机器视觉技术在我国现代农业生产中的应用研究
农业机器人的研究和应用前景
农业机器人的研究和应用前景随着科技的进步和农业领域的不断创新，农业机器人逐渐成为农业产业迎接未来的一项重要技术。
农业机器人是一种兼具智能和机械化的新型农业科技，能够为农业生产提供更好的解决方案。
本文将从以下三个方面展开对农业机器人的研究和应用前景进行探讨。
1. 农业机器人的研究现状目前，国内外已有多家机构开展了相关农业机器人的研究。
以国内为例，华中农业大学开展了水稻智能化作业机器人的研制，采用先进的机器视觉和智能化控制技术，实现了水稻自主作业，提高了水稻栽培的效率和品质；华南农业大学研发了榴莲采摘机器人，同时具备视觉识别和机械臂控制功能，可以实现对榴莲的快速、准确采摘。
国外方面，美国的机器人公司Blue River Technology成功开发了针对小麦的自动化控制系统，能够在小麦田里快速而准确地掌控每一株植物，精准施肥和除草，从而提高小麦的产量和质量；日本则紧跟科技潮流，开发了多款种植机器人，如自动植树机、自动嫁接机等，完成了自动化的种植、翻地、修剪等工作。
综上，农业机器人在国内外的研究已经取得了不俗的成绩，有良好的应用前景。
2. 不同类型农业机器人的应用前景2.1 智能化收割机器人其中，收割机器人广泛应用于谷物、蔬菜、水果等作物的收获，同时具有卓越的作业速度、精度、质量和效率。
在目前人工收割较为困难的情况下，农业机器人的普及和使用无异于给农民们省去了大量的人力，实现了收割作业的智能、自动化。
未来，农业机器人在收割领域的应用将更广泛，效率和质量会更高。
2.2 病虫害检测机器人病虫害检测机器人是一种能够检测和识别病虫害的农业机器人，具有高精度和高效率的特点。
通过机器视觉和人工智能技术，可以实时监测病虫害的发生、传播和危害程度，有助于农场管理者及时采取防控措施，提高农作物的产量和品质。
此外，该机器人的应用也有助于减少化学农药对环境的污染和对人类甚至是土地的危害。
2.3 植保机器人植保机器人是一种专门用于植物保护的农业机器人，具有喷雾、施肥、除草等多个功能，能够对农作物进行智能化、精准化的保护。
基于机器视觉的苹果园果实识别研究综述
基于机器视觉的苹果园果实识别研究综述1. 引言1.1 研究背景苹果是一种重要的经济作物，在世界范围内种植面积广泛。
苹果的品质和产量受到果实的生长发育和成熟情况的影响，因此果园管理人员需要及时准确地对苹果树上的果实进行识别和监测。
传统的方法主要依靠人工采摘和观察，效率低下且容易出现误差。
随着机器视觉技术的快速发展，基于机器视觉的苹果园果实识别成为了一种新的解决方案。
通过搭载摄像头和图像处理算法的设备，可以实现对苹果园中果实的自动识别和统计，提高了果园管理的效率和准确性。
本文将综述基于机器视觉的苹果园果实识别技术，探讨其在农业领域的应用前景。
同时也将分析当前存在的问题与挑战，为未来的研究和发展提供参考和展望。
【研究背景】部分结束。
1.2 研究意义苹果是世界上重要的水果之一，具有丰富的营养价值，备受消费者喜爱。
苹果园的管理和采摘过程中存在着一些问题，其中之一就是果实的识别和分类。
而基于机器视觉的苹果园果实识别技术可以有效地解决这一问题。
研究对于基于机器视觉的苹果园果实识别技术具有重要的意义。
通过机器视觉技术能够实现对苹果园中成熟果实的自动识别和分类，提高果实采摘的效率和准确性，减少人工成本。
有效的果实识别技术可以帮助果农更好地管理苹果园，合理安排采摘时间，提高果实的品质和产量，增加农业经济效益。
基于机器视觉的苹果园果实识别技术还能为果品质量溯源、果实病虫害检测、果实成熟度监测等提供技术支持，有助于提升苹果产业的发展水平。
研究基于机器视觉的苹果园果实识别技术具有重要的理论和实践价值，对于推动农业现代化、提高果农收益、促进农业可持续发展具有积极意义。
1.3 研究现状苹果园果实识别是现代农业领域的重要研究课题，通过对苹果园中果实进行自动化的识别和分类，可以提高果园管理的效率，优化农业生产流程，降低人力成本，减少农药的使用量等。
目前，国内外对于基于机器视觉的苹果园果实识别技术的研究逐渐增多，取得了一些显著的成果。
机器视觉在农业中的应用
机器视觉在农业中的应用机器视觉技术是一种基于图像处理和模式识别的高科技技术，它可以让人们的眼睛变得更加敏锐，能够更好地识别和感知周围的世界。
在现代农业生产中，机器视觉技术的应用已经成为了一个新的热点，因为它可以帮助农民更好地了解农作物的情况，提高农作物的质量和生产效益。
一、机器视觉在农业领域的优势机器视觉技术具有以下几个方面的优势：1、高精度的检测和识别能力。
机器视觉技术可以高精度地检测和识别农作物的生长情况、病虫害的发生、气象条件的变化等，从而及时采取措施保护农作物，提高农作物的品质和产量。
2、可靠的数据分析和管理能力。
机器视觉技术可以将各种数据进行收集、存储和分析，从而可以生成各种模型，便于农民进行决策，提高农作物的效益和管理水平。
3、高效的农业生产能力。
机器视觉技术可以实现自动化和智能化的生产，减少人力和物力消耗，提高农业生产的效率和质量。
二、机器视觉在农业领域的应用1、农作物生长检测。
农作物生长的好坏直接影响农民的收益，而机器视觉技术可以通过收集和分析农作物的生长情况，帮助农民及时采取措施，从而提高农作物的生产效益。
2、病虫害检测。
农作物病虫害的防治是一个重要的问题，机器视觉技术可以在病虫害发生后及时识别，从而及时采取措施，防止病虫害的扩散，保护农作物的生长。
3、气象条件检测。
气象条件的好坏直接影响农作物的生长发育和品质，机器视觉技术可以通过收集和分析气象数据，便于农民作出相应的决策，从而提高农作物的健康生长。
4、农产品质量检测。
农产品质量是农民的重要收益，而机器视觉技术可以通过检测农产品的质量，从而提高农产品的市场竞争力，增加农民的收益。
5、农机设备智能化。
农机设备的智能化是农业生产的一项重要举措，而机器视觉技术可以在农机设备中加入各种智能化的模块，从而使农机设备能够更好地服务于农民的生产需求。
三、机器视觉在农业领域的前景机器视觉技术在农业领域具有广阔的应用前景，从农作物生长到农产品生产，从病虫害防治到农机设备智能化，机器视觉技术都能够为农业生产提供更好的服务和支持。
人工智能技术在农业领域中的应用
人工智能技术在农业领域中的应用随着现代科技的不断迭代，人工智能技术在各个领域中的应用越来越广泛。
尤其在农业领域，人工智能技术的应用也逐渐成为热点。
本文将探讨人工智能技术在农业领域中的应用，以及其对农业发展的重要作用。
一、精准农业模式的推广精准农业是一种基于数据、自动控制和定位技术的全新农业模式。
其核心理念是通过对作物生长环境进行精细测量和控制，从而对农业生产过程进行精准化管理，提高农业生产效率并保障粮食安全。
在这一模式下，人工智能技术的应用发挥着至关重要的作用。
首先，在精准农业模式中，农业传感器技术可通过感知动植物生长环境中的各项数据，如土壤温湿度、水分含量、光照强度、空气温度、气压等等，从而实现对生长环境的实时监测与精密预测，有助于及时发现环境异常，从而采取科学措施修正农业生产过程。
其次，精准农业模式中，机器视觉技术的应用可通过对作物成长过程中的识别和检测，自动判断农业生产环境中存在的病虫害问题或缺水状态等环境问题，从而实现对作物情况的精准分析和判断，并准确定位和应对病虫害等问题，使农业生产更有效地解决实际问题。
二、机器人在农业生产中的应用机器人技术是另一种在农业领域中大量应用的人工智能技术。
在现代农业中，尤其是在水果和果蔬的种植中，农业机器人是一个非常有前途且发展前景广阔的应用领域。
农业机器人可执行复杂的任务，如通过可编程控制执行地面护理工作；水果树和葡萄藤摘果子、拔草；无人机航拍和侦察果园，用以提前掌握果树的健康状况和作物成熟度。
这样的机器人技术应用在果园中，能够大幅提高产量、减少人工成本、并减少草害和果害发生率，有助于实现农业科技化水平向前推进。
三、人工智能技术在温室大棚中的应用在温室大棚中，人工智能技术同样也能显著提高农业生产效率和农业质量。
温室种植需要非常良好的空气质量、地域环境调节、照明环境、水份和温度控制，这些需要人工智能技术提供的极为精准和实时的管理。
一些新型的温室大棚采用的智能温控系统还可以通过感知温湿度等相关因素，并据此进行适当的调控管理工作，使仓内作物保持理想状态，保证农产品的生长速度和产量质量。
机器学习在农业领域有哪些应用
机器学习在农业领域有哪些应用农业一直是人类社会的基础产业，关系着粮食安全和人们的生活质量。
随着科技的飞速发展，机器学习作为一种强大的技术手段，正逐渐在农业领域展现出巨大的应用潜力。
在农作物种植方面，机器学习能够帮助农民更精准地预测天气变化。
通过分析大量的气象数据，包括温度、降水、风速等，机器学习模型可以提前对可能出现的极端天气进行预警，让农民有足够的时间采取防护措施，减少农作物受损的风险。
机器学习还可以用于土壤质量监测和分析。
不同的农作物对土壤的肥力、酸碱度、含水量等有着不同的要求。
利用传感器收集土壤的相关数据，再借助机器学习算法，能够准确评估土壤的状况，并为农民提供针对性的施肥和灌溉建议，提高土壤的利用率和农作物的产量。
在病虫害防治方面，机器学习也发挥着重要作用。
通过图像识别技术，对农作物的叶片、茎秆等部位进行拍摄和分析，机器学习模型可以快速准确地识别出病虫害的种类和程度。
基于这些信息，农民能够及时采取有效的防治措施，避免病虫害的大规模爆发，减少农药的使用量，保障农产品的质量安全。
农作物的产量预测是农业生产中的一个重要环节。
机器学习可以整合多种因素，如气候条件、土壤状况、种植管理措施等，建立复杂的预测模型。
这些模型能够为农民和农业企业提供较为准确的产量预估，有助于他们提前做好市场规划和销售策略。
在农业灌溉方面，机器学习可以实现智能化的水资源管理。
根据土壤湿度传感器、气象数据以及农作物的需水特性，机器学习系统能够自动控制灌溉设备，确保农作物得到适量的水分供应，避免水资源的浪费。
农产品的质量检测也是机器学习的应用领域之一。
利用机器视觉和深度学习技术，对农产品的外观、大小、颜色等进行检测，筛选出符合标准的产品，提高农产品的商品化率。
另外，机器学习在农业机械设备的智能化方面也有出色表现。
例如，自动驾驶的农业收割机可以通过机器学习算法识别农田的边界和农作物的分布，实现高效、精准的收割作业。
机器学习还能助力农业市场的分析和决策。
人工智能在农业中的应用
人工智能在农业中的应用随着科技的不断发展，人工智能的应用场景不断扩大。
从智能家居到无人驾驶，人工智能为我们的日常生活带来了巨大的变化。
而在农业领域，人工智能也扮演着越来越重要的角色。
本文将探讨人工智能在农业中的应用。
一、农业生产中的人工智能技术人工智能技术在农业生产中的应用有许多方面。
其中之一是农作物的检测和管理。
目前，许多农民仍然使用传统的方法来管理自己的农作物，这可能导致一些问题，例如无法及时发现和解决疾病，以及在种植周期中浪费大量时间和精力。
而人工智能技术可以帮助农民更好地管理自己的农作物。
一种常见的人工智能技术是使用机器视觉技术来检测植物的健康状况。
这项技术利用相机或其他传感器收集图像数据，然后使用计算机视觉技术分析这些数据。
计算机可以根据收集到的影像数据自动判断该农作物是否出现病虫害，并及时给出处理建议，这样可以保证作物的健康生长。
除了植物的健康状况，人工智能技术还可以帮助检测土壤的状况。
利用机器学习算法进行土壤分析，可以使农民了解土壤的营养和其他属性，选择最合适的肥料和农作物。
这也是提高农作物生长率和产量的至关重要的信息。
二、农业物流中的人工智能技术农业物流是指农作物或其他农产品从生产地运往消费者。
物流在现代农业中扮演着非常重要的角色。
物流的效率不仅决定了产地的收益，而且对消费者及时获得新鲜食品也起到了至关重要的作用。
在物流过程中，人工智能技术有许多的应用。
首先，人工智能可以帮助农民更好地进行库存管理。
许多农民在管理库存时出现了错误或超出了自己的实际需求，导致浪费。
利用人工智能技术，农民可以根据市场需求，合理管理和调配农产品库存，避免浪费。
其次，人工智能技术可以更好地处理农产品的配送问题。
例如在农产品配送中，需要考虑路线，货物数量，运输工具等。
在这方面，人工智能技术可以利用大数据收集运输条件，比如车辆类型，交通情况和天气变化等。
通过人工智能技术分析和优化这些数据，可以提高物流配送的效率和准确性。
农业领域的智能化农机应用案例分享
农业领域的智能化农机应用案例分享智能化农机是在农业领域中应用人工智能和现代技术的一种创新方式。
智能化农机的出现，使得农民能够更加高效、便捷地进行农业生产，提高了农作物的产量和质量。
本文将分享几个在农业领域中智能化农机应用的案例。
案例一：智能化播种机器人传统的播种方式需要农民进行大量的体力劳动，而且由于人为的限制，难以保证播种的均匀性。
为了解决这个问题，一家农业科技公司研发出了一款智能化播种机器人。
该播种机器人配备了高精度定位系统和摄像头，能够通过图像识别技术判断土地的状态和植物的生长情况，从而可根据需求进行准确的播种操作。
它还采用了自主导航技术，可以自动避开障碍物，并且通过云端数据实时更新，适应不同的农作物。
这款智能化播种机器人的应用，极大地提高了播种的效率和均匀性，减轻了农民的劳动强度，同时也降低了种植成本。
案例二：智能化喷药机器人传统的喷药方式往往存在药剂使用不当、喷洒不均匀等问题，导致草害和病虫害不能得到有效控制。
为了改善这一状况，一家农业科技企业研发出了智能化喷药机器人。
该机器人通过激光雷达和红外线感应器等设备，能够实时感知周围环境和作物状况，根据不同的需求进行精确的喷药。
同时，它还能够根据农田土壤和植物数据，智能调整药剂的浓度和喷洒量，确保喷药效果的最大化。
此外，该机器人还具备自主充电功能，可以在工作过程中自主返回充电桩进行充电。
这款智能化喷药机器人的应用，有效地控制了农田中的草害和病虫害，提高了农作物的产量和质量，同时也减少了化肥和农药的使用。
案例三：智能化收割机器人传统的收割方式需要农民长时间的弯腰劳动，不仅劳动强度大，而且效率低下。
为了提高收割效率和减轻农民的劳动负担，一家农机公司开发了智能化收割机器人。
该机器人配备了高精度的导航系统和多传感器，能够准确判断农作物的成熟程度和收割时机。
具备机器视觉技术，可以辨别庄稼和杂草的区别，从而避免错误收割。
智能化收割机器人还可以通过与云端数据的连接，获取气象信息和农田数据，根据不同的需求智能调整收割方式和速度，以提高收割的效率和质量。
基于机器视觉的采摘机器人目标识别定位研究应用进展
基于机器视觉的采摘机器人目标识别定位研究应用进展基于机器视觉的采摘机器人目标识别定位研究应用进展摘要：随着现代农业的发展和人工采摘成本的不断上升，采摘机器人成为农业生产自动化的一种重要手段。
基于机器视觉的采摘机器人能够通过图像识别和目标定位等技术，精确地识别和定位作物，实现自动化采摘的目标。
本文综述了基于机器视觉的采摘机器人在目标识别定位方面的研究应用进展，并讨论了存在的挑战和未来的发展趋势。
1. 引言随着人口增长和农业生产水平的提高，农产品的需求量不断增加，导致传统的人工采摘方式越来越难以满足市场需求。
相比之下，采摘机器人具有高效、准确、不受时间和环境限制等优势，成为了现代农业生产中的重要技术手段。
基于机器视觉的采摘机器人能够通过视觉系统获取植物的图像信息，通过图像处理和分析技术实现目标识别和定位，从而实现自动化采摘的目标。
2. 目标识别目标识别是基于机器视觉的采摘机器人中的核心技术之一。
目标识别技术能够区分作物和其他杂草等干扰物，准确地找到目标作物的位置。
在目标识别方面，近年来研究主要集中在两个方面，即图像特征提取和机器学习算法应用。
2.1 图像特征提取图像特征提取是目标识别的关键环节之一。
基于机器视觉的采摘机器人通常需要通过图像特征提取来判断作物的生长状况、颜色、大小等信息，从而区分目标作物和其他物体。
常用的图像特征提取方法包括灰度共生矩阵、颜色直方图、纹理特征等。
通过提取并分析这些特征，可以准确地识别目标作物。
2.2 机器学习算法应用机器学习算法在目标识别中的应用也十分广泛。
目前，常用的机器学习算法包括支持向量机(SVM)、卷积神经网络(CNN)等。
这些算法通过学习大量标记好的样本数据，能够自动识别出目标作物的特征并进行分类，并且随着训练数据的增多，也能够不断提升识别的准确度。
3. 目标定位目标定位是基于机器视觉的采摘机器人中的另一个重要技术。
目标定位技术能够准确地确定目标作物在图像中的位置，从而为采摘机器人提供准确的坐标信息。
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机器视觉技术在我国现代农业生产中的应用研究摘要：随着计算机和图像处理技术的发展，机器视觉技术的研究和应用已扩展到农业生产领域，并取得了许多重要研究成果。
阐述了机器视觉技术在农业生产各领域（水果的自动分选、种子和粮食品质的检测、农产品异物检测、农田作业机械、植物生长情况监测及动物生产中）的应用，为进一步应用机器视觉技术提供参考。
关键词：机器视觉技术农业生产应用机器视觉系统是一个能自动获取一幅或多幅目标物体图像，对所获取图像的各种特征量进行处理、分析和测量，并对测量结果做出定性分析和定量解释，从而得到有关目标物体的某种认识并做出相应决策的系统。
机器视觉系统的功能包括：物体定位、特征检测、缺陷判断、目标识别、计数和运动跟踪。
机器视觉技术具有非接触性、速度快和精度高等特点，可以提高生产的柔性和自动化程度。
因此，机器视觉技术在多个领域都得到了广泛应用。
我国是农业大国，目前已有大量文献资料研究了机器视觉技术在农业中的应用，如机器视觉技术在选种、农作物生产管理及其控制、农业机械导航、农业机器人、农产品品质检测和分级等农业生产环节中均得到了广泛应用。
1 研究现状1.1 农作物生产管理及其控制农作物生产管理及其控制主要内容包括农作物生长形态监测和农药喷洒控制。
1.1.1 农作物生长形态监测农作物的生长状况直接受气象条件、土壤肥力和栽培管理等因素的影响，及时掌握农作物的生长形态可以辅助农业生产管理，根据作物生长情况及时调整栽培方案。
机器视觉技术的应用主要集中在农作物植株的静态识别定位和形状参数测量上，主要方法有两种。
第一种是通过获取多幅植株的二维图像进行定位识别及参数获取。
例如，采用双目视觉系统对棉株株顶进行识别定位和高度测量，采用matlab软件进行了图像处理，结果显示，对棉株株顶的识别率为92.6%，棉株在1 100～1 900 mm处的定位误差为0.43～30.57 mm，基本满足了棉花打顶的作业要求。
第二种是通过获取单幅二维图像构建植株的三维表面，进而进行定位识别及参数获取。
例如，以果园田间叶片为研究对象，利用单幅图像恢复叶片的三维表面获取了农学形状参数，实现了田间叶片图像的远程采集和叶片面积的测量，促进了机器视觉系统在农业生产管理中的应用。
1.1.2 农药喷洒控制农药喷洒控制也属于精细农业的研究范畴，主要针对除草剂和杀虫剂两种农药进行喷洒控制。
主要研究内容集中在对杂草、病虫害和作物的精确识别上，从而控制农药的喷洒。
机器视觉技术的应用主要集中在农作物植株的动态识别定位和正确区分植株、杂草和病虫害上，因此，在实际应用中，要求其识别准确率要高，采集和处理信息的速度要快。
1.2 农业机械导航农业机械导航广泛应用在农药喷洒、施肥、收割、除草、地膜清理和无人驾驶农业机械等农业生产中。
目前，对农业机械导航的研究主要集中在机器视觉和GPS两种技术的应用上。
在农业机械导航方面，机器视觉技术的应用主要集中在自动采集农田环境图像，通过图像分析处理确定导航路径上，其重点在于提取导航基准线。
实际应用中，要求精度高、处理速度快。
采用直线检测算法实现了农业车辆自动导航，并进行了仿真试验。
该系统可以有效地实现直线路径跟踪，当车速为2.16 km/h时，最大横向偏差不超过80 mm。
采用机器视觉技术在农田图像中提取导航基准线，实现了对农业车辆的导航。
1.3 农业机器人农业机器人是现代农业中最重要的部分，其结合了机械、电子、图像处理、自动控制、人工智能和计算机技术等多个方面，是农业机械的主要发展方向。
根据作业内容不同，农业机器人分为嫁接机器人、采摘机器人和移栽机器人。
在该方面，机器视觉技术的应用主要集中在自动采集植株图像，通过图像处理确定植株的形态参数以及生长位置，辅助农业机器人进行相关操作上。
1.3.1 嫁接机器人机器视觉技术通过采集幼苗图像恢复幼苗的叶面参数，如生长方向、生长点和叶面面积等，再由生长点准确确定培育幼苗的穴孔位置，从而辅助嫁接机器人进行嫁接配对和定位。
在实际应用中，要求较高的定位精度和较快的处理速度来满足机器人的自动作业要求。
人采用二维幼苗俯视图像、利用椭圆拟合的方法恢复幼苗叶面，并提取了用于机器人自动嫁接的参数，克服了叶面相互遮挡的问题，幼苗识别且定位成功率达到97.5%，满足了嫁接机器人自动作业的要求。
1.3.2 采摘机器人采摘机器人目前已经实现了对番茄、茄子、黄瓜、蘑菇和草莓的采摘。
机器视觉技术通过农作物图像识别出同类农产品中微妙的颜色、形状和大小差异，从而辅助采摘机器人进行农产品的定位采摘。
在实际应用中，要求识别定位准确和处理速度快。
我国农业机器人的研发起步晚、发展慢，与发达国家相比差距还很大，目前还处于起步阶段。
中国农业大学研发的茄子采摘机器人利用机器视觉技术测量出果实与机械臂的距离，当测量距离在270～570 mm范围时，测量误差可被控制在±18 mm内，抓取成功率可达到89%，平均每次摘取耗时37 s。
2011年，中国农业大学农业机器人实验室完成了黄瓜采摘机器人的研究，该黄瓜采摘机器人可以根据黄瓜的外形识别黄瓜的成熟度，一次采摘动作可以在15 s内完成。
1.3.3 移栽机器人机器视觉技术主要应用于识别穴盘幼苗的生长情况，利用多特征判断需要移栽的幼苗并进行定位，辅助移栽机器人完成移栽工作。
在实际应用中，要求识别定位准确和处理速度快。
采用图像分割的彩色特征变换从背景提取的幼苗植株图像，采用单连通域分析算法提取每个穴孔中幼苗的叶片面积，并根据此特征判断需要移栽的幼苗。
该系统对于50孔穴盘番茄幼苗的识别准确率为98.7%，对于72孔穴盘幼苗的识别准确率为98.14%，移栽成功率为82.5%。
1.4 农产品无损检测农产品无损检测具有快捷、卫生、准确等优点。
目前，主要应用近红外光谱分析和机器视觉技术进行农产品的无损检测。
农产品无损检测主要应用在种子质量检测、农产品品质检测和分级等方面。
1.4.1 种子质量检测有效的种子质量检测可以控制种子质量，提高农产品的产量和质量。
因此，种子质量检测是农业生产中至关重要的一个环节。
机器视觉技术主要通过采集静态种子图像，分析处理识别同类种子不同质量的特征，建立相应的辨识方法。
成芳等针对静态、单粒稻种的可见光彩色图像进行分析，实现了稻种质量的检测和稻种的识别，其对稻种的各种图像特征识别率均在85%以上。
等采用机器视觉技术的种蛋筛选方法建立了4个检测指标的种蛋外观品质综合评价体系，对各指标的检测准确率均达到了90%以上。
在分析玉米种子的形态及光学特性的基础上，利用机器视觉技术搭建了硬件系统，采集出符合玉米种子品种识别和检测要求的种子图像，并通过多对象轮廓提取算法对玉米种子的几何特征进行了提取，实现了4个品种玉米种子的识别和检验，识别正确率均达到95%以上。
1.4.2 品质检测和分级机器视觉技术通过采集静态果实图像进行多方面的特征分析确定果实的外部品质，从而进行分级操作。
采用机器视觉技术对马铃薯的3个外观指标进行了外观品质检测。
在重量检测方面，不同规格马铃薯的检测准确率均在96%以上；在形状检测方面，不同外形类别的检测准确率均在93%以上。
建立了基于多光谱成像设备的计算机视觉系统，对茶叶的外观品质进行了定量检测，并利用光谱技术对茶叶的内在品质进行了检测。
以鳊鱼为研究对象，建立了基于近红外光谱和机器视觉信息融合的淡水鱼新鲜度检测模型，该模型的预测准确率达到96.67%。
采用机器视觉技术进行西瓜几何参数的提取和残缺果识别，对缺陷果的识别准确率达到93.3%，实现了西瓜的无损检测和分级。
采用机器视觉技术和偏最小二乘回归模型预测了葡萄穗的质量，相关性高达96.91%。
采用机器视觉技术对猕猴桃果实进行了识别，正确提取率为88.5%，平均提取时间为3.976 s，基本满足了采摘机器人的实时识别要求。
1.4.3 农产品异物检测由于大部分农产品都是野外生产，且在整个生产和收获过程中需要一定的机械和人工作业，所以不可避免地会掺杂进某些杂质，对农产品的质量造成了较大影响。
尤其是象棉花和烟草。
棉花中掺杂的布片、绳头、塑料薄膜、丙纶丝和毛发等杂质虽然很少，但在纺纱过程中一旦遇到就会立即断线，严重影响了皮棉的精纺性能。
而混在烟叶中的杂物及霉烂烟叶等对卷烟产品的质量也有较大影响。
所以，利用机器视觉技术在某个生产环节，采集棉花或烟草的图像，通过图像处理，识别出其中的杂质或劣质部分，并采用一定的执行机构将其剔除，可以极大的提高其质量。
而这个工作依靠人工是很难完成的。
此外，在食品工业中，利用X 光等光源，通过机器视觉技术进行食品中的异物检测、骨头和碎骨渣检测等的应用也很普遍。
1.4.4 在植物生长情况监测中的应用精确自动地监测植物的生长情况是自动控制植物生长环境的前提。
作物的营养状态及生长状况可以通过其叶片状态及表面颜色等外在特征反映出来，计算机视觉技术比人眼视觉能更早地发现作物由于营养不足而表现的细微变化，为及时进行灌溉和营养补给提供可靠依据。
1.4.5 在动物生产中的应用利用机器视觉技术可以检查出鸡蛋等蛋类产品的质量，并可在鸡蛋孵化的早期检测出鸡蛋的生命活力，以去除死蛋或坏蛋，从而提高出雏率。
对于刚孵出的幼鸡进行性别分类，并且按照不同的性别进行不同的喂养管理，会使家禽饲养者在提高饲养效率和降低生产成本等方面取得明显的效益。
但是幼鸡的性别区分目前仍然依靠人工来完成，这项工作要求工人翻开每只幼鸡的翅膀，检查羽毛的样式，从而决定它们的性别。
通常一个孵化场每天要孵出几万甚至几十万只幼鸡，而且这些幼鸡的性别区分必须在几小时内完成，所以需要大量的劳动力。
而且由于人的情绪、疲劳和长期重复相同作业而引发的懈怠等因素会使鉴别精度下降。
国外已开始尝试利用机器视觉技术进行幼鸡性别的鉴别，并已经取得初步的成果。
2 存在问题及建议我国是农业大国，农业设施相对发达国家较为落后，劳动生产率相对较低。
为解决这些问题，很多学者致力于将现代科学技术应用到农业生产的研究当中。
机器视觉技术因其具有的优势在农业生产中得到了广泛应用，但该技术的应用仍存在以下问题。
2.1 局限于二维图像的获取和处理大多数学者使用机器视觉技术来获取农作物的二维图像，然后进行二维图像的处理和分析，得到农作物的形状参数及定位信息。
因此，在机器视觉技术的应用中，缺乏对农作物三维信息的获取及分析会造成农作物三维信息的丢失，不利于获得更精确的分析结果。
2.2 动态定位精度低、速度慢机器视觉技术在农业机器人上用于定位和导航，但目前的研究成果中，利用机器视觉技术进行定位的精度相对较低，处理时间相对较长，其劳动生产率仍不能超过人工劳动的生产率，因此还没有大规模应用。
鉴于此，仍需进一步深化机器视觉技术的应用研究，如提高定位精度、加快处理速度，以及加强与其他技术的融合等。