计算机视觉在农业自动化收获中的应用与展望.pdf

计算机视觉在农业自动化收获中的应用已经成为现代农业工程领域的重要研究方向，这一技术的引入极大地提高了农作物收获的效率和精准性。计算机视觉系统通过图像采集和处理，可以实现对作物的识别、定位，为自动化收获提供关键信息。 计算机视觉技术在农业自动化收获中的应用主要包括以下几个方面： 1. **图像采集与特征提取**：视觉子系统通过高分辨率摄像头捕捉农田环境的图像，通过图像处理算法提取作物特征，如形状、颜色、纹理等，以便区分作物与背景或其他物体。 2. **目标检测与识别**：通过对图像进行边缘检测、颜色分割和形态学处理，可以识别出成熟的果实或作物，例如番茄、苹果等。这通常需要解决背景噪声、遮挡和果实重叠的问题。 3. **定位与导航**：一旦识别出目标作物，计算机视觉系统会确定其精确位置，引导自动化收获设备如机器人进行精确采摘。这需要对作物的三维空间位置进行估算。 4. **决策与执行**：机器人子系统根据视觉系统提供的信息进行决策，如选择最佳采摘路径，避免损伤作物或设备。同时，执行机构如机械臂会进行精细操作，完成采摘动作。 5. **协调调度**：终端控制系统负责整个收获过程的协调，包括任务分配、路径规划和后期处理控制，确保高效、有序的收获作业。 国内外研究现状表明，日本、荷兰等国在计算机视觉应用于农业自动化收获方面处于领先地位。例如，Whittaker等人改进的环型Hough变换用于番茄检测，不依赖颜色差异，即使在复杂背景下也能准确识别。Zhang Shuhai和Takahashi等人通过模式识别实现了苹果的检测和定位，成功开发出自动采摘系统。国内也有类似的研究，如孙明等人通过分析颜色信号和图像处理实现苹果识别，张树魁等人则利用形状和红外图像结合遗传算法提高识别效果。 然而，当前面临的主要挑战包括视觉系统的实时性能、抗干扰能力、作物种类适应性和全天候工作能力。未来的研究将致力于提升计算机视觉系统的智能化水平，提高识别精度，适应各种复杂的农业环境，以实现更为广泛和高效的农业自动化收获。同时，随着深度学习和人工智能技术的发展，农业自动化收获有望进一步突破，为现代农业带来更大的变革。