《VTec：机器视觉 - 数字农业的驱动力白皮书（14页）.pdf》由会员分享，可在线阅读，更多相关《VTec：机器视觉 - 数字农业的驱动力白皮书（14页）.pdf（14页珍藏版）》请在三个皮匠报告上搜索。

1、机器视觉-数字农业的驱动力 白皮书 shocky/构筑商业视界MVTec Software GmbH机器视觉如何实现农业流程的自动化和优化与大多数其他行业一样，数字化正在逐渐渗入农业增值流程。从工业规模的农业企业到小型农场，都越来越依赖与智能耕作接轨的数字技术。这一趋势有助于进一步提高流程的自动化程度和效率。机器视觉是自动化的重要组成部分。在本白皮书中，您会了解到这项技术的工作原理以及使用这项技术支持现代农业流程的具体方法。您会了解到各种实际应用场景，并了解先进的农业企业如何凭借众多优势获得效益。机器视觉-数字农业的驱动力目录转型中的农业领域.3面向现代农业的技术.4现代智能耕作理念.7 精准

2、耕作：有针对性地耕种农业用地.7 农业机械：自动收割流程.9 种子和农产品：自动检测种子和植物.10 温室栽培：自动执行温室流程.12 畜牧业：畜牧业中的机器视觉.13结论.14 pavlobaliukh/转型中的农业领域 农业领域面临的挑战日益增长。劳动力短缺、法律标准和法规日益严格、成本上升、价格压力升高加之农田有限，迫使这一行业着手优化流程。因此，越来越多的农民依靠数字技术在未来保持活力，并使用基于智能耕作原则的现代信息和通信系统。这些系统可以与创新技术结合，例如物联网(IoT)、传感器和执行器、地理定位系统、大数据、无人飞行器(UAV)（如无人机）和机器人。利用机器视觉实现高效和自动化

3、流程机器视觉在这方面发挥着重要作用。它越来越有助于提高农业特定流程的效率，并帮助这些流程在极大程度上实现自动化。这项技术起源于工业应用，数十年来已成功用于检测物体以及监测和优化制造过程。机器视觉包括两个主要组成部分：硬件和软件。硬件是指图像采集设备，例如相机、扫描仪和传感器，它们从特定场景中记录大量的数字图像数据。然后，这些信息由机器视觉软件进行处理，再提供给相应的应用。软件通常在相关的工业 PC(IPC)上运行，也越来越多地在紧凑型嵌入式设备上运行，甚至直接在图像采集单元上运行。然后，系统能够仅根据视觉特征自动识别特定物体和情况。物体检测：精确、灵活、快速与其他识别方法相比，机器视觉具有许多

4、关键优势：特别是高精确度和可靠的检测率，让其极具吸引力。它还非常灵活。可以通过优化图像处理算法，在所有可能的场景检测各种物体，甚至是从不同角度。此外，机器视觉运行速度非常快，短短几毫秒内就能精准识别物体。智能耕作在现代农业中日益普及。areebarbar/3面向现代农业的技术嵌入式视觉与工业环境一样，嵌入式系统也用于数字农业生产场景。这些设备结构紧凑，通常是移动电子设备。由于环境条件恶劣，它们必须特别坚固，能够抵御外界影响。毕竟，这些系统经常暴露在大量灰尘聚集、强烈振动和高湿度环境中，甚至会直接与水接触。例如，农民使用手持设备、智能手机和平板电脑进行移动数据收集。特殊的图像采集设备（例如智能相

5、机和视觉传感器）也可以安装在拖拉机或其他农业机械上。例如，它们可以记录收获流程或其他场景的数字图像信息。嵌入式设备特别适合这种情况，因为空间通常十分有限。它们体积小，结构紧凑，效率高，产生的废热少。如果这些系统集成了机器视觉软件，就可以用于各种图像处理应用，称之为嵌入式视觉。凭借如此多的优势，机器视觉必然在现代农业中得到广泛应用。因此，这项技术已应用于 农业机械和收割流程自动化 温室流程数字化（温室栽培）有针对性、因地制宜地耕种农田（精准耕作）自动分类和检测种子及农产品 优化畜牧业（禽畜养殖业）现代机器视觉解决方案提供许多创新技术，可以持续提高农业增值流程的效率。其中包括：机器视觉广泛应用于各

6、种农业领域。MVTec Software GmbH4基于规则的机器视觉系统基于规则的机器视觉系统在农业中的物体或缺陷检测方面可以发挥关键作用。这项技术工业领域已应用数十年，非常成熟可靠，因此在农业领域也很有意义。与人工智能(AI)不同，机器视觉基于规则，需要特殊编程。开发人员手动定义某些规则或特征，从图像数据中提取检测流程所需的关键信息。与基于人工智能的方法相比，这项技术对系统要求没有那么严格，这在农业场景中显著提高了效率。此外，系统的决策流程始终透明，可以随时跟踪。深度学习如上所述，尽管基于规则的系统凭借众多优势而很有吸引力，但在某些情况下，人工智能技术可以在检测精准度方面提供更多的可能性。