浅谈机器视觉在农产品检测中的应用

史永博 帅超 王海刚

摘要：介绍了机器视觉技术在农业领域农产品检测上的应用与农业发展的现状不足、急需和未来发展趋势，以穴播器播种为例对机器视觉进行了说明，将机器视觉的重要性凸显出来，也对机器视觉系统的组成、构件的选取和现有市场进行了分析，针对现存的技术问题和检测出现的问题进行了阐述。对未来机器视觉技术在农业领域发展前景进行了分析。

关键词：机器视觉 农产品 检测 图像处理

引言

机器视觉是利用机器代替人眼进行识别做出相应的判断，机器视觉经过多年来的发展，在农业发展领域得到了广泛的应用，农业机械的自动化和加工速度、使用效率、安全性等得到了极大的改善。

1 机器视觉的概述

机器视觉技术是一门涉及人工智能、计算机科学、图像处理、物理学等诸多领域的学科。机器视觉主要就是用机器模拟人来代替人眼去进行测量判断。机器视觉系统主要包括图像采集装置、图像处理装置、控制执行装置三个方面。一套完整的机器视觉系统应该有被测对象、光学成像模块、图像采集模块、图像处理模块、控制执行模块和光源。

光源是影响机器视觉技术的重要因素，它直接影响了输入数据的质量和应用效果。因为机器视觉技术应用的场景各不相同，没有通用的照明设备，所以针对不同环境，要选择不同的照明设备，来达到最佳效果。一个好的照明系统，应该具有：尽可能突出目标的特征，进而增大对比度;保证足够的亮度和稳定性等其他技术要求。

镜头是机器视觉系统的重要构件，它的主要功能是光学成像。镜头的好坏、选取直接影响着机器视觉系统的观测范围、清晰度，因此要根据实际需求来选取合适口径和焦距的镜头。

相机在机器视觉系统中也是不可或缺的，主要有CCD相机和CMOS相机，二者各有优点，根据实际需求进行选择即可，相机和镜头需要具有高度的配合，才能达到最佳的效果。

2 机器视觉在农业上的应用

机器视觉技术已被广泛应用于农业的各个领域，农作物的生长监测、农作物的耕种实际情况、农产品品质的分析鉴定、农业机械自动化等多个方面。

2.1机器视觉在农产品检测上的应用

我国的农产品资源非常丰富，农作物耕种情况的检测是必不可少的一环。以穴播器为例，穴播器是按照一定的距離，将种子成穴播种的种植器具，每穴可播一粒种子或多粒种子，主要用于玉米、黄豆、甜菜、向日葵等需要耕种的作物。介于穴播器工作环境恶劣，经常会出现故障，人为检测穴播器故障是最普遍的做法。但是随着高新技术的发展，机器视觉已经渐渐用于自动化设备检测中来，机器视觉相比较人为检查，有着得天独厚的优势，在检测速度与精度上，机器视觉都远超人工。

2.2基于机器视觉的穴播器播种-性能检测平台的特点及优势

（1）解决了传统人工识别的方式，实现了种子识别的自动化。

（2）使用机器来代替人眼识别，机器没有眼睛疲劳的情况，可以随时保持良好的状态，并且机器的效率比人工识别的效率高得多。。

（3）通过LabVIEW中的视觉模块，采集穴播器模拟播出来的种子照片，经过滤波，反色处理，过滤阀值，灰度处理等步骤，得到易于分辨的种子图片，从而识别出穴播的种子数。

（4）通过程序循环与统计，得出穴播器的整体播种性能，分析卡种率，精确度。

（5）机器视觉是一项集图像处理、机械工程技术、智能控制技术、计算机技术等领域于一体的高新技术。

3 机器视觉在农业上的发展前景

机器视觉技术在农业领域上的应用十分广泛，随着科技的进步，传统的人工方式已经远远落后于现在先进的社会生产力，不能够满足现在的农业需求。解放劳动力，提高生产的自动化水平是现在直到将来一直需要解决的。同时，由于农业对象的个体性、复杂性、局限性，机器视觉技术在农业领域的大规模使用和普及还有很长的距离。

4 机器视觉在农产品检测上的问题

（1）机器视觉的图像处理主要依赖于算法，程序的效率低、灵活性差、速度慢，抗干扰性不强。使得图像处理的结果不够精确，影响系统的判断。

（2）目前市场上存在的机器视觉技术大多是二维图像，一些复杂的农产品数据无法获得，三维成像的价格昂贵、研究不够完善。

（3）机器视觉系统的研究对象普遍是个体、静态的农产品，对于动态、群体的农产品研究远远不够。

（4）农产品本身的多样性、环境的恶劣性等其他因素也都影响着机器视觉系统的使用，但是发展是必然趋势，研究的脚步不会停下，相信不远的将来这些问题都会得到妥善的解决。

5 结束语

机器视觉近年来发展迅速，机器视觉技术在农业发展中的应用会越来越广泛。提高机器视觉的可靠性、实时性是未来的研究方向之一，在农业领域节省了人力物力，提高了工作效率，机器视觉技术必是我国农业现代化进程中不可或缺的武器。

参考文献

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