机器视觉是通过计算机来模拟人类视觉功能，以让机器获得相关视觉信息和加以理解。在制造业质检环节中，大部分缺陷检测情况都由肉眼完成，因此将计算机视觉技术应用取代传统检验流程，已成为一个新兴的趋势。近年来，随着农业的智能化发展，使得机器视觉越来越多的应用于农业之中。 那么机器视觉在农业行业的应用有哪些呢？接下来就跟着四元数数控一起来看看吧！

机器视觉在农业行业的应用

1.机器视觉在嫁接苗移栽实时定位中的应用

为了降低嫁接苗培育整个环节的工作强度、提高嫁接苗存活率以及生长质量，嫁接苗的全自动培育是未来发展的趋势。嫁接苗的全自动培育包括精密定向自动播种、自动育苗、自动供苗、自动嫁接、嫁接苗自动移栽以及温室自动管理几个步骤，每个环节都有大量的研究人员深入研究。其中，嫁接苗的自动移栽主要完成从嫁接机上取苗再到穴盘上进行种苗的过程。移栽效果一般取决于穴孔定位的精度、稳定性以及末端执行器的设计。针对移栽过程中基于机器视觉的穴孔位置的定位研究是目前的研究热点。

2.机器视觉在棉花氮素营养诊断中的应用

农作物生长发育进程和产量形成受肥料影响很大，基于机器视觉的作物生长监测与诊断技术是近地面遥感监测的方法之一，其优质清晰的数字图像既能方便地对作物生长发育的季节性变化进行评估，也能实时高效、快速准确、自动无损地提供作物长势信息和营养状态诊断，在信息化精准农业生产中扮演着极其重要的角色，还可以帮助农户适时采取农艺措施（施肥、灌水、耕作、收割以及病、虫、草、鼠害防治等），从而提高农作物产量与品质。

3.机器视觉在茶陇识别与采茶机导航中的应用

中国是茶叶的主要原产地，也是世界上茶叶种植、消费、出口最大的国家之一。目前，我国茶叶采摘和用工的矛盾已经成为茶叶产业发展的瓶颈，加快发展茶叶采摘机械化势在必行。采用机械化作业替代人工，不仅可以降低成本，而且能够提高采茶质量和生产效率。机器视觉在茶陇识别与采茶机导航中的应用，给茶产业带来了新的春天。利用计算机视觉系统识别茶树嫩芽并实现定位采摘的方法，不仅可以保证叶片的完整性，还能使整个采摘过程完全自动化，节省大量的人力物力，但机器视觉的识别效率还有待提高。

机器视觉在农业中的应用为精细农业和农业生产自动化奠定了基础，不仅有助于解放劳动力，还有助于提高农作物产品的品质和产量。 　　

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