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计算机图像处理技术在农机工程领域应用中的问题及发展
发布时间:2019-10-09

  摘要:随着科学技术的进步, 计算机的使用已普及到各个领域, 包括军事、医学、建筑、农业、商业和教育等。经过长时间的使用和研究, 计算机技术已逐渐成熟, 能应用到更多领域。农业工程领域, 随着计算机技术的飞速发展, 已在农学研究、精确农业以及农业工程等多个方面取得较好的效果。基于此, 分析计算机图像技术的概念、组成部分以及与其他科学技术之间的联系, 探讨计算机图像处理技术在农学研究领域和农机工程领域的应用现状, 提出现阶段计算机图像处理技术在农机工程领域应用中存在的问题和未来的发展方向。

  关键词:计算机图像处理技术; 农机工程; 农学研究;

  Abstract:

  With the progress of science and technology, the use of computers has spread to various fields, including military, medical, construction, agriculture, commerce and education. After a long time of use and research, computer technology has gradually matured and can be applied to more fields. In the field of agricultural engineering, with the rapid development of computer technology, good results have been achieved in agricultural research, precision agriculture and agricultural engineering. Based on this, the concept, components of computer image technology and its relationship with other science and technology are analyzed. The application status of computer image processing technology in the field of agricultural research and agricultural machinery engineering is discussed. The problems existing in the application of computer image processing technology in the field of agricultural machinery engineering at present and the future development direction are put forward.

  Keyword:

  computer image processing technology; agricultural machinery engineering; agricultural research;

农学

  1 计算机图像技术简介

  近年来,随着计算机技术的飞速发展,已普及各个领域,自然而然衍生了计算机图像处理技术综合性交叉学科。其利用计算机技术分析处理传感器获得的图像数据,同时,完成图像加工,一般分为图像去噪、分离和特征提取等相关理论与技术[1].实质上,人的眼睛也是一种图像处理器,但与计算机图像技术处理相比,无论是图像处理速度、精度还是处理的数据总量,都有非常大的差距。但是,随着计算机技术的飞速发展和相关科学技术的高速发展,计算机图像处理技术逐渐成熟,在图像处理技术应用领域内,促进了相应科学技术的发展,尤其是在农业工程领域和农学研究领域,受到越来越多人的重视。相比其他行业来说,其展现了很大的优势,推动了农机工程的发展和进步。

  2 计算机图像技术在农机工程中的应用

  农机工程领域,计算机处理技术主要应用于相关农产品机械加工。例如,西北地区种植的大部分是农业经济作物,需要喷洒药物,这时需要计算机处理技术控制无人机喷洒药物,数据精确、减少浪费,比较实用。

  农产品机械加工中,对产品质量的要求比较高,主要针对农产品质量相关检测和把关。计算机应用技术主要用于严格控制加工生产线的每道工序,除了个别特殊数值需要人工设定外,其余每个要求都通过计算机严格控制[2].这涉及到反馈系统,计算机处理技术根据加工生产线上检测反馈的结果进行相关控制操作。以水产品加工过程为例,利用计算机视觉处理技术,用以切割设定的精确位置,保证产品均匀有形,保证产品形状的统一性,有利于产品包装上市。另外,如果是加工食品类食物包装时,例如面包、果酥甜点等烘烤类食品,计算机处理技术应用于控制烘烤过程的温度。烘烤过程中的温度不同,口感和颜色也不同,要想外观精致,要从甜点的色泽入手。计算机视觉处理技术可以在烘烤过程监测甜点颜色,根据色泽变化改变烘箱的温度,从而保证甜点色泽匀称、诱人,同时,及时监测烘烤过程中甜点的质量问题,有效把控食品的烘烤质量。

  目前,计算机视觉应用技术已广泛应用于农业工程领域,成为各大农业类院校和各大研究机构研究的主要课题之一。相对世界来说,国外的工业技术相当发达,许多年前已开始实行机械化作业,解放了生产力。近年来,国外已研究开发了果实采摘机器人,应用于部分水果、蔬菜采摘过程,在一定程度上大大减少了人工的工作量,降低了成本,提高了采摘效率[3].针对我国的农业现状,我国在农业精密播种、肥料、农药精确喷洒以及农产品机械作业导向中展开深度研究,研究成效公布可能还需一定时间。

  3 计算机图像处理技术在农学研究中的应用

  农学研究领域,运用计算机图像处理技术,可以完成农作物从撒种到收获的全过程检测,可以随时观察农作物的生产动向和过程,可以检测农作物在生产期间是否缺乏营养和水分。利用计算机图像处理技术,可以记录农作物每个阶段的形状,农作物成熟收获时,可以精确识别分析农作物的各种形态,排除不符合标准的农作物,提升质量。

  3.1 生长状态监测

  一般情况下,植物生长过程中,可以运用计算机视觉技术,详细检测植物的生长状态,从播种到收获整个过程,可以随时关注植物的生长状况,一旦出现特殊情况,可以第一时间发现、解决问题。监测范围包含植物的根茎长度、叶片大小、厚度以及含水量,并记录相应数据。通过分析数据,查看是否符合植物生产状态的数据值,可以根据采集的果实图像,判定果实的成熟状况,查看是否缺少营养和水分等。

  3.2 营养状态监测

  植物生长过程中,利用计算机图像处理技术采集植物的茎和叶片图像,监测茎的粗细度和叶片的生长状况,与植物正常生长状况下的数据对比,分析植物生长过程中营养是否发生变化,为植物制定相应的营养补救措施,为植物的生长提供所需营养成分,有效保证植物正常生长。

  3.3 成熟度监测

  相比较传感器图像采集分析,采用此技术可以具体分析和处理果实表面的所有图像点,测量参数可以判定当前果实的成熟度和成长程度。如此,可以针对果实不同的成熟程度分别制定相应策略,较为成熟的果实可以先采摘,防止出现果实腐烂情况,有利于实现果实的精确管理。

  4 应用中主要存在的问题

  农业工程中,计算机图像处理技术运用的关键在于能够采集植物、果实等相应农产品的图像资料,有效分割采集的图像,针对相应的图像数据信息进行精确分析,得出可靠的分析结果,减少劳动力,提高农产品的管理水平,达到预期目标。现阶段,我国已广泛应用图像采集技术,并在各个行业领域取得一定研究成果。但是,其实施过程中仍然面临许多问题,需要相关技术人员研究和解决,为农业生产提供优质服务。

  果实采摘方面,涉及到果实基本识别和定位。目前,计算机视觉技术在农业机械化作业过程中面临重要问题。由于机械作业环境的复杂性,图像采集、定位和判断过程中造成了许多困难。实际操作现场,有许多干扰物,对计算机视觉技术的识别系统造成干扰,导致采摘的果实不是实际所需要。这个问题需要进一步研究和解决,提高图像识别的精确度。农产品收获机械中,关键是如何采摘合适的果实。采集颜色、果实饱满度等信息,记录数据,分析数据的类型和特点,编制适合植物果实采摘的一套完整程序,进一步提高果实的精确度,避免误采摘等现象。

  利用计算机处理技术,可以监测农产品的整个成长过程。根据计算机图像技术采集果实表面和形状等物理参数,评估果实本身的质量,划分等级,查看是否符合标准果实的质量,并将采摘的果实分类放置。目前,果实分级处理仍然处于人工辨别阶段,需要人工挑选后分类摆放。分选设备完全可以根据果实分类标准分类和分级,但目前的设备尚不能根据农产品的形状或者表面是否破损等实现智能分级操作,还需要人工挑出表面有破损的果实。分级表面有破损的水果,是当下研究的重大难题之一。大部分果实表面都比较光滑,但即使一些没有被虫子蛀过的果实也会出现表面凹凸不平的情况,因为气候不同,果实不一定都平整。

  5 结语

  目前,计算机图像处理技术在农业领域的应用仍然处于初级阶段,需要不断探索,从中发现问题,总结、分析和完善。其在农业生产工程领域中,与实用商品化仍然有很大距离。就目前阶段而言,还有许多技术难题尚未解决,例如快速获取果实表面信息、果实等级划分和分类摆放等问题,仍需加强科学研究。未来,计算机图像处理技术在农业领域一定会得到广泛应用。

  参考文献
  [1]朱明秀。计算机图像处理技术在现实生活中的应用[J].计算机产品与流通, 2019 (6) :11-12.
  [2]韩宝珍。计算机在图形图像处理中的应用及关键技术[J].电脑编程技巧与维护, 2019 (5) :138-139, 160.
  [3]胡波。计算机图像处理技术在茶叶品质区分中的应用[J].南方农机, 2019, 50 (8) :7, 13.

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