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農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中機(jī)器視覺技術(shù)的應(yīng)用研究

2020-09-03 00:54劉玉平
農(nóng)村實(shí)用技術(shù) 2020年7期
關(guān)鍵詞:機(jī)器農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)

劉玉平

(廣東博智林機(jī)器人有限公司,廣東 佛山 528000)

機(jī)器視覺系統(tǒng)已經(jīng)在食品和農(nóng)業(yè)行業(yè)中越來越多地用于檢查和評(píng)估目的,因?yàn)樗鼈兲峁┝丝焖?,?jīng)濟(jì)和客觀的評(píng)估[1]。長(zhǎng)期以來,農(nóng)業(yè)工業(yè)一直試圖使農(nóng)產(chǎn)品檢測(cè)自動(dòng)化,從而降低產(chǎn)品成本并提高產(chǎn)品質(zhì)量。研究發(fā)現(xiàn),機(jī)器視覺技術(shù)在農(nóng)貿(mào)行業(yè)中越來越有用,因?yàn)閭鹘y(tǒng)的視覺檢查是勞動(dòng)密集型的,并且容易出現(xiàn)人為錯(cuò)誤和可變性。研究表明,使用機(jī)器視覺系統(tǒng)提高產(chǎn)品質(zhì)量,同時(shí)使人們擺脫傳統(tǒng)的手工農(nóng)產(chǎn)品分揀的可行性[2]。就農(nóng)產(chǎn)品分揀設(shè)備而言,當(dāng)前可用的商用系統(tǒng)通常僅限于測(cè)量顏色,形狀和大小[3]。當(dāng)今最先進(jìn)的光學(xué)和電子分選機(jī)也能夠檢測(cè)缺陷。外皮缺陷是農(nóng)產(chǎn)品商業(yè)質(zhì)量中最有影響力的因素之一,甚至消費(fèi)者通過外皮預(yù)測(cè)一些內(nèi)部特征,例如糖含量。因此,機(jī)器視覺技術(shù)以自動(dòng)識(shí)別農(nóng)產(chǎn)品具有極大的市場(chǎng)價(jià)值以及使用價(jià)值。農(nóng)業(yè)技術(shù)(機(jī)器學(xué)習(xí),計(jì)算機(jī)視覺,預(yù)測(cè)分析),農(nóng)貿(mào)產(chǎn)品,科技應(yīng)用(精確農(nóng)業(yè),無人機(jī)分析,農(nóng)業(yè)機(jī)器人,牲畜監(jiān)測(cè)),產(chǎn)品和地理區(qū)域的農(nóng)業(yè)市場(chǎng)人工智能越來越受人們的重視,到2025年,農(nóng)業(yè)市場(chǎng)的AI預(yù)計(jì)將從2017年的5.187億美元增長(zhǎng)到26.285億美元,2017年至2025年的復(fù)合年增長(zhǎng)率為22.5%。推動(dòng)人工智能在農(nóng)業(yè)市場(chǎng)中增長(zhǎng)的主要因素包括:由于人口增加,對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的需求不斷增長(zhǎng),信息管理系統(tǒng)的采用日益普及以及提高作物生產(chǎn)率的新的先進(jìn)技術(shù),通過實(shí)施深度學(xué)習(xí)技術(shù)來提高作物生率,以及各國政府為支持采用現(xiàn)代農(nóng)業(yè)技術(shù)而采取的越來越多的舉措。物聯(lián)網(wǎng)和人工智能技術(shù)(例如機(jī)器學(xué)習(xí),計(jì)算機(jī)視覺和預(yù)測(cè)分析)的結(jié)合,進(jìn)一步使農(nóng)民能夠分析氣象條件,溫度,土壤濕度,植物健康和作物價(jià)格的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。本文介紹了農(nóng)產(chǎn)品的外部缺陷自動(dòng)檢查和分級(jí)的主要技術(shù),以期促進(jìn)視覺技術(shù)在我國農(nóng)業(yè)發(fā)展中運(yùn)用的進(jìn)程。

1 機(jī)器視覺技術(shù)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的運(yùn)用

1.1 機(jī)器視覺技術(shù)在農(nóng)產(chǎn)品色澤方面的運(yùn)用

由于顏色是我們對(duì)農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量進(jìn)行首次評(píng)估時(shí)所使用的自然感覺,因此大多數(shù)檢查系統(tǒng)僅使用此功能對(duì)圖像進(jìn)行分割。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中,通常利用線性判別方法將像素分為三或四個(gè)類別。目前在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域,通過運(yùn)用色相來區(qū)分赤黑色。有一些農(nóng)場(chǎng)使用3CCD相機(jī)檢查果蔬表面缺陷。許多研究者提出了一種基于貝葉斯判別分析的像素分割方法。目前有許多研究表明,可以通過農(nóng)產(chǎn)品健康組織和缺陷的顏色頻率分布用于估計(jì)每個(gè)類別的概率分布,并且可以運(yùn)用二次判別分析方法對(duì)蘋果等進(jìn)行分類,在一項(xiàng)調(diào)查中,實(shí)施了計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng),以根據(jù)顏色,褐斑的形成和圖像紋理信息識(shí)別香蕉的成熟階段。Kim等提出了基于HIS模型的葡萄柚皮病14種顏色紋理特征分類缺陷。盡管這些方法中的某些方法可以有效地對(duì)農(nóng)產(chǎn)品進(jìn)行分類,但他們必須學(xué)習(xí)如何將像素的顏色與不同區(qū)域相關(guān)聯(lián)。因此,必須使用代表性數(shù)據(jù)集來訓(xùn)練分類器,并且可能在整個(gè)季節(jié)中都進(jìn)行頻繁的訓(xùn)練,以使系統(tǒng)適應(yīng)較大的顏色變化。

1.2 機(jī)器視覺技術(shù)在農(nóng)產(chǎn)品損傷分揀中的運(yùn)用

瘀傷是農(nóng)產(chǎn)品的主要表面缺陷之一[4]。目前發(fā)達(dá)國家已經(jīng)出現(xiàn)了基于視覺系統(tǒng)的最先進(jìn)的商業(yè)缺陷分類系統(tǒng),但是其檢測(cè)諸如瘀傷等細(xì)微缺陷的能力仍然是一個(gè)問題。有研究表明,近紅外高光譜成像在900到1700nm光譜區(qū)域中檢測(cè)蘋果上青腫的潛力。在挫傷后的47天內(nèi),進(jìn)行了實(shí)驗(yàn),以從Red Delicious和Golden Delicious蘋果獲取高光譜圖像。該系統(tǒng)能夠檢測(cè)新舊挫傷,紅色美味的正確檢出率為62%到88%,金色美味的正確檢出率為59%到94%,最合適的波段在1000到1340nm之間。

1.3 機(jī)器視覺技術(shù)在農(nóng)產(chǎn)品病蟲監(jiān)測(cè)中的運(yùn)用

在農(nóng)產(chǎn)品包裝廠中,早期發(fā)現(xiàn)茄子類農(nóng)產(chǎn)品中的真菌感染特別重要,因?yàn)楹苌贁?shù)量的被感染農(nóng)產(chǎn)品會(huì)將感染傳播到整個(gè)批次,從而造成巨大的經(jīng)濟(jì)損失。茄子包裝房收割后最重要的損害是青霉菌引起的[5]。由于人眼幾乎看不到損傷,因此很難使用標(biāo)準(zhǔn)的人工視覺系統(tǒng)或標(biāo)準(zhǔn)的RGB相機(jī)進(jìn)行檢測(cè)。如圖(一)Vis-NIR高光譜成像系統(tǒng)來檢查茄子類農(nóng)產(chǎn)品中指狀青霉所引起的感染,然后再將其對(duì)人類檢查者來說是顯而易見的。采用主成分分析來減少檢測(cè)波段的數(shù)量,并應(yīng)用分類和回歸樹,并正確分類了80%的圖像區(qū)域。圖像分割依賴于有效頻帶選擇技術(shù)和像素分類方法的結(jié)合。對(duì)腐爛農(nóng)產(chǎn)品進(jìn)行分類的成功率超過91%。在生長(zhǎng)和收獲階段,農(nóng)產(chǎn)品暴露于糞便中可能會(huì)導(dǎo)致農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)品受到細(xì)菌性食物致病菌的污染。動(dòng)物糞便是致病性大腸桿菌O157:H7污染的最可能來源。此外,污染的可能性會(huì)隨著農(nóng)產(chǎn)品的物理損傷(例如瘀傷)而增加。清潔過程可以減少,但不太可能消除。因此,在收獲后的預(yù)處理階段開發(fā)用于農(nóng)產(chǎn)品缺陷和污染物的檢測(cè)技術(shù)對(duì)于質(zhì)量尤其是安全性至關(guān)重要。高光譜成像技術(shù)在檢測(cè)農(nóng)產(chǎn)品中殘留農(nóng)藥的潛在應(yīng)用。通過主成分分析獲得特征波長(zhǎng)圖像。然后,處理第三主成分圖像以檢測(cè)臍橙中的農(nóng)藥殘留。高光譜成像技術(shù)可以有效地檢測(cè)農(nóng)產(chǎn)品表面的農(nóng)藥殘留。

2 機(jī)器視覺技術(shù)在我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中運(yùn)用的缺陷以及相關(guān)措施

2.1 技術(shù)支持不到位

目前,我國現(xiàn)代化水平以及科技發(fā)展程度相對(duì)于發(fā)達(dá)國家來說,還存在巨大的差異。我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方面的許多技術(shù)都是從國外引進(jìn),許多先進(jìn)的生產(chǎn)工具也是從國外購買的,那么當(dāng)國內(nèi)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中,常常存在技術(shù)支持不到位的現(xiàn)象。因?yàn)槊總€(gè)國家,不同地域的地里環(huán)境以及自然環(huán)境都存在差異,那么國內(nèi)的生產(chǎn)采用外來的工具就可能出現(xiàn)許多問題[6]。許多產(chǎn)品公司沒有做好售后的技術(shù)支持,僅僅簡(jiǎn)單的操作培訓(xùn)遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能解決一些實(shí)際遇到的問題。那么在這種情況下,就需要國內(nèi)的產(chǎn)品公司與國外的公司協(xié)調(diào)好售后的技術(shù)支持,或者派技術(shù)人員在國內(nèi)進(jìn)行一段時(shí)間的指導(dǎo),或者派工作人員去國外學(xué)習(xí)交流,再把學(xué)習(xí)到的經(jīng)驗(yàn)傳授給其他的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者。

2.2 農(nóng)民整體現(xiàn)代化生產(chǎn)素質(zhì)低

我國目前農(nóng)業(yè)得到巨大的發(fā)展,基本上每家農(nóng)戶都擁有自己的農(nóng)業(yè)機(jī)械,但是在購買農(nóng)業(yè)機(jī)械時(shí),農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者僅僅購買產(chǎn)品,相關(guān)人員進(jìn)行簡(jiǎn)單的指導(dǎo)。最后幾乎都是通過說明書進(jìn)行使用[7]。但是由于文化水平以及實(shí)際操作能力的不同,很多農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者不能正確使用農(nóng)業(yè)機(jī)械,僅僅采用探索式的操作方式,或者向別人請(qǐng)教經(jīng)驗(yàn)。針對(duì)于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者對(duì)于機(jī)械操作的不熟悉,可以加強(qiáng)農(nóng)業(yè)機(jī)械操作的技術(shù)培訓(xùn)以及監(jiān)管[8]。在技術(shù)培訓(xùn)方面:定期對(duì)農(nóng)戶進(jìn)行農(nóng)業(yè)機(jī)械的培訓(xùn)課,首先對(duì)于相關(guān)機(jī)器的產(chǎn)品進(jìn)行介紹,以及出現(xiàn)問題如何尋求幫助,以及產(chǎn)品的詳細(xì)的功能以及如何操作通過實(shí)地演示進(jìn)行學(xué)習(xí),知識(shí)講解后,并把機(jī)器開到土地上讓農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者進(jìn)行操作,及時(shí)發(fā)現(xiàn)問題并進(jìn)行指導(dǎo)。在監(jiān)管方面:相關(guān)技術(shù)人員以及生產(chǎn)管理者要加強(qiáng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中的問題,比如說機(jī)械使用的時(shí)間,減少不正確的機(jī)械使用次數(shù),并對(duì)操作者進(jìn)行監(jiān)管。防大于治,在很大程度上,通過前期的防護(hù)工作可以在很大程度上降低農(nóng)業(yè)機(jī)械作業(yè)事故的發(fā)生,通過較低的成本達(dá)到較好的經(jīng)濟(jì)效果。

2.3 我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)未成規(guī)?;?/h3>

現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)是依賴于科技的生產(chǎn)模式,我國目前除了一些種植基地,大多數(shù)還處于個(gè)體化生產(chǎn)模式,不適合采用機(jī)器視覺等先進(jìn)技術(shù)進(jìn)行生產(chǎn)。在未來,隨著我國經(jīng)濟(jì)與科技的發(fā)展,我國的人口結(jié)構(gòu)會(huì)發(fā)展巨大的變化,人們的知識(shí)文化水平不斷提高,信息技術(shù)不斷發(fā)展,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者的數(shù)量減少,同時(shí)生產(chǎn)者的技術(shù)水平以及農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的專業(yè)水平提高;我國幅員遼闊,具有豐富的土地資源,但是隨著城市化的進(jìn)程,許多農(nóng)民進(jìn)入城市務(wù)工,或者搬離農(nóng)村,這造成目前我國有許多耕地被荒廢,土地資源沒有得到充分的利用。在今后通過政府發(fā)力,將土地資源進(jìn)行統(tǒng)計(jì)并承包給個(gè)人,進(jìn)行集體生產(chǎn),這對(duì)于促進(jìn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化具有重要的意義[9]。

2.4 政府支持力度不足

農(nóng)業(yè)生產(chǎn)快速進(jìn)入可持續(xù)發(fā)展的服務(wù)環(huán)境,承受各種市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn),在這種環(huán)境下就需要通過執(zhí)行國家穩(wěn)定的財(cái)政政策來客觀地明確給予適當(dāng)?shù)馁Y金支持,通過建立激勵(lì)機(jī)制,例如支持建立農(nóng)業(yè)生產(chǎn)基金,包括融資專用基金,擔(dān)保項(xiàng)目資金,風(fēng)險(xiǎn)投資項(xiàng)目基金,共同投資基金和其他各種資金來源等。其中各級(jí)人民政府支持農(nóng)業(yè)生產(chǎn),就需要實(shí)施政府基金機(jī)構(gòu)封閉式的運(yùn)營風(fēng)險(xiǎn)管理,重點(diǎn)在于支持農(nóng)業(yè)生產(chǎn)健康發(fā)展。擔(dān)保費(fèi)不能直接增加農(nóng)業(yè)生產(chǎn)信貸融資風(fēng)險(xiǎn)成本,加快探索建立農(nóng)業(yè)生產(chǎn)金融信貸貸款擔(dān)保服務(wù)體系,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)金融信用貸款擔(dān)保代理機(jī)構(gòu)需要提供金融中介擔(dān)保服務(wù)國家經(jīng)濟(jì)貿(mào)易委員會(huì),國家工商行政管理總局聯(lián)合商務(wù)部,財(cái)政部等十個(gè)部委近日召開聯(lián)合會(huì)議發(fā)布了關(guān)于盡快加強(qiáng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)金融信用擔(dān)保管理工作。通過建立信用融資擔(dān)保服務(wù)體系并且與建立其他企業(yè)社會(huì)保險(xiǎn)服務(wù)體系相互結(jié)合,為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)進(jìn)行融資擔(dān)保提供多種金融服務(wù)??傊?,政府部門要盡快改變自身職能,認(rèn)真組織學(xué)習(xí),跟蹤農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的健康成長(zhǎng),切實(shí)做好保障農(nóng)業(yè)生產(chǎn)合法利益,為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)發(fā)展提供社會(huì)福利保障服務(wù)。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)自身必須不斷優(yōu)化信貸資本信用結(jié)構(gòu),創(chuàng)造良好的外部權(quán)益信貸資本信用結(jié)構(gòu)。在經(jīng)營管理過程中,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者應(yīng)該準(zhǔn)確把握國際市場(chǎng)需求發(fā)展,擴(kuò)大產(chǎn)品銷售,降低經(jīng)營成本,提高盈利并實(shí)現(xiàn)稅后積累運(yùn)行,以豐富自身自有資本資源來不斷擴(kuò)大農(nóng)業(yè)生產(chǎn)發(fā)展規(guī)模。

3 結(jié)語

傳統(tǒng)的RGB成像技術(shù)對(duì)于農(nóng)產(chǎn)品表面上大多數(shù)缺陷類型的檢測(cè)非常有用,但是對(duì)某些缺陷類型(例如污染和瘀傷)的檢測(cè)也與傳統(tǒng)RGB圖像中的發(fā)現(xiàn)也沒有很大的差異性[10]。隨著人民生活需求的改善,食品安全與品質(zhì)這一點(diǎn)非常重要。因此,多相機(jī)組合成像系統(tǒng)的開發(fā),例如彩色成像,單色成像和熒光成像的組合,將確保計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)繼續(xù)滿足這個(gè)競(jìng)爭(zhēng)激烈且充滿挑戰(zhàn)的農(nóng)產(chǎn)品行業(yè)所需的準(zhǔn)確性和質(zhì)量要求。然而,由于組合系統(tǒng)在實(shí)時(shí)應(yīng)用中更加復(fù)雜,因此減少處理時(shí)間和合并不同類型圖像的分析仍將是一個(gè)挑戰(zhàn)[11-13]。并且,就同一對(duì)象而言,由于相機(jī)安裝位置不同,因此視野也不相同。因此,不同攝像機(jī)獲得的圖像需要進(jìn)行匹配分析。這些問題必須在以后的研究中解決。此外,為了充分應(yīng)用機(jī)器視覺技術(shù),農(nóng)產(chǎn)品應(yīng)用的視覺系統(tǒng)將充分利用農(nóng)產(chǎn)品是生物材料這一事實(shí)。因此,來自不同剝離區(qū)域的光吸收特性的差異非常重要。高光譜成像技術(shù)包括反射成像和熒光成像,結(jié)合了光譜學(xué)和成像的優(yōu)勢(shì)。 全球農(nóng)業(yè)正朝著第一種情況的方向發(fā)展。全球農(nóng)業(yè)綜合企業(yè)的合并減少了收集更多數(shù)據(jù)和開發(fā)工具以幫助精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)更快發(fā)展的公司。同時(shí),隨著水下傳感器,機(jī)器人技術(shù),氣候模型和AI軟件的不斷改進(jìn),其他主要食品部門(水產(chǎn)養(yǎng)殖場(chǎng)和商業(yè)捕魚作業(yè))也將實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)自動(dòng)化,這對(duì)于推動(dòng)農(nóng)業(yè)的發(fā)展具有極大的影響。

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