農業生産におけるマシンビジョン技術の応用

2026-08-01

視覚は、人間が世界を観察し理解するための重要な手段です。統計によると、人間が外部世界から得る情報の約80％は視覚によって得られています。これは、視覚情報の膨大な量を示すだけでなく、人間の視覚機能の重要性も反映しています。情報技術の発展に伴い、コンピューター、ロボット、その他のインテリジェントマシンに人間の視覚機能を与えることが科学者たちの目標となっています。

我が国は人口が多く、農業を基盤とする国であるため、多くの専門家が農業生産分野の研究に尽力しています。例えば、農業生産においては、作物の外観や農産物の判断が作業の一部となります。果物の品質検査、果物の成熟度判断、作物の生育状況、雑草の識別などです。農業機械工学におけるマシンビジョンの応用は大きな進歩を遂げています。以下に、TEO Dior Technologyの主な応用例を紹介します。

メロン・果物の品質非破壊検査への応用。画像取得カードを介して、メロン・果物の形状、色などの特徴を収集し、収集結果を分析・処理システムに送信します。処理結果に基づいて、メロン・果物が損傷品であるかどうかが判断されます。
穀物の識別と等級付けへの応用。米、小麦、トウモロコシなどの穀物の識別と等級付け。例えば、ニューラルネットワーク、高速フィルタリングなどの技術を適用して、染色後の応力亀裂、形態、色特性に基づいて識別・分類します。
葉たばこ品質検査への応用。多数のたばこ葉サンプルの色分析を行い、各種サンプルの色特徴値の分布を取得します。輪郭追跡アルゴリズムを使用して、たばこ葉の全体的な画像のアウトラインを抽出し、チェーンコード表現を使用してそれを記述します。最後に、たばこ葉の光透過特性を通じて、葉の構造と識別特性を包括的に抽出し、記述します。
農業生産自動化におけるマシンビジョン技術の応用。動植物の生育過程において、その生育状況を正確かつ自動的に監視することで、動植物の生育環境を効果的に制御し、動植物生産のニーズを満たすことができます。
農産物の出荷時品質検査。例えば、肉、各種農産物、野菜、メロン・果物製品などの包装、欠陥、工場出荷時の包装と品質検査。

農業の持続可能な発展は常に世界的なテーマです。中国国民経済の基礎産業として、農業はますます多くの人々の注目を集めています。農産物に対する人々の要求もますます高まっており、伝統的な農業から精密農業へと徐々に移行しています。マシンビジョン技術は、その非破壊性、高精度、高速性という特徴から、現代の農業生産に広く応用されています。情報化時代において、マシンビジョン技術はますます重要な役割を果たしています。

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