行业动态
机器视觉技术作用于农业领域,有效保障高品质农产品产量
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时间:2014-03-12 17:13:15

 

        自进入21世纪以来,随着时代更替对自动化技术的需求越来越高,机器视觉这项具有代表意义的自动化成像技术也得到了高速的发展,其应用范围从一开始的仅仅局限于半导体及电子领域,逐步发展到如今涵盖工业、农业、交通、军事、安全、医疗、天文、科研等大部分领域。机器视觉技术在农业领域中也有着非常广泛的应用,可以对土壤肥沃程度进行鉴别与分类,可以为无人播种机或是无人喷药机提供行进路线,也可以对农作物进行病害鉴别与诊断。

        随着社会的不断发展,国民生活水平的不断提高,人们已经不再只是满足于温饱,而是更为注重品质,这也就给农业生产提出了新的要求,要求在保障农产品产量的同时,还应不断提高其品质。一直以来,作物病害都是影响产量与品质的主要因素,据资料统计,作物病害包含真菌病害、细菌病害、病毒病害、早涝、盐碱害等多种,而其中仅真菌病害种类就达3万余种,每年由病害引起的作物产量损失平均达到12%以上。因此,想要有效保障高品质农产品产量,就需要及时准确的进行病害诊断,尽早采取合适的防治措施。

        传统的作物病害鉴别与诊断方法最为常见的主要有三种:其一是通过比对病害图谱,这一方法虽然最为直观,但存在病害种类不全的问题,诊断起来不够准确;其二是查找农业病害著作,这一方法相对较为准确,但需要一定的专业知识基础,而且由于人工翻阅速度较慢,容易出现遗漏等,在诊断过程中可能需要较长时间;其三是利用分类检索表,这一方法相对前两种方法更为准确,速度更快,但仅适合专业人员使用。

        然而,不管是作物本身的种类,还是其生长环境都有着复杂多样性,再加上病害所具有的种类繁多、易产生症状交叉等特点,这就使得作物病害的症状更加复杂多变,大幅增加了诊断识别的难度。如此,传统的鉴别与诊断方法显然已经无法满足需求,如何利用现代信息技术进行更为准确、精细的作物病害诊断成为首先需要解决的问题。

        随着机器视觉技术的不断发展,利用计算机图像处理技术对作物病害图像进行处理、分割、识别,从而实现病害自动化识别的作物病害鉴别与诊断方法应运而生。采用机器视觉和图像分析系统在获取病害叶片图像的同时即可将病害种类、危害程度和防治方法同步的显示给用户,具有简便、迅速、实时、客观、准确等众多优点,为作物病害的无损检测、快速诊断提供了全新的方法。

        美国Epix公司从成立之初就致力于为有视频及成像高端要求的客户提供高效经济的解决方案,包括图像采集、处理、分析、存储、传输及显示等,产品有着非常广泛的应用,可以作用于农业领域,有效保障高品质农产品产量。

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