数字图像处理技术应用——除草机器人
智能除草机器人
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加精准地识别杂草和农作物。此外，随着5G等通信技术的发展，未来除草机器人还可能会实现远程操控和
自主学习，进一步解放人力
结论
总的来说，智能除草机器人的 出现为农业带来了巨大的变革
01
它们通过先进的传感器技术、
计算机视觉技术和路径规划算
02
法，实现了高效、准确的除草
未来，随着科技的不断发展，
04
我们期待智能除草机器人能够
智能除草机器人的工作原理
计算机视觉技术
计算机视觉技术是智 能除草机器人的"大 脑"，它能够处理和 分析传感器捕捉到的 信息。通过深度学习 算法，计算机视觉技 术可以训练机器人识 别各种类型的杂草， 并根据农作物的特征 进行精准的除草
智能除草机器人的工作原理
路径规划算法
路径规划算法是智能除草机器人的"灵魂"， 它能够根据农田的实际情况，为机器人规划 出最合适的除草路径。这种算法综合考虑了 农作物的分布、机器人的移动速度、电池寿 命等因素，以实现高效、准确的除草
为农业带来更加美好的未来
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这不仅提高了农业生产的效率 和质量，而且降低了人力成本 和环境负担
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01.
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尽管智能除草机器人具有许多优点，但它们也面临着一些挑战。例如，如何提高机器人的续
航能力、如何处理复杂的农田环境、如何进一步提高识别准确率等问题。未来，科研人员还
需要在人工智能、机器人技术、农业工程等多个领域进行深入研究，以解决这些问题
02.
同时，随着科技的不断发展，我们可以预见未来会出现更加智能化、高效化的除草机器人。它们不仅会拥 有更高的移动速度和更长的续航能力，而且可能会具备更加先进的传感器技术和计算机视觉技术，能够更
图像识别技术在农业机器人中的应用教程
图像识别技术在农业机器人中的应用教程一、引言现代农业面临着许多挑战，例如土地资源有限、劳动力短缺等问题。
为了应对这些挑战，农业机器人的应用变得越来越重要。
而图像识别技术作为一种关键技术应用在农业机器人中，为提高农业机器人的智能化水平和自主决策能力做出了重要贡献。
本文将介绍图像识别技术在农业机器人中的应用教程。
二、图像识别技术概述图像识别技术是指通过计算机和相关算法，使机器能够从数字图像中识别出特定对象或特征。
它是计算机视觉的重要分支，广泛应用于各个领域。
在农业机器人中，图像识别技术可以帮助机器人辨别农作物、病虫害、土壤状况等，为农业生产提供关键信息。
三、图像识别技术在农业机器人中的应用1. 植物识别与分析农业机器人可以利用图像识别技术来识别和分析不同类型的植物。
通过摄像头获取植物的图像，并通过图像处理算法提取植物的特征，以确定植物的类型和状态。
这种技术可以帮助农业机器人在农田中自主地进行植物分类和监测，从而实现智能化的种植管理。
2. 病虫害识别与防治病虫害是农作物生产中的重要问题，通过图像识别技术，农业机器人可以快速准确地识别和监测病虫害。
机器人的摄像头拍摄受害植物的图像，通过比对图像数据库中的病虫害图像，识别和分类植物受害程度。
这种技术使得病虫害防治更加及时和精准，减少了农药的使用，提高了农作物的产量和质量。
3. 土壤分析与施肥管理通过图像识别技术，农业机器人可以对土壤进行分析，确定土壤的pH 值、含水量、有机质含量等重要指标。
机器人携带的传感器拍摄土壤图像，通过图像处理算法进行分析，将分析结果用于施肥管理。
这种技术使得农业机器人能够根据实时土壤状况制定精准的施肥计划，提高了肥料利用率和土壤生态环境的保护。
4. 作物收获与品质评估图像识别技术可以使农业机器人实现自动化的作物收获和品质评估。
机器人携带的摄像头可以获取作物的图像，并通过图像处理算法对作物的大小、颜色、成熟度等进行评估。
这种技术可以提高作物收获的效率和品质，减少人工劳动力的投入。
数字图像处理技术应用——除草机器人
数字图像处理结业论文数字图像处理技术应用——除草机器人Application of Digital Signal Processing T echnology-- Weeding Robot2015年6月30日摘要图像是一种客观存在的事物，是光学信息在二位空间并列的表示，是一种信息的载体i。
数字图像处理（Digital Image Processing）就是对已获得的图像信号转换为数字信号并利用计算机对其进行处理的过程，从而满足人们的视觉或者应用需求。
数字图像处理最早作为一门学科在20世纪60年代初，从70年代末开始进入一个活跃的研究阶段。
一开始主要应用于航天，医学的应用，并取得了巨大成就。
随着数字图像处理技术的深入发展，逐渐应用到各个研究领域。
在农业方面的研究虽然起步较晚，却是有着巨大的发展空间。
在农作物养殖过程中，令人头疼的劳作之一就是杂草的去除。
杂草的去除对农作物无疑是有益的，目前我国在防治去除杂草，主要是采用大面积喷洒除草剂，这样不仅对农作物造成伤害，残留农药对人的身体健康造成伤害，而且对环境造成了一定的污染。
利用数字图像处理的图像灰度化，去噪，图像分割，边缘检测，形态学等技术将杂草与农作物区分开，将信息传给机器人，在机器人眼中，农作物是一个颜色，之外的杂草是另外一个颜色，机器人便可自己将杂草除去，而且还可以控制行走时避开障碍物等。
农业设备的自动化是21世纪的发展趋势，倡导发展现代农业，建设新农村，加大农业科研的投入。
关键词：数字图像处理；精准农业；除草机器人；计算机视觉AbstractImage is an objective existence of things, optical information in the two space, information carrier [1]. Digital Image Processing converts signals into digital signals which is handled by the computer , so as to meet the people's vision or application requirements. Digital Image Processing was first used as a subject in the early 60's in twentieth century entered an active research stage. The first major application is in the aerospace, then in the medical applications, and has made great achievements. With the development of Digital Image Processing , the application of Digital Image Processing technology is gradually applied to various fields. Although the research on agriculture started late, it has a huge development space.In the process of crop breeding, one of the troublesome work is the removal of weeds. Weed removal of crops is undoubtedly beneficial, at present ,the way of our country in preventing and controlling weed, mainly is using herbicides in large area, This will not only cause damage to crops, pesticide residues in the health of people, but also caused a certain environmental pollution.Using digital image processing technology to separate the weed and crop, transmitting the information to the robot, , the crop is a color, outside of the weed is another color in the eyes of the robot. The robot can handle weeds on its own, we can control the robot avoid obstacles. The automation of agricultural equipment is the development trend in 21 century, our country advocates the development of modern agriculture, the construction of new countryside, and increases investment in agricultural research.Key Words:Digital Image Processing; Precision agriculture; Weeding robot; Computer vision目录摘要 (1)目录 (3)第一章绪论 (4)1.1 引言 (4)1.1.1农田杂草的危害 (4)1.1.2农药的危害 (4)1.2研究背景 (4)1.2.1.农业自动化的趋势 (4)1.3研究目标和技术 (5)1.3.1图像特征研究 (5)1.3.2除草机器人识别 (6)第二章数字图像处理 (6)2.1 图像采集 (6)2.2 图像处理 (7)2.2.1图像预处理 (7)2.2.2.图像数字化 (7)2.2.3.图像增强 (7)2.2.4.图像分割 (7)2.2.5.图像分析与描述 (8)2.2.6.图像数据压缩 (8)2.2.7图像识别 (9)第三章机器人的杂草识别 (9)第四章总结 (10)致 (12)参考文献 (13)第一章绪论1.1 引言1.1.1农田杂草的危害杂草的种类繁多，根据联合国粮农组织报道，全世界共有杂草50000多种，其中约8000多种对农作物造成不同程度的伤害。
基于图像处理的果园智能除草机器人研究综述
基于图像处理的果园智能除草机器人研究综述
马可
【期刊名称】《南方农机》
【年(卷),期】2024(55)10
【摘要】我国果园地面生草种植仍然以清耕法为主,但长期使用清耕管理会导致果园土壤有机质含量低、养分匮乏、土壤结构受损、果树根系受损等一系列问题。
因此,迫切需要对割草机器人进行升级改造,以适应果园多种种植方式对割草作业的需求。
在对除草机器人进行研究时,发现其轨迹规划方法的确定对作业的准确性和有
效性有很大影响。
因此,文章提出利用图像处理中的图像灰度化、去噪、图像分割、边缘检测、形态学特征技术等将杂草与农作物区分开,将信息传递给机器人,机器人
既可将杂草去除,还可以在行走时避开障碍物。
果园智能除草机器人在智慧果园管
理的现代化、智能化发展中举足轻重,对于解决果园中耕除草过程中出现的劳动力
不足、效率低下、环境污染、食品安全等问题具有重大意义。
【总页数】3页(P57-59)
【作者】马可
【作者单位】河南工业贸易职业学院
【正文语种】中文
【中图分类】F323
【相关文献】
1.基于 OpenCV 的除草机器人图像处理技术
2.基于图像处理的果园圆形落果拾取机器人设计
3.基于机器视觉的果园喷药除草机器人视觉系统设计
4.基于改进YOLOv5的智能除草机器人蔬菜苗田杂草检测研究
5.果园除草机器人研究现状与展望
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农业机器人如何实现精准除草
农业机器人如何实现精准除草在农业生产中，杂草的存在一直是困扰农民的一个大问题。
它们不仅与农作物争夺养分、水分和阳光，还可能成为病虫害的滋生地，影响农作物的产量和质量。
传统的除草方法，如人工除草和化学除草，都存在着一定的局限性。
人工除草效率低下，成本高昂；化学除草则可能对环境造成污染，影响农产品的安全。
随着科技的不断发展，农业机器人的出现为精准除草带来了新的希望。
农业机器人要实现精准除草，首先需要具备强大的感知能力。
就像人的眼睛一样，能够准确地识别出杂草和农作物。
这就需要借助各种先进的传感器技术，如视觉传感器、光谱传感器等。
视觉传感器可以通过拍摄图像来获取农田中的信息，然后利用图像处理技术对这些图像进行分析，区分出杂草和农作物。
光谱传感器则可以根据不同植物反射的光谱特征来进行识别。
在识别杂草的过程中，农业机器人还需要应对复杂多变的环境。
农田中的光照条件、土壤湿度、农作物的生长阶段等都会对识别结果产生影响。
因此，机器人需要具备强大的数据分析和处理能力，能够对各种因素进行综合考虑，从而提高识别的准确性。
除了感知能力，农业机器人的运动控制能力也至关重要。
它需要能够在农田中自由行走，避开农作物，准确地到达杂草所在的位置进行除草操作。
这就要求机器人具备高精度的定位系统和灵活的运动机构。
目前，常见的农业机器人运动方式有轮式、履带式和足式等。
轮式机器人移动速度较快，但在复杂地形中的通过性较差；履带式机器人在泥泞的农田中具有较好的稳定性和通过性，但运动速度相对较慢；足式机器人则具有更强的适应能力，可以在不平整的地面上行走，但控制难度较大。
在实际应用中，需要根据农田的具体情况选择合适的运动方式。
当农业机器人准确地定位到杂草后，接下来就是进行除草操作。
除草的方式有多种，常见的有机械除草、化学除草和物理除草等。
机械除草是通过切割、铲除等方式直接将杂草去除。
这种方式环保无污染，但对机器人的机械结构和控制精度要求较高。
例如，机器人需要控制除草刀具的位置和力度，既要保证将杂草彻底清除，又不能损伤农作物。
智能除草机器人
智能除草机器人在现代农业的发展进程中，科技的力量正以前所未有的速度渗透到各个环节。
其中，智能除草机器人的出现，无疑是一项具有重大意义的创新。
想象一下这样的场景：广袤的农田里，不再是农民们弯腰辛苦地除草，而是一个个小巧灵活的机器人在田间穿梭，精准地识别杂草并进行清除。
这不仅大大减轻了农民的劳动强度，还提高了农业生产的效率和质量。
智能除草机器人之所以能够实现高效除草，关键在于其先进的技术集成。
首先，它配备了高精度的图像识别系统。
这就像是机器人的“眼睛”，能够准确区分农作物和杂草。
通过对大量农作物和杂草图像的学习和分析，机器人可以迅速识别出杂草的特征，哪怕是与农作物极为相似的杂草也能准确辨别。
为了能够在复杂的农田环境中自如行动，智能除草机器人还拥有出色的运动控制系统。
它可以根据地形的起伏和农作物的分布，灵活调整自己的行走路线和速度。
遇到狭窄的田垄，它能小心翼翼地通过；面对泥泞的地面，它也能保持稳定不滑倒。
除草的方式也是多种多样的。
有的智能除草机器人采用机械除草的方法，通过小巧而锋利的刀具直接将杂草割断。
这种方式简单直接，但需要机器人具备精准的控制能力，以避免对农作物造成伤害。
还有的机器人则运用了化学除草的手段，不过这里的“化学”可不是盲目喷洒除草剂，而是在精准识别杂草的基础上，有针对性地进行微量喷洒，最大限度减少了化学药剂对环境和农作物的影响。
智能除草机器人的工作效率也是传统除草方式无法比拟的。
传统的人工除草，一个人一天可能也只能完成几亩地的工作。
而智能除草机器人可以日夜不停地工作，一天就能完成几十亩甚至上百亩地的除草任务。
这意味着农民可以在更短的时间内完成田间管理，为农作物的生长创造更好的条件。
而且，智能除草机器人的使用成本也在逐渐降低。
随着技术的不断进步和大规模生产，机器人的制造成本在不断下降。
同时，由于其高效的工作方式，长期来看，可以为农民节省大量的人力成本和时间成本。
智能除草机器人的出现，对于农业可持续发展也具有重要意义。
AI技术在农业领域中的实际应用案例解析
AI技术在农业领域中的实际应用案例解析
1.农业机器人
农业机器人是一种利用AI技术开发的智能设备，能够帮助农民完成
种植、病虫害监测、除草等工作。
通过机器视觉和深度学习技术，农业机
器人可以识别植物状态、病害情况，并实现精准施肥、除草、灌溉等操作，提高生产效率和减少劳动成本。
2.农产品质量检测
利用AI技术，可以对农产品进行快速、准确的质量检测。
例如，通
过图像识别和机器学习算法，可以检测水果的成熟度、形状、色泽等特征，为产品分类和质量控制提供便利。
3.智能农业环境监测
AI技术可以用于监测农业环境参数，如土壤湿度、温度、光照等。
通过传感器和数据分析，可以及时发现环境问题并采取措施，提高农作物
产量和质量。
4.农业预测和决策支持
AI技术可以通过对大量数据的分析和建模，预测气象情况、病虫害
发生概率等信息，为农场主提供决策支持。
例如，通过机器学习算法预测
降雨情况，帮助合理安排灌溉计划。
5.智能灌溉系统
AI技术可以应用于智能灌溉系统中，根据植物需水量和环境条件，
自动调节灌溉量和时间，实现节水、高效的灌溉管理。
6.养殖行业应用
AI技术也广泛应用于养殖行业，帮助监测动物健康状况、饲料供给等信息。
通过传感器和数据分析，可以提供及时的健康预警，减少养殖业损失。
以上案例展示了AI技术在农业领域中的广泛应用，为农业生产提供了更高效、智能的解决方案。
随着技术的不断发展和升级，相信AI技术在农业领域中的作用会越来越重要，为农业产业发展和农民生活带来更多的改变和机遇。
简述除草机器人的关键技术及其原理
简述除草机器人的关键技术及其原理摘要:通过介绍国内外除草机器人的研究状况和除草机器人的基本组成机构，详细的解释了除草机器人的关键技术及其原理。
最主要的是为了满足实时精确除草，需要较高的定位视觉精度视觉系统。
最后指出了我国除草机器人的发展方向和前景。
关键词:农业除草机器人关键技术原理农田中,通常采用机械设备来喷洒化学除草剂。
在我国，主要是采用手动喷雾剂或机动喷雾剂施药除草。
在美国，施药设备有喷杆喷雾剂、涂抹施药器具、粒状农药施药器具等.这些方法的缺点是对地面杂草目标没有识别能力，均匀施药，导致农药污染。
喷雾设备一般都有雾滴飘逸现象。
现有的涂抹施药器具虽然没有雾滴飘逸，但它不能对低于庄稼高度的杂草施药。
除草机器人的研究可以降低劳动强度，大幅度减少除草剂用量，有利于农林生态环境的保护[1]。
本文主要是针对前人的研究成果，通过查阅国内外的一些文献主要介绍一下除草机器人的主要结构和工作过程。
一、国内外农业除草机器人的研究情况随着农业劳动力成本的提高,许多发达国家广泛开展了农业机器人研究.近年，又开始了对除草机器人的研究。
瑞典、丹麦荷兰等欧洲国家以及美国、日本等开展了杂草识别和除草机构的研究。
国内对于除草机器人的研究正在起步，南京林业大学提出了构建自主除草机器人的构想并设计了原理样机,通过试验完成了机械臂的运动控制。
江苏大学则开展了割草机器人的避障行为以及组合导航研究[2］。
英国科技人员开发的菜田除草机器人所使用的是一部摄像机和一台识别野草、蔬菜和土壤图像的计算机组合装置,利用摄像机扫描和计算机图像分析，层层推进除草作业。
它可以全天候连续作业，除草时对土壤无侵蚀破坏。
科学家还准备在此基础上，研究与之配套的除草机械来代替除草剂。
收割机器人美国新荷兰农业机械公司投资250万美元研制一种多用途的自动化联合收割机器人,著名的机器人专家雷德·惠特克主持设计工作，他曾经成功地制造出能够用于监测地面扭曲、预报地震和探测火山喷发活动征兆的航天飞机专用机器人。
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数字图像处理结业论文数字图像处理技术应用——除草机器人Application of Digital Signal Processing Technology-- Weeding Robot2015年6月30日摘要图像是一种客观存在的事物，是光学信息在二位空间并列的表示，是一种信息的载体i。
数字图像处理（Digital Image Processing）就是对已获得的图像信号转换为数字信号并利用计算机对其进行处理的过程，从而满足人们的视觉或者应用需求。
数字图像处理最早作为一门学科在20世纪60年代初，从70年代末开始进入一个活跃的研究阶段。
一开始主要应用于航天，医学的应用，并取得了巨大成就。
随着数字图像处理技术的深入发展，逐渐应用到各个研究领域。
在农业方面的研究虽然起步较晚，却是有着巨大的发展空间。
在农作物养殖过程中，令人头疼的劳作之一就是杂草的去除。
杂草的去除对农作物无疑是有益的，目前我国在防治去除杂草，主要是采用大面积喷洒除草剂，这样不仅对农作物造成伤害，残留农药对人的身体健康造成伤害，而且对环境造成了一定的污染。
利用数字图像处理的图像灰度化，去噪，图像分割，边缘检测，形态学等技术将杂草与农作物区分开，将信息传给机器人，在机器人眼中，农作物是一个颜色，之外的杂草是另外一个颜色，机器人便可自己将杂草除去，而且还可以控制行走时避开障碍物等。
农业设备的自动化是21世纪的发展趋势，国家倡导发展现代农业，建设新农村，加大农业科研的投入。
关键词：数字图像处理；精准农业；除草机器人；计算机视觉AbstractImage is an objective existence of things, optical information in the two space, information carrier [1]. Digital Image Processing converts signals into digital signals which is handled by the computer , so as to meet the people's vision or application requirements. Digital Image Processing was first used as a subject in the early 60's in twentieth century entered an active research stage. The first major application is in the aerospace, then in the medical applications, and has made great achievements. With the development of Digital Image Processing , the application of Digital Image Processing technology is gradually applied to various fields. Although the research on agriculture started late, it has a huge development space.In the process of crop breeding, one of the troublesome work is the removal of weeds. Weed removal of crops is undoubtedly beneficial, at present ,the way of our country in preventing and controlling weed, mainly is using herbicides in large area, This will not only cause damage to crops, pesticide residues in the health of people, but also caused a certain environmental pollution.Using digital image processing technology to separate the weed and crop, transmitting the information to the robot, , the crop is a color, outside of the weed is another color in the eyes of the robot. The robot can handle weeds on its own, we can control the robot avoid obstacles. The automation of agricultural equipment is the development trend in 21 century, our country advocates the development of modern agriculture, the construction of new countryside, and increases investment in agricultural research.Key Words:Digital Image Processing; Precision agriculture; Weeding robot; Computer vision目录摘要 (1)目录 (3)第一章绪论 (4)1.1 引言 (4)1.1.1农田杂草的危害 (4)1.1.2农药的危害 (4)1.2研究背景 (4)1.2.1.农业自动化的趋势 (4)1.3研究目标和技术 (5)1.3.1图像特征研究 (5)1.3.2除草机器人识别 (5)第二章数字图像处理 (5)2.1 图像采集 (5)2.2 图像处理 (6)2.2.1图像预处理 (6)2.2.2.图像数字化 (6)2.2.3.图像增强 (6)2.2.4.图像分割 (6)2.2.5.图像分析与描述 (7)2.2.6.图像数据压缩 (7)2.2.7图像识别 (7)第三章机器人的杂草识别 (7)第四章总结 (8)致谢 (9)参考文献 (10)第一章绪论1.1 引言1.1.1农田杂草的危害杂草的种类繁多，根据联合国粮农组织报道，全世界共有杂草50000多种，其中约8000多种对农作物造成不同程度的伤害。
由于杂草的适应性以及生存能力强，而且肥沃的农田为它们提供了良好的繁殖条件，它们会与农作物争养分，阳光，水以及生长空间等，妨碍农作物生长，直接导致减产。
可见为了维护农民的经济效益，去除杂草是十分必要的。
由于杂草分布不均匀且随机所以目前去除杂草的方法一般都是大面积粗放式喷洒农药。
1.1.2农药的危害我国是一个农业大国，因此农药的用量会比较大，由于使用中操作者失控或者违规，会使水，土壤，，大气等都受到不同程度的污染。
据报道我国江苏、江西以及河北等地的地下水中已经发现有六六六、阿特拉津、乙草胺、杀虫双等农药的残留ii。
随着人们生活水平的不断提高，人们会越来越多的关注食品的安全问题。
食品上残留的农药会通过食物链的迁移和累积会对人类乃至整个生态系统产生影响，其中致癌，致畸，致突变等危害引起人们高度注意。
所以本次课题主要围绕新提出的“精准农业”概念对杂草进行定点清除。
1.2研究背景1.2.1.农业自动化的趋势中央推出的1号文件明确表示科技进步是突破资源和市场对我国农业双重制约的根本出路。
必须着眼增强农业科技自主创新能力，加快农业科技成果转化应用，提高科技对农业增长的贡献率，促进农业集约生产、清洁生产、安全生产和可持续发展。
加强农业科技创新体系建设。
大幅度增加农业科研投入，加强国家基地、区域性农业科研中心创新能力建设iii。
在国家的大力倡导下，农业自动化科技性是必然的趋势。
1.2.2.农业机器人的发展在提倡农业机械化自动化的背景下，农业机器人诞生了。
日本的N Kondo等人研制了番茄收获机器人，该机器人由机械手，末端执行器，移动机构和控制部分组成iv。
在我国，东北林业大学研制了林木球果采集机器人v。
中国农业大学在我国开展了蔬菜自动嫁接机器人技术。
美国伊利诺依大学vi，肯塔基大学vii，乔治亚大学viii。
等在农业机器人的自动导航方面作了很多研究。
日本的Noboru Noguchi 和美国的Jeff Will等人研究了农业田间管理很重要的主、从机器人系统ix。
而除草机器人的研究还不够深入。
1.3研究目标和技术1.3.1图像特征研究研究图像特征包括几何特征，无量纲参数，区域矩状特征。
杂草识别通过形状特征识别，纹理特征识别，颜色特征识别等。
对杂草以及农作物进行特征处理以及对比，通过统计分析，农作物的几何特征明显大于其他杂草。
一次实验思路就是讲农作物作为第一识别特征，然后将其他植被几何特征与农作物作比较，不相似度超过95%则作为杂草处理。
杂草识别的对象不同，则对应的方法也不同，现阶段因受环境的影响，对杂草识的别度还不够高，比如一种杂草在稻田和麦田就可以呈现完全不同的颜色以及叶片大小。
因此要针对实际情况研究贴合实际的计算机识别方法，为除草机器人智能除草提供技术和理论支撑。
1.3.2除草机器人识别机器视觉就是用各种成像系统代替人体器官作为输入的敏感手段，由计算机代替大脑完成一切处理和解释。
实质上，机器视觉实际上是通过光学以及传感器等对收集到的图像进行处理再传达给机器人执行下步命令。
其中运用最多的便是数字图像处理技术。
除草机器人的核心系统主要由图像采集区，图像处理区，信号输出区构成。
机器人利用扫描仪或者数码摄像机等采集到图片信息之后，将模拟信号转换为数字信号，图像信息在计算机中经过分割，识别，描述，判断，决策等一系列处理后再以符号信息的形式输出，快速识别是农作物还是杂草，最后将杂草除去。
真正实现农业的精准化以及自动化。
第二章数字图像处理2.1 图像采集在自然的形式下，计算机不能直接去识别分析物理图像。
因为计算机只能处理数字，所以图像必须先转化为数字形式才能用计算机识别处理。
图像转化为数字图像形式的方法是将物理图像经过采样后划分为小区域，这种小区域被称为像素。
最常见的划分方法是方形采样网格划分，图像被分割成许多水平线，这些水平线是相邻的像素。
经过采样后的图像还不能算数字图像，因为这些像素上的灰度值仍然是一个连续值，必须对其进行量化。