機器視覺是人工智能正在快速發(fā)展的一個分支。簡單說來，機器視覺就是用機器代替人眼來做測量和判斷。 機器視覺系統(tǒng)是通過機器視覺產(chǎn)品(即圖像攝取裝置，分CMOS和CCD兩種)將被攝取目標轉換成圖像信號，傳送給專用的圖像處理系統(tǒng)1得到被攝目標的形態(tài)信息，根據(jù)像素分布和亮度、顏色等信息，轉變成數(shù)字化信號;圖像系統(tǒng)對這些信號進行各種運算來抽取目標的特征，進而根據(jù)判別的結果來控制現(xiàn)場的設備動作。

先進的視覺傳感、人工智能和定制的手臂末端工具使機器人能夠直接從爬藤上摘取成熟的農(nóng)產(chǎn)品。（Root AI提供）

為提高作物產(chǎn)量、增加經(jīng)濟效益并減少耗時性的工作，農(nóng)民已開始將機器視覺應用到農(nóng)業(yè)領域。全球饑荒和勞動力短缺等問題正在促使農(nóng)業(yè)相關部門探索創(chuàng)新性的解決方案。機器視覺有望成為一種突破性的方案，因為它可以幫助農(nóng)民改進種植方法，更好地控制雜草并且更有效地進行灌溉。

農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展問題是一個全人類問題，但可能需要機器人來解決。

自動化和人工智能將有助于緩解農(nóng)業(yè)勞動力老齡化和田間勞力縮減帶來的不利影響。有了自動駕駛農(nóng)機設備和自主無人機，農(nóng)民可以減少花費在當前田間的時間，更多地關注農(nóng)業(yè)未來發(fā)展之路，以獲得更加可持續(xù)的收成和盈利。數(shù)據(jù)挖掘和預測分析將成為常用工具，幫助農(nóng)民做出更正確的決策，最大限度地利用資源，同時優(yōu)化產(chǎn)量。

機器視覺在農(nóng)業(yè)中的應用

機器視覺對農(nóng)業(yè)企業(yè)最大的價值就體現(xiàn)在幫助他們改善經(jīng)營方面。有了機器視覺，農(nóng)民就可以更好地進行種植規(guī)劃，更好地管理并控制農(nóng)作物。隨著農(nóng)耕方式的改進，作物產(chǎn)量不斷增加，成本不斷下降。機器視覺可以應用到作物的各個生長階段中。

播種 – 播種通常是農(nóng)耕中最費力的部分，種子只有均勻播撒才能實現(xiàn)高產(chǎn)。與傳統(tǒng)方式相比，配備機器視覺的機器人可以實現(xiàn)更快捷、更準確地播種作業(yè)，這將有助于提高作物的經(jīng)濟效益，獲得健康的農(nóng)產(chǎn)品。機器人還可以捕捉到詳細的農(nóng)田圖像，確定好播種地點，然后有的放矢地播下種子。

除草 - 目前，農(nóng)民使用大量除草劑來控制雜草生長，防止其吸取養(yǎng)分，破壞農(nóng)作物生長。迫于時間限制，農(nóng)民只能將除草劑噴灑到整塊田地，而沒有區(qū)分哪些是受雜草影響的作物，哪些不是。借助機器視覺系統(tǒng)，農(nóng)民就能夠捕捉到農(nóng)田的圖像，分析其照片，并用機器人來精準除草。

灌溉 - 農(nóng)作物只有在生長期獲得足夠的水分才能實現(xiàn)高產(chǎn)。視覺系統(tǒng)可以自主監(jiān)測土壤水分含量和作物健康狀況，然后機器人就會適時適量地進行合理灌溉。

機器視覺確保食品安全

食品種植公司可以依靠機器視覺系統(tǒng)來向消費者提供安全的食品。計算機視覺可以查找出真菌感染、作物病蟲害等安全問題。即使在收割之后，機器視覺系統(tǒng)記錄的數(shù)據(jù)也可用于查找食源性疾病的潛在原因，并幫助將其排除在廚房之外。

此外，一些作物采摘機器人可以自動跳過那些受病蟲害影響或開始腐爛的植株。在分揀過程中，機器視覺也可用來篩除那些不太好的農(nóng)產(chǎn)品，不將其送去包裝。即便食物包裝后，檢查站依然可以識別出那些有問題的包裝食品，使其無法送達消費者餐桌。因此，可以說機器視覺對農(nóng)產(chǎn)品包裝和檢查的全過程都非常有幫助。

機器人和機器學習正在助推新興的、更加可持續(xù)的農(nóng)業(yè)發(fā)展方法，并更加節(jié)約資源、減少化學農(nóng)藥的使用和縮短上市時間。由于傳統(tǒng)種植者以及溫室立體農(nóng)場種植者可持續(xù)地提供更多新鮮的農(nóng)產(chǎn)品選擇，全世界人們都將吃得更好、更干凈、更高端并且更實惠。

未來農(nóng)場將集高科技、信息化于一體，將用更少的資源產(chǎn)出更多的產(chǎn)品，從而為全人類提供一個更加可持續(xù)發(fā)展的未來。

來源：中國機器人產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟網(wǎng)、中國機械工業(yè)聯(lián)合會等