如今隨著計算機硬體、影象採集處理裝置、影象處理技術的迅猛發展，機器視覺在農業的應用領域不斷擴充套件。機器視覺技術在農業生產的應用可以節約勞動力、帶動產業升級、推動農業現代化的發展程序，對未來農業的智慧化發展具有重要意義。介紹了機器視覺技術在種子和果實分級檢測、雜草和蟲害監測、重型農機裝置自動化、植保無人機等方面的研究和應用情況，並分析了其在農業生產中的不足和麵臨的挑戰，以供相關研究人員參考。
“在工業化、城鎮化深入發展中同步推進農業現代化”是國家“十二五”規劃的重點之一，隨著規劃的實施，農業自動化技術的研究和應用得到了廣泛的關注和高度的重視。機器視覺技術是促進農業生產週期管理自動化智慧化水平提高的一種高效的手段，該技術在國內外農業領域的種子質量檢測、田間雜草識別、植物生長資訊監測、病蟲害監測等環節取得了較大的突破。我國是農業大國，現代化建設是進一步最佳化我國經濟發展的重要環節，農業生產效率和農業自動化生產水平是農業現代化的決定性指標，而機器視覺技術能夠對農業成本控制、降低人力配比率，帶動產業升級，實現農業智慧化等方面產生巨大的推動作用。
當然相對於機器視覺技術在工業自動化中的應用環境，農業生產中的複雜多變的室外環境顯然更為惡劣。這就要求農業機器視覺技術的軟硬體裝置能夠擁有更強的適應能力，同時相關的視覺感測器系統也需要進行針對性的設計，以便收集最有價值的資訊。在未來農業的智慧化發展中，機器視覺技術將扮演非常重要的輔助角色，也將面臨很多技術上的挑戰。
1.機器視覺技術概述
機器視覺就是用計算機模擬人眼的視覺功能，從影象或影象序列中提取資訊，對客觀世界的三維物體進行形態和運動識別。最終目標是用機器來完全解釋、模擬、重現和處理人的視覺。隨著計算機圖形處理和智慧化技術的發展，機器視覺越來越多地參與到各種傳統生產行業的現代化程序中，扮演了“機器代人”重要的催化劑角色。
2.機器視覺技術在農業生產中的應用案例
正如在工業環境中一樣，機器視覺在農業中最關鍵的好處之一是它能夠自動完成耗時、勞動密集型的任務。隨著感測器系統和執行器的進一步完善，機器視覺系統將逐漸可以用於管理水果採摘、作物控制、收穫和一系列其他任務。農業工作者的作用主要體現在監督能力上，用以幫助進一步最佳化機器視覺系統。
2.1種子和果實分級檢測
農作物種子的質量是決定農作物的最終產量的重要因素，因此型別識別以及播種前的精選，對於提高農作物產量具有重要意義。傳統的人工分選與檢測耗時耗力，工作量大。利用機器視覺技術可以對獲取的種子影象進行基本的幾何測量，獲得形狀、長寬比、面積等引數，進而區分種子的類別，完成優質種子與黴變、有缺陷種子之間的篩選工作。
為了減少人工分類整理，提高水果的品質分級，我們可以用機器視覺技術以及機器學習演算法。透過影象處理，可以無損地提取水果的形狀、顏色和大小，並制定相應的評分標準規則。基於機器視覺的自動分揀系統可以快速不間斷地進行水果的品質分析，這樣的方式可以廣泛用於各種柑橘類水果，橘子、蘋果，油棕類水果，草莓、芒果、檸檬、棗子等，從而節省時間，減少人工勞動。
2.2雜草和蟲害監測
每種作物都有其自身的需求：圍繞其種植的過程和商業環境必須反映自然的需要。研究表明，在番茄生長週期中，雜草控制在間接成本中所佔的比例相對較高。加州大學戴維斯分校的研究人員開發了一個自動除草系統，透過使用機器視覺系統的檢測和X射線清除番茄莖附近生長的雜草，改善了番茄生長條件。
農作物在生長過程中極易遭受病蟲侵害，從而影響最終產量。傳統的大面積施藥不僅浪費資源，更容易對環境造成汙染和破壞。因此，對作物病蟲害區域進行檢測和識別，控制噴藥機械精準噴灑，是當前機器視覺在農業應用研究的熱點。在農作物生長的關鍵時間點出現病蟲，經常需要在短短的幾天時間內一下子給幾百上千畝地全噴完藥，稍稍晚了害蟲就會轉移，從而感染危害到其他正常農作物的產收。僱傭足夠多的人力雖然也可以完成這樣高強度的工作，但付出的代價可想而知。而利用機器視覺技術，快速識別農作物和蟲害分佈，自動進行最佳噴灑用藥的劑量和路徑規劃，可以提高90%的除蟲害效率。
2.3重型農機裝置自動化
機器視覺可以大大增強現有的農業裝置工作效率，並可廣泛用於一些重型農用機械裝置的自動化升級中。機器視覺技術的採用有助於創造一種全新一代的農機裝置，如在萵苣生產前期，裝備視覺系統的除草機能夠區分健康的萵苣幼苗和入侵植物，並應用適當的化學或人工方法來提高幼苗的生存能力。
例如我國目前茶葉採摘和用工的矛盾已經成為茶葉產業發展的瓶頸，加快發展茶葉採摘機械化勢在必行。採用機械化作業替代人工，不僅可以降低成本，而且能夠提高採茶質量和生產效率。機器視覺在茶隴識別與採茶機導航中的應用，給茶產業帶來了新的春天。利用計算機視覺系統識別茶樹嫩芽並實現定位採摘的方法，不僅可以保證葉片的完整性，還能使整個採摘過程完全自動化，節省大量的人力物力，當然機器視覺的識別效率還有提升的空間。
2.4植保無人機
由於現代視覺系統的精確性，目前的植保無人機已經可以用來監測宏觀水平的農作物狀況。這使專業人員有機會迅速採取行動，防止疾病、害蟲或不利環境條件的意外爆發。例如在棉花種植過程中，脫葉期到來之前給它噴灑脫葉劑，就是影響最後收成如何的關鍵環節。噴灑得好，不僅可以促進棉花均勻成熟，還可以減少採摘的棉花上殘留著的葉渣等雜質，從而提高棉花的品質。傳統手段通常透過把拖拉機開進棉花田裡，透過車上連著的噴杆來進行撒藥。但這種做法不僅會碾壓破壞大片大片的棉花，增大無謂損耗，而且棉花長太高的地方車根本就開不進去。到了這時，只能用人工進行噴藥、澆水、防蟲、頂芽摘尖、脫葉、採摘等等。棉花生長過程中任何一個環節出現意外如果沒有及時處理，造成的損失幾乎是無法挽回。而裝載機器視覺識別系統的植保無人機就能實現對棉花等農作物的高效低公害施藥。一來空中施藥不僅可以避免碾壓破壞掉棉花徒增多餘的損失，二來機器視覺系統能識別不同田地的地形和農作物分佈，自動設定最佳的噴水撒藥用量和運作軌跡。原本每667m2需要30L的藥水噴灑，現在每667m2只需要1L水。一臺植保無人機每小時可以完成2～10hm2農田的作業，一個工作人員就能控制2～5臺無人機。在大幅度節省人力和藥水成本，提高效率的同時，效果甚至還比費時耗力的人工和傳統粗暴的機械作業要好上不少。
3. 機器視覺技術在農業生產中的不足和麵臨的挑戰
機器視覺技術在農產品無損檢測、植物生長資訊檢測、病蟲害檢測、農田視覺導航、植保無人機等方面的研究已有很大進步，但是由於農業研究物件的多樣性和複雜性以及機器視覺技術自身的特點，加之我國農業現代化發展的相對滯後，機器視覺技術在我國農業領域的應用仍存在如下的不足和挑戰。
3.1我國農業現代化基礎建設較為薄弱
目前我國農業發展總體上存在缺乏資產經營管理、保障能力不足、佈局不合理、農業技術應用不高等問題。農業生產相對分散，規模小，人均耕地不到0.093hm2，農業基礎設施建設落後於經濟發展水平。這極大地增加了調整和最佳化農業經濟結構的難度，並進一步制約農業現代化的推進。
3.2我國農業科技創新動力不足，相關技術人才缺乏
我們農業科技目前自主創新創能力不強，創新成果相對不足。許多動植物良種還需要進口支援。農業科技研發投入與發達國家差距較大，大約只有1/10。薄弱的科研基礎條件也造成了農業科技推廣服務的落後，相關技術人才的數量缺口很大，一定程度上限制了農業現代化的發展。
3.3機器視覺技術在農業生產領域的侷限性
機器視覺技術作為農業現代化發展中的新興技術，其應用前景和潛力是巨大的，但相對於較為成熟的工業自動化生產模式，機器視覺在當前農業生產中依然有其無法規避的侷限性。大部分情況下，農業生產環境總體上要比工業生產環境複雜的多。形狀不規則的農產品，結構不規則的作物枝幹，田間作業時複雜多變的光照條件，內部品質通常高於外觀的判斷依據，都將是限制機器視覺技術在農業生產中進一步發展的技術壁壘。同時影象的精準處理對網速及傳輸穩定性要求更高，而目前廣大農村的網路基礎建設現狀顯然還不足以支撐大規模的機器視覺技術應用。
4 結語
隨著我國農業現代化的不斷推進，機器視覺技術在農業生產中的應用前景越來越廣泛。不過農作物的多樣性、田間環境的複雜性、農業現代化的基礎薄弱、技術人才缺乏，限制了機器視覺技術在農業生產中的應用與發展。在國家鄉村振興戰略下，大量的資金和政策向農村和農業傾斜，農業科技基礎建設進一步完善，許多大學生和技術人才也紛紛回鄉支援農業現代化建設，為機器視覺技術提供堅實的外部基礎。而神經網路、模糊控制等智慧演算法的精進和人工智慧的發展，影象處理技術的豐富度和速度得到了大大的提升，加之5G時代的來臨，也將為機器視覺技術和農業生產的進一步融合奠定技術基礎。農業發展向來離不開技術的變革，科技一旦與傳統行業高度結合，將會是一場悄無聲息而又勢如破竹的大變革。相信不久的將來，莊稼之人面朝黃土背朝天這一延續了幾千年的傳統農耕方式將會徹底改變。
本文來源：農村經濟與科技 2019年23期 圖片來源於網路 文字與圖片版權均歸原作者所有，轉發目的在於分享行業知識與資訊，如涉及侵權請及時聯絡刪除！
