隨著計算機與圖像處理技術(shù)的發(fā)展和進步，越來越多的行業(yè)都在應(yīng)用，機器視覺技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域已不再局限于工業(yè)應(yīng)用，其中包括在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的許多方面也取得了許多重大成果，下面就來說說機器視覺技術(shù)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的應(yīng)用有哪些?
1，谷物識別與分級：對大米、小麥、玉米以及其他谷物的識別和分級，例如根據(jù)應(yīng)力裂紋、形態(tài)、染色后顏色特征等，應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、高速濾波等技術(shù)來進行識別和分類。
2，農(nóng)副產(chǎn)品的出廠質(zhì)量檢測，如包裝、缺損，對肉類、各種農(nóng)副產(chǎn)品、蔬菜、瓜果產(chǎn)品的出廠包裝、質(zhì)量合格檢測等。
3，機器視覺技術(shù)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)自動化中的應(yīng)用：在動植物的生長過程中，根據(jù)對其生長情況的精確自動地進行監(jiān)測，可以有效的控制動植物的生長環(huán)境，以滿足動植物生產(chǎn)所需。
4，瓜果品質(zhì)無損檢測：通過工業(yè)相機、圖像采集卡等圖像采集設(shè)備，采集瓜果的形態(tài)、顏色等特征，將采集結(jié)果傳送給由機器視覺圖像處理軟件作為主要組成部分的分析處理系統(tǒng)，根據(jù)圖像處理軟件的分析結(jié)果判斷瓜果是否存在損傷。
5，烤煙煙葉質(zhì)量檢測：對大量煙葉樣本進行顏色分析，可得到各類樣本顏色特征值的分布情況，采用輪廓跟蹤算法對煙葉的整體圖像外型輪廓進行提取，采用鏈碼表示法進行描述。最后通過煙葉對光的透過特性對葉片結(jié)構(gòu)和身份特征進行綜合提取和描述。
機器視覺在農(nóng)業(yè)方面的應(yīng)用檢測還有很多，由于我國是人口大國，以農(nóng)業(yè)為基礎(chǔ)，許多專家致力于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方面的研究，機器視覺在農(nóng)業(yè)機械方面的應(yīng)用已取得了長足的進步。