望看到的光譜范圍。

（2）利用照明的方向性。有兩種方法：其中一種是具利用光源本身的照射效果。光進行漫反射時，光的照射強度在每個方向上基本相同。而當光直射時，光源的光會集中在一個狹小的范圍內。特定的環(huán)境下，光源會發(fā)出單向平行光。

（3）可以從被測物、光源、攝像機三個部分的相對位置入手。有正面光、背光、明場照明、暗場照明四種相互獨立的方法。

1.2鏡頭

攝像鏡頭是一種光學設備。具有把光轉換為攝像機內部成像的功能。鏡頭是機器視覺中舉足輕重的部分，對判斷圖像的質量好壞有著很客觀的作用。鏡頭性能的參數主要有工作距離、角度、視場、景深、分辨率等幾個方面。工作距離指的是鏡頭的前部到被測物體的距離。視場表示攝像頭能觀察到的最大的范圍。景深指的是在物體在攝像機照射到清晰圖像的情況下能移動的前后距離范圍。

1.3攝像機

攝像機是可是將光線轉換成圖像的裝置。攝像機又分CCD和CMOS傳感器攝像機兩種。兩者主要的區(qū)別是讀出數據的方式。CCD的成本高，工藝復雜，耗電高，但是效果好。CMOS制造成本低，制造工藝簡單，消耗的電力小，但是CMOS的通透性和對色彩的還原能力都比較差。CCD可分為兩類，面陣式和線陣式。在速度較高的情況下一般采用線陣式，速度低的情況下采用面陣式。面陣式價格也比較便宜。

1.4 圖像采集卡

把攝像機采集到的數據通過圖像采集卡轉存到電腦中。

2機器視覺在農業(yè)中的應用

2.1機器視覺在棉花氮素營養(yǎng)診斷中的應用

農作物生長發(fā)育進程和產量形成受肥料影響很大，基于機器視覺的作物生長監(jiān)測與診斷技術是近地面遙感監(jiān)測的方法之一，其優(yōu)質清晰的數字圖像既能方便地對作物生長發(fā)育的季節(jié)性變化進行評估，也能實時高效、快速準確、自動無損地提供作物長勢信息和營養(yǎng)狀態(tài)診斷，在信息化精準農業(yè)生產中扮演著極其重要的角色，還可以幫助農戶適時采取農藝措施（施肥、灌水、耕作、收割以及病、蟲、草、鼠害防治等），從而提高農作物產量與品質。

2.2機器視覺在嫁接苗移栽實時定位中的應用

為了降低嫁接苗培育整個環(huán)節(jié)的工作強度、提高嫁接苗存活率以及生長質量，嫁接苗的全自動培育是未來發(fā)展的趨勢。嫁接苗的全自動培育包括精密定向自動播種、自動育苗、自動供苗、自動嫁接、嫁接苗自動移栽以及溫室自動管理幾個步驟，每個環(huán)節(jié)都有大量的研究人員深入研究。其中，嫁接苗的自動移栽主要完成從嫁接機上取苗再到穴盤上進行種苗的過程。移栽效果一般取決于穴孔定位的精度、穩(wěn)定性以及末端執(zhí)行器的設計。針對移栽過程中基于機器視覺的穴孔位置的定位研究是目前的研究熱點。

2.3機器視覺在茶隴識別與采茶機導航中的應用

中國是茶葉的主要原產地，也是世界上茶葉種植、消費、出口最大的國家之一。目前，我國茶葉采摘和用工的矛盾已經成為茶葉產業(yè)發(fā)展的瓶頸，加快發(fā)展茶葉采摘機械化勢在必行。采用機械化作業(yè)替代人工，不僅可以降低成本，而且能夠提高采茶質量和生產效率。機器視覺在茶隴識別與采茶機導航中的應用，給茶產業(yè)帶來了新的春天。利用計算機視覺系統識別茶樹嫩芽并實現定位采摘的方法，不僅可以保證葉片的完整性，還能使整個采摘過程完全自動化，節(jié)省大量的人力物力，但機器視覺的識別效率還有待提高。

3總結與展望

機器視覺在農業(yè)中的應用為精細農業(yè)和農業(yè)生產自動化奠定了基礎，不僅有助于解放勞動力，還有助于提高農作物產品的品質和產量。

另外，植物生長過程的三維重構是目前國內外的研究熱點，機器視覺技術是改過程中不可或缺的重要環(huán)節(jié)。植物生長周期長，利用三維重構技術可將作物在虛擬空間中結構的發(fā)育與生長過程進行仿真，并以三維圖像進行展現，不僅能夠直觀、精確地呈現植物的三維生長過程，還可對植物的生長進行預測，為生物育種、育苗提供高效便捷的實驗方法。

參考文獻

[1] 馬頌德，張正友.計算機視覺：計算理論與算法基礎[M].北京：科學出版社，1995.

[2] 張五一，趙強松，王東云.機器視覺的現狀及發(fā)展趨勢[J].中原工學院學報，2008（01）.