计算机视觉技术在农机自动化上的应用与优势分析
董美荣
摘 要： 农机自动化技术为农业生产的高效率运行提供了保障，为进一步提高农业机械对环境的感知能力，近年来对计算机视觉技术在农机自动化上的研究和应用逐渐增多。因此，结合计算机视觉技术的特点，分析了视觉技术在农业机械中的应用方向，并强调了在农机装备上应用计算机视觉技术的显著优势。
关键词： 计算机;视觉技术;农机自动化;应用;优势
中图分类号： S220? ? ? ? ?文献标识码： A
doi：10.14031/j.cnki.njwx.2020.10.014
0 引言
农业机械的自动化是农机技术发展的必经之路，近年来在传统农机技术的基础上，农业机械的自动化程度得到了显著的提升，为很多新功能的研发与实施奠定了基础。将计算机视觉技术与现代化的农机自动化技术进行结合，有利于进一步提升农业机械的自动化和智能化程度，使农业机械更好地代替人力进行生产劳动。随着相关研究的深入，视觉技术结合计算机技术、图形处理技术，能够完成农田的作物采摘、分选等多种工作，并具备良好的可靠性和精准度特点。
1 计算机视觉技术简介
计算机视觉技术是一种新兴的技术，广泛应用在自动制造和机器人领域，其结合了机械技术、计算机技术、图像技术、光学技术、传感器技术等众多先进技术，并通过多种技术的结合实现替代人的视觉功能的效果。视觉技术工作时，首先通过传感器接收透镜获得的影像信息，再经过成像技术对获得的影像进行处理，将所需要的重要影像特点信息进行提取并将其输出给处理器，实现对外界图像信息的实时反馈。视觉技术的研究发展经历了一维成像视觉技术、二维成像视觉技术和三维成像视觉技术三个阶段，现阶段的三维成像技术不仅能识别形状、颜色等信息，还能实现位置关系的获取，准确度更高。
视觉技术系统主要由光源照明、摄像机和图像采集卡组成图像的获取功能部件，能够实现对图像信息的获取和相关数据的转化，然后通过对获得数据的分析和对图像进行边缘锐化、平滑、分割、特征抽取等处理，实现对图像的处理和进一步数据传输，以供机器执行后续动作。
2 视觉技术在农业机械中的应用
2.1 视觉技术在农机导航上的应用
计算机视觉技术在农业机械导航上的应用主要包括三大方面：一是对农业机械行驶路线的分析与状态获取。现阶段，在传统的卫星导航技术之上，为进一步提高农业机械自动作业时导航的准确性，常将计算机视觉技术与GPS导航技术进行结合应用。无论是农田还是果园，在机械化生产下卫星导航预设的行驶路线通常会受到农田实际生长条件的影响，视觉技术通过对轮廓、形状、距离、颜色的感知，通过计算机技术赋予的算法进行运算处理，能够辅助指导农机的行驶状态。二是用于躲避农田间的障碍物。当视觉系统发现农机具行驶途径上存在障碍物，会对控制系统发出警报，以避免在行驶过程中与障碍物发生碰撞。三是与控制系统合作完成相对复杂的行驶中控制功能。例如对于农业植保作业而言，在进行喷雾作业时通过行驶过程中获取的农作物信息，能及时控制喷药量的增减，实现更为精密的导航同步作业需求。
2.2 视觉技术在果蔬采摘工作的应用
传统的果蔬采摘工作，只能依靠人力进行，不仅作业的成本高，而且工作效率低下，工作人员的劳动负担很大。随着计算机视觉技术的应用，其良好的识别能力能帮助农业机械快速的识别需要采摘的目标作物，进而实现高效率的无人化自动采摘工作。在进行果蔬自动采摘时，计算机系统对摄像头所获取的图像进行分析，通过果蔬与枝叶等环境因素的明显特征差别，快速筛选出目标果实，从而完成采摘工作。图1为圣女果利用视觉技术自动采摘的过程，诸如此类的色彩分明、生长集中的果实更适合视觉技术的自动采摘工作。在实际应用中，自动采摘的精确度受到光照条件、遮挡物、自然风等多种因素影响，现阶段采摘总体成功率仅在68%左右，但随着计算机技术和图像处理分析技术的进步，自动采摘的准确率还将不断上升。
2.3 视觉技术在病虫害防治中的应用
病虫害防治工作是确保农业稳产高产的重要工作，在现代化的病虫害防治工作中应用视觉技术进行辅助，通过利用存在病虫害农作物与健康作物的生态特征差别进行辨别，能显著提高病虫害的防治效果。相关研究表明利用视觉技术判断玉米的叶病斑、灰斑、锈病等病害的准确率可达80%以上;同时视觉技术能准确地识别作物上的蚜虫等病虫害，并能对病虫害的严重性进行评估，为喷药作业的方案提供参考依据。在实际应用过程中，由于农作物的病虫害存在着多样性特点，因此，视觉诊断技术也存在一定困难，尤其对于一些病症或虫害差异性特征不明显的辨别环境，视觉技术的识别率仍不高，相关技术仍有待提升[1]。
2.4 视觉技术在农产品品质筛选中的应用
现阶段，随着信息技术和网络技术的普及，农产品的销售也逐渐倾向于电商化和网络化，通过对农产品进行分级筛选，能实现产品的分级销售，显著提高经济效益。利用视觉识别技术，通过专用计算机软件对农产品进行图像获取预处理，能利用事先设定的标准控制机械实现准确快捷的筛选。这种形式能有效改善传统的机械分选精确度不高的问题，使产品销售的好评率进一步提高。近年来对应用视觉技术分选农产品的相关研究增多，例如刘建军等研究了利用分析山核桃图像的横径、果长、大小等特征实现对山核桃的分级;周竹等设计的按照马铃薯直径尺寸参数对马铃薯外形特征进行大、中、小分级的视觉分级设备，都取得了良好的作业效果[2]。
2.5 视觉技术在农作物生长环境监测的应用
利用视觉技术获得农作物生长环境状态信息，能准确地掌握农田的水分含量、营养条件、光照条件，有利于对农业生产进行更科学的规划与管理，通过对作物长势、果蔬成熟度的检测，能更精准的确定作物的采摘和收获的时间，确保农作物品质的最佳化，图2为对玉米生长状态和环境变化的视觉检测。通过视觉技术的应用获取的图像信息，能通过色彩分析对比出农田缺水问题、通过对叶片纹理分析获得农作物营养状态、通过对光照的检测预判天气对农作物生长状态的影响。在现阶段研究的基础上，要进一步提高农作物生长环境监测的准确性，还必须在数据分析和计算机算法上加强研究，以提升监测工作的准确性。
3 视觉技术的应用优势总结
（1）有利于提高农业机械的智能化程度。计算机视觉技术的应用使农业机械获得了“双眼”，为其感官能力的提升创造了良好的条件，在此基础上，农业机械以计算机技术为头脑、以机械技术为肢体、以视觉技术和传感器技术为感知，形成了系统化的智能机械结构体系，其实际的工作能力必将得到大幅提升。
（2）有利于减少环境污染与资源浪费。在视觉技术的支持下，农业生产各个工序的实施过程都能进行智能化的思维逻辑分析，能避免传统作业过程的刻板形式，更合理的利用燃料、水、农药化肥等资源，并减轻对环境产生的危害和资源消耗负担。
（3）有利于优化农業生产的模式。计算机视觉技术使农民不必到田间就能实时观察农业生产的情况，其对劳动力的解放更为彻底，且在高技术模式下，会形成农业生产各个工序并行不悖的良好局面，有利于农业高度现代化的实现。
参考文献：
[1]? 刁智华， 王会丹， 魏伟. 机器视觉在农业生产中的应用研究[J]. 农机化研究， 2014（3）：212-217.
[2] 陈兵旗， 吴召恒， 李红业，等. 机器视觉技术的农业应用研究进展[J]. 科技导报， 36（11）：12.
