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摘要: 农业的可持续发展一直都是全球性的主题，作为中国国民经济基础产业的农业，越来越受到人们的重视，人们对农业产品的要求也越来越高，已逐渐由传统农业向精细农业转变。机器视觉技术因其非破坏性、精度高、速度快等特点，在现代农业生产中得到广泛应用。基于前人研究成果和文献分析，综述了近年来机器视觉技术在农产品质量分级与检测、农田病虫草害控制、农业自动采摘系统、农作物生民过程检测以及农业机械导航等方而的国内外研究进展，并对机器视觉技术在各领域的研究情况进行分析和总结，提出了机器视觉技术在农业生产应用中存在的问题和未来的研究方向。 一、机器视觉 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己扩展到农业土程领域。农业生产中部分土作是对农作物或农产品外观进行判断，如水果品质检测、果实成熟度判别、作物生长状况以及杂草的识别等。这些过去主要依靠人的视觉进行辨别和判断的土作，可以由机器视觉技术部分或全部替代，从而提高生产效率，降低人的劳动强度，实现农业自动化和智能化。目前，发达国家在农业生产自动化方面己经使用机器视觉技术来实现对作业对象的识别和管理。我国在这方面的应用研究起步比较晚，技术还不成熟，应用化研究还不完善，但是在借鉴国外技术和基十各项相关技术不断进步的基础上也取得了一定成果。为了促进我国农业机械自动化、智能化的研究，就机器视觉技术在农产品质量分级、检测、农田病虫草害控制、农业自动采摘系统、农作物生长过程检测、农业机械导航等方面的国内外研究进展及应用情况进行综述。基十目前的研究进展，指出了机器视觉技术在农业生产应用中存在的问题，并讨论了该技术的发展前景和未来的研究方向。 机器视觉是计算机技术的一个分支，通过计算机视觉来模拟人的视觉功能。随着计算机软硬件与图像处理技术的发展，机器视觉技术在理论和实践上都取得了重大突破，并扩展到了农业土程领域。机器视觉原理多是采用CCD (CMOS)照相机将目标转换为图像信号，然后传送给令用的图像处理系统，根据像素分布和颜色、亮度等信息，将图像转变成数字化信号;图像处理系统对这些信号进行各种运算来提取目标的特征，如颜色、大小、位置等，再根据设定条件输出所需的结果。其中，双目立体视觉，是用两台CCD摄像机模拟人眼对同一目标物在不同方向同时一采集图像，通过对摄像机精确标定，对两幅图像进行特征匹配，利用三角测量法恢复出物体三维位置信息，能够对目标物实现更加精确的定位。其双目立体视觉的原理如下：
图1 双目视觉原理图 如图1所示，CCDI}CCD2对空间中P点进行定位;;L为焦距;v1，v2分别为两个光学系统的像距;d1,d2,成分别为两个光学中心到所要求的对称中心的距离;L1,L2:分别为两个光学系统的物距;θ1,西塔2:分别为两个光学系统光轴与所要求的对称线的夹角。 由图1知，空间坐标系中的点P在(02 X2 Y2 Z2坐标系下的几何光学投影为
在02X2玖Z2坐标系下的几何光学投影为
由式(1)、式(2)解得
二、机器视觉在现代农业中的应用
机器视觉在农业生产中应用广泛，在农产品质量分级、检测、农田病虫草害控制、农业自动采摘系统、农作物生长过程检测以及农业机械导航等方面均有突破。虽然机器视觉技术具有在农作物或农产品等识别方面比人眼更客观、更标准的特点，但是由十农田环境的复杂多变性以及非结构化特性，使得机器视觉在农业生产中的应用还不成熟。在后面的更新中，我们将介绍以下内容： |
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