文献类型：期刊文章

作　　者：杨涛[1] 李晓晓[2]

Yang Tao;Li Xiaoxiao(School of Mechanical and Electrical Information,Chengdu Agriculture College,Chengdu,611130,China;School of Mechanical Engineering,Chengdu University,Chengdu,610106,China)

机构地区：[1]成都农业科技职业学院机电信息学院,成都市611130 [2]成都大学机械工程学院,成都市610106

出　　处：《中国农机化学报》

基　　金：四川省科技厅资助项目(18RKX0437);四川省大学生创新创业训练计划平台资助项目(S202012965048);成都农业科技职业学院自然科学重点资助项目(20ZR108);成都农业科技职业学院青年基金项目(20QN06)。

年　　份：2021

卷　　号：42

期　　号：3

起止页码：171-181

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、RCCSE、核心刊

摘　　要：机器视觉技术已经广泛应用于农业生产的各个环节,详细阐述机器视觉的概念、组成部分、工作原理以及发展历程,总结国内外的研究成果,介绍机器视觉技术在作物病虫草害识别与监测、作物生长信息监测与产量估计、果蔬识别定位与采摘、种子产前检测与果蔬分级以及农业机器人视觉导航等领域的研究进展与应用情况,提出农业场景视觉系统在稳定性、可靠性、准确性以及嵌入式视觉系统硬件计算能力与核心算法等方面还有待提高与突破,国内高水平学者集中的研究机构匮乏,行业创新能力不足,本土企业竞争力较弱等劣势;认为3D视觉技术、多传感器融合的视觉系统以及与5G深度融合的视觉系统将会成为未来农业生产领域的主要研究方向。此外,机器视觉技术的应用势必会带动产业升级、推动农业智能化发展,为无人农场建设提供有力的技术保障。

关 键 词：机器视觉 农业机器人 视觉导航 3D视觉技术  多传感器融合 无人农场  

分 类 号：S126]