由于我国是人口大国,以农业为基础,许多专家专业致力于机器视觉技术研究与应用来扩展到农业工程领域,并且在许多方面取得了重大成果。下面成都西旺为您讲解机器视觉在农业行业检测的六大应用:
一、瓜果品质的无损检测中的应用
通过图像采集卡,采集瓜果的形态,颜色等特征,将采集结果传送给分析处理系统,根据处理结果判断瓜果是否为有损产品。
二、烤烟烟叶质量检测中的应用
对大量烟叶样本进行颜色分析,可得到各类样本颜色特征值的分布情况,采用轮廓跟踪算法对烟叶的整体图像外型轮廓进行提取,采用链码表示法进行描述。最后通过烟叶对光的透过特性对叶片结构和身份特征进行综合提取和描述。
三、谷物识别与分级中的应用
对大米、小麦、玉米以及其他谷物的识别和分级,例如根据应力裂纹、形态、染色后颜色特征等,应用神经网络、高速滤波等技术来进行识别和分类。
四、农副产品的出厂质量检测
如包装、缺损,对肉类、各种农副产品、蔬菜、瓜果产品的出厂包装、质量合格检测等。
五、在农业机械中的应用
农产品分选机械是机器视觉技术在农业机械中应用最早、最多的一个方面,主要是利用该项技术进行无损检测,即利用农产品表面所反映出的一些基本物理特性对产品按—定的标准进行质量评估和分级。主要用于在农产品加工过程中进行品质自动检测及反馈控制。
六、机器视觉技术在农业生产自动化中的应用
在动植物的生长过程中,根据对其生长情况的精确自动地进行监测,可以有效的控制动植物的生长环境,以满足动植物生产所需。(end)
关键字:机器视觉 农业行业检测 六大应用
引用地址:机器视觉在农业行业检测的六大应用
一、瓜果品质的无损检测中的应用
通过图像采集卡,采集瓜果的形态,颜色等特征,将采集结果传送给分析处理系统,根据处理结果判断瓜果是否为有损产品。
二、烤烟烟叶质量检测中的应用
对大量烟叶样本进行颜色分析,可得到各类样本颜色特征值的分布情况,采用轮廓跟踪算法对烟叶的整体图像外型轮廓进行提取,采用链码表示法进行描述。最后通过烟叶对光的透过特性对叶片结构和身份特征进行综合提取和描述。
三、谷物识别与分级中的应用
对大米、小麦、玉米以及其他谷物的识别和分级,例如根据应力裂纹、形态、染色后颜色特征等,应用神经网络、高速滤波等技术来进行识别和分类。
四、农副产品的出厂质量检测
如包装、缺损,对肉类、各种农副产品、蔬菜、瓜果产品的出厂包装、质量合格检测等。
五、在农业机械中的应用
农产品分选机械是机器视觉技术在农业机械中应用最早、最多的一个方面,主要是利用该项技术进行无损检测,即利用农产品表面所反映出的一些基本物理特性对产品按—定的标准进行质量评估和分级。主要用于在农产品加工过程中进行品质自动检测及反馈控制。
六、机器视觉技术在农业生产自动化中的应用
在动植物的生长过程中,根据对其生长情况的精确自动地进行监测,可以有效的控制动植物的生长环境,以满足动植物生产所需。(end)
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