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机器视觉技术在作物病害诊断应用上的发展趋势
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时间:2014-03-31 17:04:53

 

        如今,机器视觉这项自动化、智能化成像技术在众多领域中都展现出了显著的应用优势。在工业生产过程中,机器视觉技术的高图像稳定性、24小时不间断作业等特点,使其能够大幅提高生产效率,有效降低不合格率及废品率。在农业领域中,机器视觉技术相比人工视觉更容易应付那些复杂多样的植物病害,能够介入即使人类视觉无法感知的场合,进行更为清晰的成像。

        当然,尽管在作物病害诊断上,机器视觉技术已经极大程度的克服了传统诊断方法中植保专业技术人员不可替代、费时、成本高、受人为因素影响等众多缺点,相比其他诊断方法更具应用性。但是,显然面对难度不断提升的病害识别诊断需求,机器视觉诊断技术也还有着很大的发展空间,例如将应用空间从实验室条件下扩展到大田中、提高不同发病时期的诊断识别率等等。那么,在不断发展过程中,机器视觉技术在作物病害诊断应用上有着怎样的趋势呢?

        1、更加集中化

        利用嵌入式系统技术将机器视觉智能诊断系统和病害防治专家系统进行整合,提高集中化水平,从而构建实时、快速、便携式的智能病害诊断设备。

        2、更加精准化

        将图像处理技术与田间精准机械相结合,不仅可以实现作物病害的精确定位与识别,还有利于提高农业生产效率、节约成本、减少农田污染等。

        3、实现在线诊治

        将机器视觉诊断手段与传统的病害网络专家系统相结合,最大程度的发挥优势互补效应,有效提高了作物病害的诊断水平。

        4、更具效率性

        光谱图像遥感技术既能对目标成像,又能测量目标物的波谱特性,因此,将图像处理技术应用于遥感图像处理,结合病害的波谱特性可以有效的提高作物病害的识别效率。

        美国Epix公司从成立之初,就一直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,其产品被广泛应用于获取文档、动态分析、科学研究、医疗影像和自动检测等,能够满足作物病害诊断应用的技术需求。

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