机器视觉在农业中的应用.doc

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1、【精品文档】如有侵权，请联系网站删除，仅供学习与交流机器视觉在农业中的应用.精品文档.机械与电子工程学院 级博士（硕士）研究生读书报告题目（居中）：学 院：学科、专业： 研 究 方向： 研 究 生： 指 导 教师： 日 期： 机器视觉在农业中的应用The Application of Machine Vision in Agriculture学号：2010051145 姓名：郑 玲 Zhengling 导师：赵春江 Zhao Chunjiang专业：农业电气化与自动 Agricultural electrification and automation摘要：随着计算机与图像处理技术的发展，机器

2、视觉技术的研究与应用已扩展到农业工程领域，并在许多方面取得了重大成果。机器视觉在农业机械中的主要应用于农作物生长情况监测、农产品质量鉴定和农产品收获三个方面。概述了农业机械应用机器视觉技术所存在的问题和研究此项技术的开发方向。随着相关技术的发展, 机器视觉技术的应用必将大大提高农业机械的性能和水平, 并且是农业机械向现代化、智能化发展的方向。关键词：机器视觉技术；农业生产；应用Abstract: Along with the development of computer and image processing technology, the research and application

3、 of Machine vision technology has already expanded into the agricultural engineering field and got great achievements in many fields. Machine vision technology is mainly used in crop growth situation monitoring, produce quality appraisal and agricultural products harvest. The problems about the appl

4、ication of machine vision in agricultural machinery were summarized and the development direction of this technology was studied. With the development of this technology , the application of machine vision technology will greatly enhance the performance and the level of agricultural machinery ,and i

5、t is also the development direction of agricultural machinery towards the direction of modern and intelligent.Keywords: Machine vision technology; Agricultural production; Application1 机器视觉技术在农作物生长检测中的研究精准农业中一个重要内容是农作物生长信息的自动检测。通过对图像的处理和分析，可以及时评价作物生长中的缺水、缺肥以及虫害等现象，提示种植户采取相应措施。山东莱阳农学院陈佳娟采用计算机视觉技术，根据棉

6、花叶片的孔洞及叶片边缘的残缺，来测定棉花在生长过程中虫害的受害程度。西北农林科技大学耿楠等用计算机视觉技术检测小麦个体的生长状态，分析了农作物生长检测中带有共性的图像处理方法，选择中值滤波法平滑图像中的噪声，用判别分析法确定最佳阀值。韩国学者KChoi等人(1995)根据美国农业部(uusDA)关于蕃茄成熟度的分级标准，利用彩色图像处理技术把新鲜蕃茄分为6个等级。2 机器视觉技术在农产品质量鉴定中的研究利用机器视觉对采集到的农产品外观图像进行处理与分析，可一次获得决定农产品质量品质的颜色、尺寸、形状及表面缺陷等参数，因此将机器视觉技术开发与研究应用于农产品质量检测有着不可比拟的优越性。张书慧、

7、陈晓光通过建立图像数据采集与分析系统及相关农副产品图像数据库，实现对农副产品品质(如表面颜色、形状、缺陷)的准确分级。王江枫等探讨了应用计算机视觉技术进行芒果重量及果面坏损检测的方法，建立了芒果重量与其投影图像的相互关系。黄星奕、方如明提出用计算机视觉技术代替人眼对大米胚芽进行自动识别的方法。何东健等以计算机视觉自动检测果实表面着色度并进行分级为目的，建立了室内计算机视觉系统获取苹果果实的彩色图像，并将RGB值转换成HIs值，分级实验结果表明，用建立的准则和方法，计算机分级与人工分级的一致度在88以上。3 机器视觉技术在农产品收获中的研究农作物收获自动化是机器视觉技术在收获机械中的应用, 是近

8、年来最热门的研究课题之一。日本有“Kubota”公司在1991年成功研制了一种用于橘子收获的机器手，能从果园自然环境中识别橘子，准确率为75。sites PW等研究了一套图像采集系统及图像增强和特征信息的提取算法，用于增强原始图像及“多果”、“单果”和“噪声”的区别。分别于白天和晚上在桃园和苹果园进行实验，识别水果的正确率为89。周云山研制了具有计算机视觉系统的蘑菇采摘机器人，使蘑菇的生产从苗床管理到收获分类实现了全部自动化。4 机器视觉技术研究和应用中存在的问题机器视觉技术研究和应用中存在的问题: 一是在理论上机器视觉应用于收获机械的工作是完全可以实现的,农田作业机械机器视觉应用的关键问题是

9、对作物的识别和定位。二是目前绝大多数研究的对象均是静态的农产品个体, 效率较低，如何从快速运动的农产品群体中提取有效图像信息并对其矫正, 这还是一个尚未解决的难题。三是由于许多农产品是一个近似的球体, 在其二维图像中,中部的灰度值往往要远远大于边缘的灰度值, 这就会使得在图像中部的损伤部位的灰度值也仍大于边缘的灰度值, 从而会带来损伤检测的误差, 必须加以矫正。四是在对农产品的多个品质指标进行检测时, 大多采用串行算法, 这大大影响了处理速度的提高。急需研究农产品品质自动识别中所需的多种图像处理算法的并行实时处理方法, 以便提高检测效率。5 机器视觉技术的开发方向根据目前国内外的研究现状及存在

10、的问题, 今后的研究方向: 一是图像处理硬件的开发。为了提高视觉系统实时处理速度, 图像处理采集卡应运而生,它可完成图像的数字化转化、分析和处理等全部功能, 只向主机传送图像处理的结果。二是神经网络技术的应用。神经网络是一种高度并行的分布式系统, 可以对视觉系统探测到的图像进行处理, 不仅处理速度快, 而且可以充分利用其非线性处理能力对环境进行识别, 同时完成机器人内部坐标和全局坐标的快速转换。三是图像处理新方法的研究。在图像处理和识别软件设计方面, 力求算法的快速性和有效性也是目前的研究热点,四是三维成像视觉技术开发和应用。参考文献：1Guyer.D E,Miles G.E, Schreib

11、er M M , et al. Machine vision and image processing for plant identification. Trans of the A SA E,1986,29(6): 15001507.2Berlage A G, Cooper TM, Aristazabal J F. Machine vision identification of diploidand tetraploid ryegrass seed. Trans of the A SA E, 1988,31(1):2427.3 Sites PW , DelwicheM J. Comput

12、er vision to locate fruit on a tree. Trans of the A SA E,1988, 31(1): 2572634Meyer G E, Anthony S, Shelton D P, et al. Electronic image analysis of crop residue cover on soil. Trans of the A SA E,1988,31(3):968973.5 Morrison J E, J r Chichester FW. St ill video image analysis of crop residue oil cov

13、ers. Trans of the A SA E, 1991, 34(6):24692474.6Ahmad I S, Reid J F. Evaluation of color representations formaize image. J of Agricultural Engineering Research, 1996,63:185196.7 Seginer I, Elster R T , Goodrum J W , et al. Plant wilt detect ion by computer2vision tracking of leaf tips. Trans of the

14、A SA E,1992,35 (5):15631567.8Ling P P, Cheng Z, Musacchio D J. Quantification of xomatic coffee embryo growth using machine vision. Trans of the A SA E,1995,38(6):19111917.9Shimizu H, Heins R D. Computer vision based system for plant growth analysis. Trans of the A SA E,1995,38(3):959964.10周云山, 李强,

15、李红英等.计算机视觉在蘑菇采摘机器上的应用.农业工程学报, 1995,11(4):2732.11陈晓光, 于海业等.应用图像处理技术进行蔬菜苗特征量识别.农业工程学报, 1995, 11(4):2126.12陈顺三, 汪懋华.奶牛体线性评定的图像测量方法研究.中国农业工程学会电子技术与计算机应用学术年会论文,1996.13左春柽,马成林,陈江南.图像处理技术用于农机2土壤系统的研究.农业工程学报, 1997,13(增刊):284287.14 祁广利.农业机器视觉技术及其应用J.陕西农业科学,2004(5):121128.15 胥芳.农业机器人视觉传感系统的实现与应用研究J.农业工程学报,200

16、2(7):180184.16 张立斌，计时鸣，胥芳等. 农业机器人的主要应用领域和关键技术J .浙江农业大学学报,2002(1):3843.17 马成林.农产品品质检测中的计算机视觉及神经网络技术发展J. 农业工程学报1997,13 增236241.18 应义斌.机器视觉技术在农业生产自动化中的应用J. 农业工程学1999,3:199203.19 Yud-Ren Chen. Future Trends of Machine VisionTechnology For Agricultural ApplicationsZ. 信息技术在农业中的应用IWAIT 2000 ,2000:3036.20 L

17、u Wang, Da-Wen Sun. Computer Vision Systems for Rapid Quality Inspection of Agricultural and Food ProductsZ. 信息技术在农业中的应用IWAIT 2000,2000:3742.21 艾海舟. 机器视觉及其应用J. 科学中国人 , 1997,(09) 22 刘曙光, 刘明远, 何钺. 机器视觉及其应用J. 机械制造 , 2000,(07) 23 打假开心果J. 电脑爱好者 , 2001,(12) 24 2008“机器视觉电子行业应用”调查获奖名单揭晓J. 软件 , 2009,(02) 25 王红军. 机器视觉现代工业的眼睛J. 机电一体化 , 1999,(03)26 宋慧欣. 编者的话J. 自动化博览 , 2008,(07) 27 机器视觉和计算机图像之间的关系J. 可编程控制器与工厂自动化 , 2005,(10)