計算機技術(shù)在農(nóng)業(yè)上的廣泛應用
計算機及網(wǎng)絡系統(tǒng)近 20 年來有了突飛猛進的進展，已成為人們生產(chǎn)、生活、學習和娛樂必不可少的工具。計算機技術(shù)在各行各業(yè)都有著廣泛的應用，應用到農(nóng)業(yè)領(lǐng)域始于20 世紀 50 年代初的美國。從最初簡單的農(nóng)場管理到作物生產(chǎn)管理自動化、農(nóng)田灌溉調(diào)控自動化、畜禽生產(chǎn)管理自動化、農(nóng)機管理與產(chǎn)品加工自動化和農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)庫、模擬模型、網(wǎng)絡等，計算機的應用給美國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)帶來了高質(zhì)量、高效率和高收益。電子計算機在我國農(nóng)業(yè)中的應用起始于 20 世紀 70 年代初期，其應用領(lǐng)域包括種植業(yè)、畜牧業(yè)、漁業(yè)、林業(yè)等，從教學科研到生產(chǎn)管理均取得了初步的成果。
在由傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)的經(jīng)驗耕作、管理、規(guī)劃、決策向現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的科學耕作、管理、規(guī)劃、決策轉(zhuǎn)變的過程中，計算機技術(shù)起著非常重要的作用。該文著重對計算機圖像處理和機器視覺技術(shù)在農(nóng)作物種質(zhì)檢測、種子計數(shù)、農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)檢測與分級、作物生長狀態(tài)監(jiān)控及農(nóng)業(yè)機械、農(nóng)業(yè)機器人作業(yè)中的應用進行了論述，并簡單介紹了計算機在節(jié)水灌溉、畜牧業(yè)生產(chǎn)和食品農(nóng)產(chǎn)品安全領(lǐng)域的應用情況，提出將云計算應用于農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，將有助于解決農(nóng)業(yè)高度分散、生產(chǎn)規(guī)模小和時空變異大等問題，應加快推進研究與技術(shù)實踐。計算機技術(shù)、微電子技術(shù)和通信技術(shù)構(gòu)成了現(xiàn)代信息技術(shù)的主要特征。
近年來，3S 技術(shù)、人工智能、圖像模式識別、多光譜識別等高新技術(shù)的發(fā)展，推動了精細農(nóng)業(yè)技術(shù)體系的廣泛實踐。計算機視覺技術(shù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應用主要包括田間收獲作業(yè)、作物生長狀態(tài)監(jiān)測、農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)檢測及分級、雜草與病蟲害防治等。數(shù)字圖像處理與識別技術(shù)在種質(zhì)資源檢測方面為替代傳統(tǒng)的人工檢測方法，為實現(xiàn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化提供了重要的技術(shù)力量。利用機器視覺測定種子個數(shù)可以節(jié)省人力，但有時種子疊壓在一起，使得采集后的圖像不能對種子顆粒進行直接計數(shù)，此時需用到種子圖像分割算法。
我們針對玉米種子大小不均、形狀不規(guī)則、分割難度大的現(xiàn)狀，提出了一種基于逐步改變閾值的分水嶺分割算法，較好地解決了粘連玉米的分割問題，并成功應用于基于機器視覺的玉米計數(shù)。朱偉興等將攝像機采集的大豆顆粒圖像經(jīng)預處理后，提取所有的顆粒塊區(qū)域，采用支持向量機分類法，可以實現(xiàn)智能識別顆粒疊加類型和自動分割，提高了大豆千粒重的測定效率和精度。20 世紀70 年代，美國、日本等發(fā)達國家已開始進行將機器視覺技術(shù)用于農(nóng)作物種子質(zhì)量檢驗評價的研究，國內(nèi)在這方面的研究則起步較晚。
1994年，美國農(nóng)業(yè)部農(nóng)業(yè)研究服務公司和康奈爾大學合作研制利用蘋果近紅外和可見光反射、透射探測蘋果損傷和缺陷的計算機視覺系統(tǒng)。在農(nóng)業(yè)機器人研究領(lǐng)域，圖像處理技術(shù)主要應用于機器人的視覺導航和采摘機器人的果實辨識等。國外已開發(fā)出一大批蔬菜水果采摘機器人，國內(nèi)在這方面的研究起步較晚，始于20世紀90年代中期，但發(fā)展很快，很多高校、研究院所都在進行農(nóng)業(yè)機器人和智能農(nóng)業(yè)機械相關(guān)的研究。中國糧油儀器網(wǎng) http://m.51wenwangwen.com/
