農業機械中機器視覺技術的應用

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摘要：隨著科技迅猛發展，機器視覺技術在農業機械中的應用越來越廣泛，機器視覺技術的發展，不僅體現了一個國家科技能力發展的水平，同時對于提高農業作物的產量和管理效率都有重要意義。機器視覺在農業中的應用為其精細化、自動化生產奠定了基礎，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。

關鍵詞：機器視覺技術；農業機械；機械自動化

機器視覺系統是一種借助光學裝置和非接觸的傳感器獲得被檢測物體的特征圖像，并從這些獲取的圖像中收集被檢測物體的信息，進而實現檢測和控制的裝置。作為人工智能的關鍵技術，機器視覺將是促進社會各行業進入智能時代的最重要的技術之一，因此，它也被稱為“工業之眼”。目前，機器視覺技術已經應用到果蔬采摘、零件檢測、藥品檢測、航天高溫風洞系統、天氣預測、偵查追蹤、智能交通、安防監控等各個行業，是社會發展中一項極具突破性的技術。當然，從當前關于這項技術的諸多應用信息來看，機器視覺技術對我國農業自動化生產有重要作用。從已有的應用經驗來看，農作物在生產過程中其生產周期的自動化管理要有更加智能化的結果，機器視覺技術必須要有所應用。此外，植物種子質量的判別，擾亂植物正常生長的雜草的識別以及對農作物生長各階段的監控等，都能夠在視覺技術的幫助下獲得更大突破[1]。

1機器視覺技術在農業機械中的發展現狀

機器視覺技術在農業機械中的研究，歐美國家早在20世紀80年代就開始在農業機械中開展機器視覺技術的研究，初期主要研究對桃子、西紅柿和黃瓜等進行質量檢測和產品分級。隨著傳感器系統和圖像處理系統的進一步完善，機器視覺技術應用的范圍變得更加廣泛，包含了農作物采摘、生長控制以及簡單農作物收獲等方面。通過對文獻資料的收集、分析和研究，目前基于機器視覺技術的農業機械應用的研究主要集中于農業機器人、農作物種子與果實分揀作業、農作物生長狀態檢測、病蟲害與雜草檢測等方面。

1.1農業機器人

農業機器人是一種以農業產品為具體操作對象、擁有具體的感知以及活動功能、能夠重復編程和應用的自動化或者半自動化的設備，農業機器人的應用能夠降低人工操作強度。據統計，已經應用在農業生產中的機械機器人在研究過程中分為兩個方向。一個是行走搬運，另一個是機械手采摘。前者的研究是因為農作物所生長的環境比較復雜，在收獲這些農作物過程中為了更好完成其聚集以及搬運，需要能夠自動行走、識別道路的機器人來提供幫助。而后者則是因為農作物生長過程中一些細致的活做起來太過消耗時間和精力，如枸杞人工采摘需要一顆一顆從植株上取下，但因為枸杞植株本身帶刺，采摘人員只能放慢速度減少自己被刺概率，而這種情況下需要機械手機器人的幫助[2]。日本在農業機器人方面的研究可以追溯到20世紀80年代，最早出現的研究成果是櫻桃番茄采摘機器人，利用彩色相機采集圖像，利用閾值化、濾波等算法圖像分割出果實和識別果實數目，通過雙目立體視覺系統獲得果實的三維信息[3]。2009年，我國機器人研究學者制造出了黃瓜采摘機器人，實現了我國在農業機器人方面零的突破，其主要功能的實現借助紅外光譜對黃瓜果實與莖葉的識別，再利用雙目立體視覺技術進行目標識別，實現果實空間位置有效定位。目前，我國的植保機器人研究也很廣泛，以棉花作物生長為例，我國大面積種植棉花的區域在新疆，棉花在進入收獲期之前必須噴灑一定藥物將棉花植株的葉子去除，才能為棉花后期成熟集聚更多能量，如此最終獲得的棉花品質也會更好。在過去，棉花種植戶在進行這項工作時都是開著拖拉機去棉花地里進行大面積農藥噴灑，這會碾壓棉花造成作物損傷，這種粗放式農藥噴灑方式會造成一部分藥物直接隨風而逝，不僅會浪費藥物，還會將有害物質傳播到空氣中，造成環境污染。但在使用了基于視覺識別的植物保護機器人之后，藥物施加這項工作變得簡單，在空中直接進行藥物施加即可，不會給棉花植株造成傷害，機器人的障礙物識別技能還能繞開前行中的障礙物，讓施藥更加合理。

1.2農作物種子與果實分揀

在農作物種植過程中，所選擇的種子質量在一定程度上幾乎是決定著該作物的最終產量以及質量。所以，絕大多數進行大面積種植的農戶在播種之前都會對作物種子進行精心挑選。傳統作物種子挑選工作都是由人工來完成，每一顆種子需要一粒一粒地檢查，所需時間成本極大。在使用了搭載視覺技術的機器人之后，可以直接對種子進行更精確地分辨，將干癟的、霉變的或者本身就存在缺陷的種子以最快的速度挑選出來，還能提升優良種子挑選的精確性。農作物在收獲之后也需要進行質量檢測和等級分揀，為了提高效率和減少成本，這部分工作也可以利用機器視覺技術來提升效率。所收獲的農作物好壞是可以從其形狀、顏色以及個頭等方面來分辨，而視覺機器人進行農作物等級界定也是依據這一原理。趙小霞等在試驗中將蘋果分為4類，并根據圖像處理模塊輸出的等級結果將傳輸帶的水果分揀至對應分揀箱。經過驗證表明，系統精度達到98%[4]。煙葉是煙草行業得以發展的關鍵。在煙葉的分級過程中，會有較多影響因素，因此，其質量檢測分級復雜性也相對較高。通過相機進行采集，借助電腦界面來對拍攝到的圖像給予實時、動態顯示，結合編寫的模糊數學分類算法、圖像處理，根據煙葉的顏色特征，來有效識別煙葉等級，從而在短時間內明確烤煙的分級。

1.3農作物生長狀態檢測

農作物生長過程中如果遇到其本身不喜歡的生長環境，會有一定的外在表征，這些表征是在作物種植者傳達自己的需求信息，比如有的農作物突然之間葉片開始發黃，那可能是營養不夠了。作物種植者在通過作物的外在表征收到其生長需求信息后，及時采取相應的施肥、澆水或者通風等措施，作物就會重新恢復良性生長。但種植者不可能一天24小時不間斷盯著作物，所以傳統農作物種植過程中難免會存在因為種植人員忽視造成的一些作物生長不良狀況。在應用機器視覺技術之后可以實時對作物生長過程進行監測，對作物生長進行更精準把控。如張彥娥等[5]對溫室黃瓜的生長監測研究，就是借助機器視覺技術。

1.4病蟲害與雜草檢測

很多害蟲以植物為食，再加上環境中的一些病菌影響，農作物在生長過程中難免遭受病蟲害的影響，要對植物的病蟲害進行防治，必須做到及時識別、有效監測、提前預警。農作物生長過程中還會有雜草來與之爭奪土壤、水分、陽光和肥料，若不及時控制則會導致作物減產。國外Hayes…JC等人發現利用紋理分析的方式可以對植物的生長進行檢測，甚至這種檢測方式在一定條件下其結果會比顏色分析的檢測方式還要準確。Pydipati等人同時采用了顏色以及紋理兩種方式來進行柑橘葉片生長的檢測，最終發現能夠通過這些方式及時獲取到柑橘葉片是否染病信息。

2機器視覺技術在農業機械應用中存在的問題

農業機械中應用機器視覺技術對于農業的發展起到了重要作用，但還存在一些不足，主要表現在以下幾個方面：1）農業因為本身種植地區地形及環境的影響，通常不是集中種植，規模小，故而日常管理農作物生長的難度就會比較高，這也是農業結構調整難度高、農業發展速度一直比較慢的原因之一。2）我國農民整體素質偏低。大多數農民文化水平低，學習能力較弱，對于先進技術不會操作，學習緩慢，操作起來困難重重。在購買農業機械時，農業生產者僅僅購買產品，相關人員進行簡單的指導。最后幾乎都是通過說明書進行使用。但是，由于文化水平以及實際操作能力的不匹配，很多農業生產者不能正確使用農業機械，僅僅采用探索式的操作方式，或者向別人請教經驗。

3展望

技術革新推動了互聯網技術、信息技術、計算機技術、智能化生產技術等方面發展，也為農業生產及其機械化發展帶來了機遇。在全民技術創新，各行業都蓬勃發展的社會大背景下，農業生產智能化已經成為必然的發展趨勢[2]。如同電子技術、液壓技術與計算機技術在農業機械中的應用一樣，機器視覺技術的應用將提高農業機械性能，是農業機械向現代化和智能化發展的必然方向。

4結語

近年來，我國農村人口一直在向著城市聚集，政府鼓勵土地流轉，形成大型規模化種植，一定程度上為農業生產的發展提供了便利。同時，也助推了農業機械化發展進程。國家給予農業生產更大的扶持力度，國家政策促進了更多的發展建設資金流向農村以及農業生產，與農業發展相關的科技也在這一過程中不斷被突破。機器視覺技術本身在理論和實踐上都取得了重大突破，在農業機械上的研究與應用進展很大。為促進農業機械更好應用，可鼓勵大學生和科技人才回到家鄉創業，讓更專業的農業技術人員效力于農業發展，促進技術的革新。同時，還應開發適應性強、高效穩定的智能算法，提高系統的分析處理數據，加強適應復雜地理環境和工作環境的算法的魯棒性，加強對環境的適應性。

參考文獻：

[1]張學俊，顧沈明，李斌.機器視覺技術在農業生產中的應用研究[J].農村經濟與科技，2019，30(23)：55-56.

[2]王飛濤，樊春春，李兆東，等.機器人在設施農業領域應用現狀及發展趨勢分析[J].中國農機化學報，2020，41(3)：93-98+120.

[4]趙小霞，李志強.基于PLC和機器視覺的水果自動分級系統研究[J].農機化研究，2021，43(8)：75-79.

[5]張彥娥，李民贊，張喜杰，等.基于計算機視覺技術的溫室黃瓜葉片營養信息檢測[J].農業工程學報，2005，21(8)：102-105.

作者：殷悅 單位：泰州學院船舶與機電工程學院