机器视觉技术在农业中的应用中的问题

机器视觉技术在农产品的无损检测，植物生长信息检测，病虫害检测以及农田可视化导航方面的研究取得了长足的进步。然而，由于农业研究对象的多样性和复杂性以及机器视觉技术的特点，机器视觉技术在农业领域的应用仍然存在以下问题。

1）机器视觉技术对测量条件和环境有很高的要求，但农业生产环境复杂，应用场合多变。不同的研究对象和生产环境需要开发不同的处理算法，以使机器视觉测量具有环境适应性和可靠性。性爱不佳。

2）由于作物特征的多样性，机器视觉在作物信息检测和特征提取方面仍存在一些不足。为了检测一些颜色或形状特征不明显的农作物，有必要研究更多的高精度检测算法。

3）当前的机器视觉系统（包括末端执行器）还不够成熟，无法应用于大规模的农业生产。而且，由于机械控制系统的局限性，在某些实时性要求较高的场合，机器视觉仍不能满足要求。

4）目前，基于机器视觉的农机设备的集成化和智能化程度不高，操作复杂。国内外许多关于农业机器视觉应用的研究仍处于试验阶段，农业智能设备的大规模应用仍需要克服许多实际问题。

由于问题的复杂性和长期性，机器视觉系统在农业领域的应用将经历长期的发展。其未来的研究发展方向主要集中在以下几个方面。

1）图像处理是机器视觉技术的核心。改进现有算法或研究更有效的算法以提高机器视觉系统的处理效率和鲁棒性仍然是机器视觉应用程序和软件的未来。发展的重要前提。目前，基于卷积神经网络的图像识别算法正处于研究阶段。经过训练的卷积神经网络可以大大提高图像识别的准确性。使用卷积神经网络模型的机器视觉系统将成为未来的发展趋势。

2）嵌入式视觉系统具有结构紧凑，处理速度快，成本低的特点，已成为未来机器视觉系统发展的重要方向。结合机器视觉系统，这也使得农业设备的大规模普及成为可能。

3）集成了多种技术的机器视觉系统也是当前和未来的研究热点。例如，机器视觉系统与北斗导航系统的融合可以实现高精度，低成本的农田导航系统； 3D成像技术，神经网络技术，智能控制技术等的融合可以使农田作业机器人更加智能。