田鵬菲　王皞陽

摘要：機(jī)器視覺技術(shù)在我國打造高水平農(nóng)業(yè)的道路上扮演了重要角色。為幫助相關(guān)研究人員整體了解我國農(nóng)業(yè)領(lǐng)域內(nèi)機(jī)器視覺技術(shù)的應(yīng)用情況，把握其研究方向，以中國知網(wǎng)為文獻(xiàn)數(shù)據(jù)來源，通過文獻(xiàn)解讀，結(jié)合文獻(xiàn)計量學(xué)和知識圖譜可視化軟件，系統(tǒng)分析機(jī)器視覺技術(shù)在我國農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用情況，并提出現(xiàn)有的研究弱勢和未來的發(fā)展趨勢。結(jié)果表明，機(jī)器視覺技術(shù)在我國農(nóng)業(yè)領(lǐng)域內(nèi)的發(fā)展大致可以分為3個階段，研究數(shù)量整體呈現(xiàn)上升趨勢，應(yīng)用方向可以分為視覺導(dǎo)航、無損檢測、精確定位、病蟲害識別、長勢監(jiān)測、目標(biāo)識別或判斷、信息采集或測算，研究重點為導(dǎo)航、農(nóng)業(yè)機(jī)械、識別、算法、無損檢測、圖像處理，未來的研究方向為高精度智能化視覺系統(tǒng)的研發(fā)。

關(guān)鍵詞：機(jī)器視覺技術(shù)；農(nóng)業(yè)；文獻(xiàn)計量分析；知識圖譜；研究數(shù)量；應(yīng)用方向；研究重點；研究方向；突發(fā)詞

中圖分類號：TP391.41；S126文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號：1002-1302（2023）14-0013-09

機(jī)器視覺廣泛應(yīng)用于我國農(nóng)業(yè)領(lǐng)域內(nèi)的多個生產(chǎn)環(huán)節(jié)，具有精度高、效率高、適用廣的優(yōu)點。從最初的植物品種識別發(fā)展至今，已經(jīng)成為從考種、種植、采收，再到后期分級加工乃至貫穿整個農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)的成熟技術(shù)，在種植業(yè)以外的其他涉農(nóng)行業(yè)也有應(yīng)用，對提高作業(yè)精度、節(jié)約勞動力、帶動產(chǎn)業(yè)升級、推動農(nóng)機(jī)信息化和智能化等具有重要意義，為我國農(nóng)業(yè)發(fā)展作出了重要貢獻(xiàn)。目前，我國正處于由傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)邁向現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的過渡期，機(jī)器視覺作為農(nóng)業(yè)機(jī)械的“眼睛”，在近幾年得到了飛速發(fā)展，極大地提高了生產(chǎn)效率和農(nóng)機(jī)自動化水平。把握好該技術(shù)在我國農(nóng)業(yè)領(lǐng)域內(nèi)的研究現(xiàn)狀和熱點，對補(bǔ)足我國農(nóng)業(yè)中機(jī)器視覺技術(shù)的弱勢、明確未來視覺技術(shù)的發(fā)展趨勢具有重要的參考價值。

1 文獻(xiàn)數(shù)據(jù)來源及分析方法

1.1 文獻(xiàn)數(shù)據(jù)來源

文獻(xiàn)數(shù)據(jù)為收錄在中國知網(wǎng)的核心、EI及SCI論文，發(fā)表截至?xí)r間為2021年12月31日，檢索時間為2022年8月1日，運(yùn)用中國知網(wǎng)專業(yè)檢索功能，使用表1檢索式逐次進(jìn)行檢索后，再匯總、去重、去除相關(guān)度不高或綜述性的論文，以篩選后的 503篇論文作為分析對象。

1.2 文獻(xiàn)分析方法

運(yùn)用CiteSpace對文獻(xiàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行文獻(xiàn)計量學(xué)中的年度分布分析、關(guān)鍵詞分析及知識圖譜繪制，通過人工閱讀篩選進(jìn)行文獻(xiàn)研究內(nèi)容分類，借助Excel進(jìn)行統(tǒng)計數(shù)據(jù)的圖表繪制。

2 發(fā)展情況簡析

由圖1可知，機(jī)器視覺在我國農(nóng)業(yè)領(lǐng)域內(nèi)的相關(guān)研究發(fā)文數(shù)量整體呈現(xiàn)上升趨勢，局部具有微小波動。按照發(fā)文數(shù)量將機(jī)器視覺在我國農(nóng)業(yè)領(lǐng)域內(nèi)的發(fā)展大致分為以下3個階段。

第一階段為1998—2008年，此階段每年的發(fā)文數(shù)量較少，共計發(fā)文56篇，該階段稱為萌芽期。機(jī)器視覺作為一種農(nóng)業(yè)新技術(shù)，在該階段的相關(guān)研究多以算法的實現(xiàn)為主，受制于計算機(jī)低算力和圖像采集系統(tǒng)的低分辨率，該階段的研究成果很難支撐起快速準(zhǔn)確的在線檢測或數(shù)據(jù)處理，整體分析精度不高，以通過靜態(tài)圖片進(jìn)行算法研究為主，實用性不強(qiáng)。此外，在人工閱讀篩選和分析文獻(xiàn)時，發(fā)現(xiàn)該階段的論文有許多都是介紹國外研究成果的科普性綜述，其數(shù)量在某些年份甚至多過研究性論文，說明該階段國內(nèi)農(nóng)業(yè)領(lǐng)域?qū)C(jī)器視覺的研究及應(yīng)用遠(yuǎn)不如國外，我國視覺技術(shù)起步較晚、應(yīng)用于農(nóng)業(yè)的程度較低的劣勢在該階段非常明顯。

第二階段為2009—2015年，此階段的發(fā)文數(shù)量逐步上升，共計發(fā)文170篇，此階段稱為視覺技術(shù)的成長期。經(jīng)過一段時間的發(fā)展和研究，機(jī)器視覺技術(shù)已經(jīng)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中有了一定的應(yīng)用，雖然也是以算法的實現(xiàn)為主，但此階段中有不少以解決實際需求為出發(fā)點、以算法與農(nóng)業(yè)機(jī)械的結(jié)合為目的進(jìn)行研究，精度和處理速度的提升也使得機(jī)器視覺在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的實用性得到增強(qiáng)。

第三階段為2016—2021年，此階段發(fā)文數(shù)量較多，共計發(fā)文277篇，該階段稱為成熟期。此階段機(jī)器視覺在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用愈發(fā)廣泛，技術(shù)也愈發(fā)成熟，以優(yōu)化算法增強(qiáng)實用性的研究逐漸增多。依托于網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和計算機(jī)算力的進(jìn)步，機(jī)器視覺技術(shù)正在由“幫助機(jī)器看到”向“幫助機(jī)器思考”發(fā)展，深度學(xué)習(xí)等方法的引入使得機(jī)器視覺在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用越來越接近智能化，算法的魯棒性也越來越高。

綜上，我國農(nóng)業(yè)領(lǐng)域內(nèi)的機(jī)器視覺技術(shù)發(fā)展可以簡單總結(jié)為從無到有、從有到實用、從實用向智能發(fā)展3個過程。

3 應(yīng)用方向歸類

通過閱讀分析，可以將機(jī)器視覺在我國農(nóng)業(yè)領(lǐng)域內(nèi)的應(yīng)用分為視覺導(dǎo)航、無損檢測、精確定位、病蟲害識別檢測、長勢監(jiān)測、特征識別或判斷、信息采集或測算7個方向。

分類原則以相關(guān)論文研究內(nèi)容的終端應(yīng)用目的為準(zhǔn)，如倪江楠等基于光學(xué)導(dǎo)航的采摘機(jī)器人系統(tǒng)設(shè)計及定位方法研究［1］，雖然題目中包含“導(dǎo)航”，研究中有果實的識別內(nèi)容，但是其研究的應(yīng)用目的是幫助采摘機(jī)器人更好地定位果實所在位置。因此，該論文的應(yīng)用方向歸類為精確定位。其他論文均以此準(zhǔn)則進(jìn)行歸類，各應(yīng)用方向的發(fā)文比例如圖2所示，具體數(shù)量分布如表2所示。

4 各應(yīng)用方向的研究情況簡析

4.1 視覺導(dǎo)航

視覺導(dǎo)航的研究目標(biāo)大致可以分為2類，一類為幫助農(nóng)業(yè)裝備進(jìn)行路徑規(guī)劃，從而實現(xiàn)作業(yè)線路導(dǎo)航或無人駕駛作業(yè)；另一類為輔助農(nóng)業(yè)裝備避障或避開農(nóng)作物。作為自主導(dǎo)航農(nóng)機(jī)的重要組成部分，機(jī)器視覺可以通過識別作物行［2-3］、道路［4-5］、地頭線［6］、根茬［7-8］、障礙物［9-10］等完成導(dǎo)航。

視覺導(dǎo)航是機(jī)器視覺在我國農(nóng)業(yè)中最早的應(yīng)用方向之一，1998年，王豐元等根據(jù)霍夫（Hough）變換設(shè)計出一種直線檢測方法，這是本研究檢索的文獻(xiàn)數(shù)據(jù)中最早關(guān)于機(jī)器視覺在導(dǎo)航中的應(yīng)用研究［11］。當(dāng)時視覺導(dǎo)航技術(shù)還未在我國農(nóng)業(yè)中投入使用，相關(guān)研究僅限于算法研究與可行性分析。經(jīng)過多年發(fā)展，具有自主導(dǎo)航功能的農(nóng)業(yè)機(jī)械越來越多地應(yīng)用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中，相關(guān)研究涉及田間作業(yè)導(dǎo)航［12-13］、收獲［14］、運(yùn)輸［15］等多個方面。

機(jī)器視覺導(dǎo)航共有3種應(yīng)用途徑，一是獨立視覺導(dǎo)航，即僅通過機(jī)器視覺對農(nóng)業(yè)機(jī)械進(jìn)行導(dǎo)航；二是視覺輔助導(dǎo)航，即作為全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)（GNSS）導(dǎo)航受到干擾時的臨時輔助導(dǎo)航；三是聯(lián)合導(dǎo)航，即使用機(jī)器視覺、GNSS、超聲波或其他傳感器進(jìn)行聯(lián)合導(dǎo)航，常見的視覺導(dǎo)航典型結(jié)構(gòu)見圖3。

獨立視覺導(dǎo)航的相關(guān)研究多應(yīng)用于農(nóng)機(jī)在農(nóng)田內(nèi)的行走路徑導(dǎo)航，利用機(jī)器視覺進(jìn)行路徑規(guī)劃。關(guān)卓懷等經(jīng)過畸變矯正、高斯濾波、2R-G-B超紅特征模型的圖像二值化割、二值圖像形態(tài)學(xué)開-閉運(yùn)算、抑制噪聲等流程實現(xiàn)了4種光線環(huán)境下水稻收獲作業(yè)路徑提?。?6］；王僑等依據(jù)農(nóng)田內(nèi)外像素灰度跳變特征判斷地頭是否出現(xiàn)，經(jīng)過平滑處理、建立按序離群度參數(shù)、確定跳變特征點的像素坐標(biāo)等流程獲得農(nóng)機(jī)所在地頭安全轉(zhuǎn)向掉頭的邊界線［17］。

視覺輔助導(dǎo)航的相關(guān)研究多應(yīng)用于自主性較強(qiáng)，但作業(yè)環(huán)境可能短暫失去GNSS信號的無人駕駛設(shè)備。張振乾等使用型號為ZED雙目相機(jī)采集圖像，通過點云獲取和實時三維重建，結(jié)合改進(jìn) K-means 聚類方法實現(xiàn)巡檢機(jī)器人在香蕉園內(nèi)的路徑提?。?8］；田光兆等使用BBX3三目相機(jī)采集圖像，并實現(xiàn)自主導(dǎo)航拖拉機(jī)短時離開衛(wèi)星定位時的運(yùn)動軌跡預(yù)測［19］。

聯(lián)合導(dǎo)航的相關(guān)研究主要應(yīng)用于智能農(nóng)機(jī)或可以無人監(jiān)管的自主行駛農(nóng)業(yè)設(shè)備。李云伍等采用差分全球?qū)Ш蕉ㄎ幌到y(tǒng)（RTK-GNSS）進(jìn)行路網(wǎng)信息采集、實時定位和路徑規(guī)劃，利用機(jī)器視覺進(jìn)行田間道路識別和路徑跟蹤線提取，研制出丘陵山區(qū)田間道路自主轉(zhuǎn)運(yùn)車的導(dǎo)航系統(tǒng)，在3種不同路況下均有較小的行駛誤差，可以滿足轉(zhuǎn)運(yùn)車自主行駛的安全要求［20］；王東等利用GNSS導(dǎo)航進(jìn)行無人機(jī)果園作業(yè)的行間切換，利用機(jī)器視覺進(jìn)行果樹識別并實現(xiàn)無人機(jī)軌跡控制，研發(fā)出一種適用于山地果園且精度較高的無人機(jī)軌跡控制系統(tǒng)［21］。

總體而言，視覺導(dǎo)航技術(shù)已經(jīng)較成熟，在我國農(nóng)業(yè)中應(yīng)用廣泛，近年來，以增加智能程度和提高精度為目的展開的研究日益增多。未來的研究傾向于機(jī)器視覺與GNSS等技術(shù)結(jié)合的高精度、高自主性導(dǎo)航設(shè)備研發(fā)，如2022年9月3日，在廣西壯族自治區(qū)柳州市舉辦的“‘科創(chuàng)中國丘陵山區(qū)智能農(nóng)機(jī)裝備高質(zhì)量發(fā)展研討會”上，羅錫文院士展示的水稻無人農(nóng)場內(nèi)的自主導(dǎo)航作業(yè)機(jī)械，既具有自主識別作業(yè)路徑、作業(yè)目標(biāo)的功能，還可以與配套農(nóng)機(jī)協(xié)同作業(yè)、自主入庫。此類智能農(nóng)機(jī)如何投入更多種農(nóng)作物的生產(chǎn)中，是未來幾年視覺導(dǎo)航的研究重點。

4.2 無損檢測

機(jī)器視覺無損檢測技術(shù)在我國農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用主要有2種，一是機(jī)器視覺考種，使用機(jī)器視覺檢測種子或種苗，判斷種子或種苗活力；二是機(jī)器視覺對果蔬進(jìn)行無損檢測分級（圖4）。

機(jī)器視覺考種具有無損、快速、低成本、無污染、無主觀影響的優(yōu)點。張晗等將1 200粒正常種子、1 200粒霉變種子、1 200粒破損種子作為圖像采集樣本，使用HALCON軟件提取種子的18個顏色和12個形態(tài)特征，建立相關(guān)檢測模型，實現(xiàn)了較高準(zhǔn)確率的玉米種子分選試驗結(jié)構(gòu)［22］；張秀花等對YOLOv3-Tiny卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)檢測模型進(jìn)行改進(jìn)，實現(xiàn)了番茄穴盤苗內(nèi)無苗、弱苗、壯苗穴盤識別分級，在重合閾值為50%的條件下平均精度達(dá)到97.64%，且單張圖像的處理時間為 5.03 ms，相比于人工乃至其他目標(biāo)檢測算法均有優(yōu)勢，對種苗檢測具有重要參考價值［23］。

機(jī)器視覺無損檢測分級可以通過對尺寸、顏色、缺陷情況等指標(biāo)綜合考量后進(jìn)行果蔬自動分級，在大量、多指標(biāo)的農(nóng)產(chǎn)品分級任務(wù)中相比于人工或其他物理分級系統(tǒng)具有無主觀影響、能綜合指標(biāo)分級的明顯優(yōu)勢。王風(fēng)云等提出基于分水嶺、Canny算子、閉運(yùn)算等處理的雙孢蘑菇圖像大小分級算法，同時開發(fā)出相關(guān)分析與控制軟件、研發(fā)出樣機(jī)，該研究在輸送速度為12.7 m/min、相機(jī)行頻為 1 900 Hz 下，具有97.42%的平均準(zhǔn)確率［24］；向陽等探究一種基于遷移學(xué)習(xí)的芒果雙面成熟度在線檢測分級系統(tǒng)，通過獲取、合并、預(yù)處理芒果上下兩面的圖像，以顏色信息為分級依據(jù)，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對芒果成熟度進(jìn)行分級，試驗中該模型的平均準(zhǔn)確率達(dá)到96.72%，單個樣品檢測耗時 0.16 s，具有實用價值［25］。

無論是機(jī)器視覺考種還是果蔬等農(nóng)產(chǎn)品分級，都需要針對不同作業(yè)目標(biāo)的不同評級標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行算法訓(xùn)練，因此很難形成具有普遍適用性的無損檢測系統(tǒng)。隨著處理器人工智能（AI）算力的進(jìn)步，識別訓(xùn)練可以利用網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)進(jìn)行，對各類缺陷進(jìn)行特征歸類、建立檢測系統(tǒng)框架和數(shù)據(jù)庫，以此改變必須對待測物及缺陷先進(jìn)行特定訓(xùn)練才能視覺無損檢測的現(xiàn)狀，進(jìn)而實現(xiàn)更高效的無損檢測系統(tǒng)的開發(fā)。

4.3 精確定位

基于機(jī)器視覺的精確定位在我國農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用[CM（21]主要有2種，一是采摘機(jī)械作業(yè)時需要的果蔬空間位置定位，二是植保作業(yè)時植保機(jī)械對作業(yè)目標(biāo)的精確對靶。利用機(jī)器視覺進(jìn)行精確定位的研究是隨著農(nóng)業(yè)機(jī)器人的發(fā)展而興起的，其作業(yè)時的底層原理是目標(biāo)識別。在采摘作業(yè)中精確定位時，機(jī)器視覺需要識別待采摘果蔬的特征，分辨果蔬所在的空間位置，并盡可能去除枝葉干擾，判斷果蔬距離。陳軍等利用HSV顏色模型，通過分割紅色區(qū)域的方法識別成熟草莓，利用測距模塊保持機(jī)器與種植壟的距離恒定，設(shè)計出配套執(zhí)行部件并實現(xiàn)成熟草莓的識別與精確定位，在試驗條件下具有90%的無傷采摘成功率［26］；鄭如新等通過圖像采集、噪音消除、RGB和HSV顏色分割、Canny算法邊緣檢測等流程實現(xiàn)了金銀花的識別，改進(jìn)后的識別率為93.75%，可以滿足金銀花采摘機(jī)器人實時作業(yè)要求［27］。

在植保作業(yè)精確定位時，機(jī)器視覺需要通過識別雜草、作物或作物行等目標(biāo)實現(xiàn)精準(zhǔn)控制對靶，從而達(dá)到精確施肥、噴藥或避苗作業(yè)的目的。韓長杰等通過改進(jìn)超綠算法（ExG算法）提取顏色信息，提出甘藍(lán)作物行與多作物行自適應(yīng)感興趣區(qū)域（ROI）提取方法，并設(shè)計基于PID軌跡追蹤算法的對行噴霧控制系統(tǒng)，在田間試驗中對行準(zhǔn)確率達(dá)到93.33%，對行偏差在 1.54 cm 以內(nèi)，可以滿足田間作業(yè)需求［28］；宗澤等利用顏色特征識別玉米株心，使用切片式排肥器進(jìn)行間歇排肥，建立施肥滯后誤差補(bǔ)償模型，進(jìn)而實現(xiàn)準(zhǔn)確的玉米按株定位定量施肥，施肥位置誤差平均為3.2 cm，可以滿足科學(xué)施肥、減少化肥浪費的目的［29］。

目前，我國利用機(jī)器視覺精確定位的相關(guān)研究多具有針對性，可識別作業(yè)目標(biāo)較少，通常在植物保護(hù)技術(shù)作業(yè)中的實際應(yīng)用較多。未來可以通過結(jié)合激光測距、超聲波測障、TOF鏡頭深度測量等技術(shù)手段實現(xiàn)更高精度的定位。

4.4 病蟲害識別檢測

機(jī)器視覺可以幫助種植人員更快更好地識別病蟲害類型，評估病蟲害受災(zāi)情況，從而制定恰當(dāng)?shù)膽?yīng)對措施。早期利用機(jī)器視覺實現(xiàn)的病蟲害識別主要利用簡單的形狀邏輯判斷，而后發(fā)展到基于特征向量的模式識別，如今隨著深度學(xué)習(xí)的發(fā)展，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其改進(jìn)算法的引入大幅提高了識別率［30］。李就好等提出一種基于改進(jìn)的更快速區(qū)域卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Faster R-CNN）的苦瓜葉部病害目標(biāo)檢測方法，經(jīng)過圖像采集、深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練、圖像隨機(jī)處理、融入特征金字塔網(wǎng)絡(luò)等流程，建立識別苦瓜健康葉片、白粉病、灰斑病、蔓枯病、斑點病且具有良好魯棒性的檢測模型［31］；黨滿意等利用RGB、HSV顏色空間中馬鈴薯葉片的顏色變化建立晚疫病無病和患病模型，并用熵值和能量值描述病情的嚴(yán)重程度，相比于傳統(tǒng)理化值檢測法可以節(jié)約大量時間［32］；張哲宇等利用改進(jìn)YOLOv3和DBTNet-101雙層網(wǎng)絡(luò)建立稻縱卷葉螟檢測模型，配合相關(guān)硬件設(shè)施搭建基于深度學(xué)習(xí)的機(jī)器視覺稻縱卷葉螟性誘智能監(jiān)測系統(tǒng)，實現(xiàn)稻縱卷葉螟成蟲的實時自動檢測，精確率達(dá)到97.6%［33］。

雖然利用機(jī)器視覺識別病蟲害的研究隨著向量機(jī)、深度學(xué)習(xí)等算法的引入及優(yōu)化變得越發(fā)穩(wěn)定和成熟，但是由于病蟲害種類繁多，且各類病蟲害的可視化表征可能相似或重疊，導(dǎo)致目前機(jī)器視覺識別病蟲害之前必須進(jìn)行大量針對性訓(xùn)練。開發(fā)一個可以識別大量病蟲害種類、評估受災(zāi)情況的系統(tǒng)任重而道遠(yuǎn)。未來該技術(shù)的研究可以向普適性識別和提供意見結(jié)合的方向發(fā)展，先從病蟲害數(shù)據(jù)庫建立著手，經(jīng)過長期的圖像采集和特征提取，制定統(tǒng)一病蟲害嚴(yán)重情況評判標(biāo)準(zhǔn)，而后引入專家應(yīng)對意見，實現(xiàn)識別、防治雙功能。

4.5 長勢監(jiān)測

對農(nóng)作物進(jìn)行長勢監(jiān)測是精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)的重要組成部分，通過視覺系統(tǒng)獲取作物生長狀況、環(huán)境因素等數(shù)據(jù)，有利于田間管理者做出決策建議，可以更加精準(zhǔn)地進(jìn)行水肥配給。建立長勢與收獲相關(guān)模型，可以通過長勢監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行產(chǎn)量預(yù)估。

傳統(tǒng)的長勢監(jiān)測系統(tǒng)常見于設(shè)施農(nóng)業(yè)中，多利用較固定的監(jiān)測點在一定區(qū)域內(nèi)進(jìn)行長期監(jiān)測，從而獲得完整生長周期內(nèi)的長勢與環(huán)境相關(guān)度信息，具有較高的穩(wěn)定性和數(shù)據(jù)預(yù)測準(zhǔn)確度。李云霞等對2017—2019年連續(xù)2個生長季的冬小麥進(jìn)行多次圖像采集，分別構(gòu)建苗期冠層和開花期麥穗數(shù)據(jù)集，利用RGB圖像和深度學(xué)習(xí)完成冬小麥長勢參數(shù)模塊和麥穗計數(shù)模塊的搭建，可以滿足冬小麥田間長勢參數(shù)估算需求［34］。相比于傳統(tǒng)長勢監(jiān)測系統(tǒng)，利用無人機(jī)進(jìn)行長勢監(jiān)測具有覆蓋范圍大、靈活、機(jī)動性好、作業(yè)效率高、布局成本低的優(yōu)點。寧川等利用無人機(jī)搭載數(shù)碼相機(jī)采集油菜圖像，經(jīng)過對圖像進(jìn)行預(yù)處理和色度（HIS）色彩空間灰度化、閾值分割等流程，最終實現(xiàn)了以色度（H）分量值為特征參數(shù)的油菜長勢評價系統(tǒng)，為油菜長勢調(diào)查和產(chǎn)量預(yù)測提供依據(jù)［35］。

從長勢監(jiān)測系統(tǒng)的實際應(yīng)用經(jīng)驗來看，結(jié)合多種傳感器、環(huán)境可控的設(shè)施農(nóng)業(yè)內(nèi)部具有最好的長勢監(jiān)測條件，大田應(yīng)用場景中很難滿足精細(xì)布局和光線調(diào)控的需要，利用無人機(jī)進(jìn)行長勢監(jiān)測是大田作業(yè)要求下的發(fā)展趨勢。為了避免明暗干擾，未來可以嘗試在夜間進(jìn)行基于紅外線或多光譜結(jié)合的機(jī)器視覺長勢監(jiān)測。

4.6 特征識別或判斷

機(jī)器視覺進(jìn)行特征識別或判斷的技術(shù)最常見于人臉識別、拍照識圖等場景，在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域內(nèi)的目標(biāo)識別或判斷多用于利用機(jī)器視覺進(jìn)行種植業(yè)內(nèi)的植物品種或類型識別、養(yǎng)殖業(yè)內(nèi)的動物個體身份或行為識別，乃至通過特征識別判斷植物是否可食用或有價值、動物是否需要調(diào)整養(yǎng)殖條件。

種植業(yè)中的農(nóng)作物種類繁多，傳統(tǒng)植物識別方法需要工作人員具備扎實的植物形態(tài)學(xué)知識，機(jī)器視覺可以依據(jù)花、果實、枝葉等器官的形態(tài)、紋理、顏色等特征對植物進(jìn)行識別分類。溫長吉等以多個植物圖像數(shù)據(jù)庫的照片為試驗數(shù)據(jù)集，引入并改進(jìn)稠密膠囊網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行花卉和葉片等植物器官的識別，通過增加前景待識別區(qū)域的特征權(quán)值降低背景干擾，實現(xiàn)了圖片尺寸為32像素×32像素時77.2%、圖片尺寸為227像素×227像素時95.1%的平均識別準(zhǔn)確率［36］；林楠等利用Retinex算法增強(qiáng)圖像，通過中值濾波進(jìn)行圖像去噪預(yù)處理，以改進(jìn)HSV色彩空間進(jìn)行識別，實現(xiàn)野生菌的快速有效識別［37］。

養(yǎng)殖業(yè)內(nèi)對動物個體進(jìn)行身份識別是智能化養(yǎng)殖中實現(xiàn)精準(zhǔn)監(jiān)測與溯源的重要手段之一，對動物行為進(jìn)行識別是養(yǎng)殖人員判斷動物身體狀況與訴求、保證動物福利的重要依據(jù)。謝秋菊等建立改進(jìn)的融合注意力機(jī)制的密集卷積網(wǎng)絡(luò)（DenseNet-CBAM）模型對豬臉進(jìn)行識別，通過嵌入密集卷積網(wǎng)絡(luò)（CBAM）注意力模塊加強(qiáng)豬臉關(guān)鍵特征的提取，并實現(xiàn)豬臉圖像分類，豬臉識別準(zhǔn)確率達(dá)到99.25%［38］；王少華等使用改進(jìn)的高斯混合模型進(jìn)行運(yùn)動奶牛目標(biāo)檢測，通過色彩及紋理信息去除干擾背景，再利用AlexNet深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練奶牛行為分類網(wǎng)絡(luò)模型，識別奶牛爬跨行為，實現(xiàn)100%的奶牛發(fā)情行為自動識別［39］。

隨著智能手機(jī)的發(fā)展，圖像識別技術(shù)的普及度越來越高，但是農(nóng)業(yè)中真正成熟的目標(biāo)識別判斷系統(tǒng)依然稀缺。農(nóng)業(yè)領(lǐng)域內(nèi)圖像識別的難點，主要是需要識別的物體種類和難以歸類處理的特征太多。建立一套識別系統(tǒng)需要大量的數(shù)據(jù)，如果要進(jìn)行植物種類識別，首先要有大量的植物圖像可供系統(tǒng)訓(xùn)練，其次要對各類相似植物的細(xì)微差異進(jìn)行區(qū)分，最后還要通過不同角度、不同光照環(huán)境適應(yīng)性練習(xí)保證貼近實際應(yīng)用場景；如果要對某種動物進(jìn)行個體識別，則需要對該動物較固定的形貌特征進(jìn)行提取，并長期對該特征進(jìn)行跟蹤和對比，得出該特征隨時間延長而發(fā)生變化的函數(shù)，通過多次預(yù)測和修正減少動物成長帶來的干擾?？傊?，精準(zhǔn)精確的目標(biāo)識別判斷在我國農(nóng)業(yè)內(nèi)大量應(yīng)用還有很長的一段路要走。

4.7 信息采集或測算

農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中通過機(jī)器視覺進(jìn)行信息采集或測算具有非接觸、準(zhǔn)確率高、速度快、節(jié)約勞動力的優(yōu)點，因此在農(nóng)田技術(shù)指標(biāo)采集、農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量評價、動物發(fā)育狀況考評等方面具有大量的應(yīng)用與研究［40］。

某些農(nóng)田指標(biāo)的采集需要耗費大量勞動力，同時作業(yè)效率低，利用視覺技術(shù)可以在成本較低且不改變農(nóng)田待測指標(biāo)的情況下完成信息采集。安曉飛等利用K-means聚類算法從背景中分離秸稈圖像，分區(qū)尋優(yōu)，再通過對秸稈像素點數(shù)量的計算獲得田地里玉米秸稈的覆蓋率，經(jīng)過驗證，該方法與人工拉繩法和人工圖像標(biāo)記法均有較高的相關(guān)系數(shù)，誤判率為7%，能夠在不同條件下代替人工進(jìn)行秸稈覆蓋率計算［41］。

農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量評價對農(nóng)產(chǎn)品價格評估具有重要參考價值，許多傳統(tǒng)評價方法具有工序繁雜費時、主觀因素影響大、評價指標(biāo)易浮動的缺點，機(jī)器視覺的大量應(yīng)用，使得快速采集農(nóng)產(chǎn)品優(yōu)劣信息進(jìn)行農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量評價成為現(xiàn)實。萬龍等采用RGB雙面成像方法獲取籽棉樣本圖像，通過分析圖像內(nèi)雜質(zhì)面積預(yù)測已去除大雜的籽棉含雜率和小雜質(zhì)量，最后結(jié)合大小雜質(zhì)數(shù)據(jù)預(yù)測樣本總含雜率，結(jié)果表明該系統(tǒng)具有較高的準(zhǔn)確率，同時比人工檢測有更高的效率［42］。

動物的生長發(fā)育狀況常通過動物體尺、體質(zhì)量、體態(tài)等指標(biāo)進(jìn)行考評，傳統(tǒng)的測量方法常需要人工作業(yè)，效率低且具有安全隱患，利用機(jī)器視覺進(jìn)行無接觸測量具有安全高效的優(yōu)點。司永勝等利用Kinect相機(jī)獲取的視頻數(shù)據(jù)對長白豬和大白豬進(jìn)行豬體姿態(tài)檢測和體尺測量，利用最小外接矩形法調(diào)整豬體為水平方向，利用投影法和差分法識別豬體的頭、尾位置，通過頭部邊界標(biāo)記法判斷耳部是否缺失，再通過骨骼化算法結(jié)合霍夫變換檢測豬體頭部是否歪斜，進(jìn)而進(jìn)行體尺測量，該算法對豬體寬、高、長的平均測量精度分別為95.5%、96.3%、97.3%，準(zhǔn)確率較高，對實現(xiàn)無接觸豬體尺測量具有參考價值［43］。

非接觸式信息采集或測算是未來農(nóng)業(yè)信息化發(fā)展的重要組成部分。受新冠疫情影響，近2年非接觸測量變得越來越常見，在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用也層出不窮。除了非接觸外，機(jī)器視覺相較于人眼或傳統(tǒng)物理信息采測方法具有更高的分辨能力、數(shù)據(jù)量化能力和環(huán)境適應(yīng)能力。近年來相關(guān)研究的目的主要是代替原有落后或低效信息的采測方法，提高作業(yè)效率，預(yù)計未來幾年基于機(jī)器視覺的信息采集或測算系統(tǒng)會淘汰更多傳統(tǒng)人力信息采集或測算方法。

5 研究重點及趨勢分析

5.1 關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析

關(guān)鍵詞一定程度上反映某一領(lǐng)域的研究重點，結(jié)合具體應(yīng)用情況可以推斷各研究的熱度走向。對1998—2021年所有農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的機(jī)器視覺相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析，除去“機(jī)器視覺”后的關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜見圖5。

由圖5可知，機(jī)器視覺在我國農(nóng)業(yè)中的研究重點主要有6點。第一，導(dǎo)航。視覺導(dǎo)航隨著智能農(nóng)機(jī)、自動駕駛等技術(shù)的發(fā)展越發(fā)成熟，預(yù)計未來幾年會達(dá)到研究熱度的頂峰，而后成為成熟技術(shù)，在大規(guī)模應(yīng)用于農(nóng)業(yè)機(jī)械時研究熱度會逐漸下降。第二，農(nóng)業(yè)機(jī)械。該關(guān)鍵詞的出現(xiàn)意味著我國農(nóng)業(yè)領(lǐng)域內(nèi)的機(jī)器視覺研究中有一大部分是為農(nóng)業(yè)機(jī)械服務(wù)的，其研究目的是幫助農(nóng)業(yè)機(jī)械實現(xiàn)導(dǎo)航、采摘、植物保護(hù)等作業(yè)，側(cè)面證明機(jī)器視覺在我國農(nóng)業(yè)中的實際應(yīng)用較多，由于我國農(nóng)業(yè)機(jī)械發(fā)展情況向好，所以將機(jī)器視覺應(yīng)用于農(nóng)業(yè)機(jī)械的研究大概率會繼續(xù)維持熱度，直至智能農(nóng)機(jī)較成熟。第三，識別。識別是機(jī)器視覺得以完成許多作業(yè)的前提，由關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜可知，識別的研究與其他研究重點聯(lián)系密切，處于中介地位，由于絕大多數(shù)機(jī)器視覺作業(yè)都需要先識別作業(yè)目標(biāo)，所以可以預(yù)見識別相關(guān)的研究熱度會較穩(wěn)定地持續(xù)下去。第四，算法。算法是圖像采集系統(tǒng)、數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)、終端執(zhí)行系統(tǒng)等硬件設(shè)施得以進(jìn)行作業(yè)的靈魂，機(jī)器視覺在我國農(nóng)業(yè)中的相關(guān)研究均需要算法設(shè)計、算法優(yōu)化的支撐展開，除硬件設(shè)計外的相關(guān)研究一般均涉及算法，所以機(jī)器視覺的研究中算法會始終占有一席之地。第五，無損檢測。作為機(jī)器視覺在農(nóng)業(yè)中的重要應(yīng)用方向，無損檢測相關(guān)研究具有持續(xù)且較高的熱度，由于各種農(nóng)作物或種子的檢測及考評指標(biāo)不同，相關(guān)研究應(yīng)該還需要很長時間才能達(dá)到飽和。第六，圖像處理。圖像處理是視覺系統(tǒng)得以看清RIO區(qū)域的重要流程，此類研究主要是為了幫助機(jī)器視覺提高抗干擾能力展開的，包括但不限于不同光照條件、不同遮擋情況等干擾下的圖像增強(qiáng)或優(yōu)化，為了保證作業(yè)精度，圖像處理的相關(guān)研究應(yīng)該會始終維持一定的研究熱度。

5.2 突發(fā)詞探測分析

使用CiteSpace對關(guān)鍵詞進(jìn)行突發(fā)性（burstness）探測，得到的突發(fā)詞在一定程度上可以反映出某一階段的研究傾向，最新的突發(fā)詞對未來的發(fā)展趨勢具有參考價值。對數(shù)據(jù)庫內(nèi)2011—2021年的文獻(xiàn)進(jìn)行突發(fā)性探測，結(jié)果見圖6。

從突發(fā)詞強(qiáng)度（strength）和時間持續(xù)情況來看，深度學(xué)習(xí)極有可能成為機(jī)器視覺在算法研究中的主流方法，其原因與智能農(nóng)機(jī)、無人農(nóng)場及農(nóng)業(yè)機(jī)器人的發(fā)展關(guān)系密切。深度學(xué)習(xí)在機(jī)器視覺中應(yīng)用的目的是幫助視覺系統(tǒng)提高精度和學(xué)習(xí)，最終達(dá)到幫助視覺系統(tǒng)思考、實現(xiàn)機(jī)器視覺智能化。目前最常見的應(yīng)用于機(jī)器視覺的深度學(xué)習(xí)方法為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）及其優(yōu)化算法，彭文等利用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立精度較高的水稻田雜草識別模型［44］；張樂等利用改進(jìn)的更快速區(qū)域卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Faster R-CNN）實現(xiàn)了高精度的油菜田雜草識別［45］。

從突發(fā)詞還可以看出，機(jī)器視覺在農(nóng)業(yè)無人機(jī)中的應(yīng)用有較大概率在未來幾年繼續(xù)保持不錯的發(fā)展趨勢，無人機(jī)在精準(zhǔn)噴藥［46］、田間信息采集［47］等作業(yè)中具有靈活、高效的優(yōu)勢。開發(fā)更多搭載于無人機(jī)的視覺功能，對實現(xiàn)高機(jī)動性信息化農(nóng)業(yè)具有巨大幫助。

6 結(jié)論

機(jī)器視覺在我國農(nóng)業(yè)領(lǐng)域內(nèi)的應(yīng)用范圍廣泛，為我國農(nóng)業(yè)走向機(jī)械化、信息化乃至智能化起到重要作用。目前，機(jī)器視覺在我國農(nóng)業(yè)中有7個應(yīng)用方向和6個研究重點，雖然各項技術(shù)已經(jīng)趨于成熟，但是礙于農(nóng)業(yè)領(lǐng)域內(nèi)數(shù)據(jù)量龐大、機(jī)器視覺的智能程度不高，所以不少帶有視覺系統(tǒng)的農(nóng)業(yè)機(jī)械仍處于試驗推廣階段。

近幾年機(jī)器視覺在我國農(nóng)業(yè)中的研究越發(fā)偏向于智能化，“如何讓機(jī)器視覺幫助農(nóng)業(yè)機(jī)械思考”是未來幾年的研究重點。深度學(xué)習(xí)是提高視覺系統(tǒng)精度、實現(xiàn)多種視覺功能的有效途徑。雖然基于深度學(xué)習(xí)的機(jī)器視覺作業(yè)算法已經(jīng)很常見，但是還不算成熟，多用于提高精度。此外，機(jī)器視覺在農(nóng)業(yè)無人機(jī)中的應(yīng)用也具有較高的研究價值。

總體而言，我國農(nóng)業(yè)領(lǐng)域?qū)C(jī)器視覺的應(yīng)用較成功，未來可以參考各類無人農(nóng)場的模式，將機(jī)器視覺與其他傳感器進(jìn)行技術(shù)融合，進(jìn)而實現(xiàn)更多作物、更高精度的全程機(jī)械化。

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［46］胡志偉，楊 華，婁甜田，等. 基于全卷積網(wǎng)絡(luò)的生豬輪廓提取［J］. 華南農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報，2018，39（6）：111-119.

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收稿日期：2022-09-30

基金項目：國家自然科學(xué)基金（編號：31960503）。

作者簡介：田鵬菲（1999—），女，山東聊城人，碩士研究生，主要從事農(nóng)業(yè)信息化研究。E-mail：1807588926@qq.com。

通信作者：王皞陽（1999—），男，甘肅天水人，碩士研究生，主要從事生物質(zhì)資源化利用研究。E-mail：2029278614@qq.com。