농업 생산에서의 머신 비전 기술 적용

2026-08-01

시각은 인간이 세상을 관찰하고 이해하는 중요한 수단이다. 통계에 따르면 인간이 외부 세계에서 얻는 정보의 약 80%는 시각적으로 얻는다.이것은 시각 정보의 엄청난 양을 보여주는 것뿐만 아니라인간의 시각 기능의 중요성을 반영합니다.로봇이나 다른 지능형 기계는 인간의 시각 기능이 과학자들의 목표가 되었습니다..

우리 나라는 인구가 많고 농업에 기반을 둔 나라이기 때문에 많은 전문가들이 농업 생산 분야에 대한 연구에 헌신하고 있습니다.농산물, 과일의 품질 검사, 과일의 성숙 판단, 작물 성장 상태 및 잡초 식별과 같은 작물 또는 농산물의 외형을 판단하는 작업의 일부입니다.농업 기계 공학에서의 기계 비전의 적용은 상당한 진전을 이루었습니다..아래에서 TEO 디오르 기술은 주요 응용 프로그램을 소개합니다:

멜론과 과일 품질의 파괴적이지 않은 테스트에 적용됩니다. 이미지 획득 카드를 통해 멜론과 과일의 모양, 색상 및 기타 특성을 수집합니다.그리고 수집 결과는 분석 및 처리 시스템에 전송됩니다., 그리고 가공 결과에 따라 멜론과 과일이 손상된 제품인지 여부를 판단합니다.
곡물 식별 및 분류에 적용됩니다. 쌀, 밀, 옥수수 및 다른 곡물의 식별 및 분류, 예를 들어 신경 네트워크를 적용합니다.고속 필터링 및 스트레스 균열을 기반으로 식별 및 분류하는 다른 기술, 형태, 염색 후 색상 특성 등
피로화 된 담배 잎 품질 검사에서 적용됩니다. 많은 수의 담배 잎 표본에 색상 분석을 수행하여 다양한 표본의 색상 특징 값의 분포를 얻습니다.담배 잎의 전체 이미지 윤곽을 추출하기 위해 윤곽 추적 알고리즘을 사용합니다., 그리고 그것을 설명하기 위해 체인 코드 표현을 사용합니다. 마지막으로,잎 구조와 정체성 특성은 담배 잎의 빛 전달 특성을 통해 포괄적으로 추출되고 설명됩니다..
농업 생산 자동화에서 기계 비전 기술의 적용; 동물과 식물의 성장 과정에서,동물과 식물의 성장 환경의 정확하고 자동적인 모니터링은 동물과 식물의 생산 필요를 충족시키기 위해 효과적으로 제어 할 수 있습니다..
농산물 및 부산물의 공장 밖 품질 검사, 포장, 결함, 공장 포장 및 고기, 다양한 농산물 및 부산물의 품질 검사,채소멜론과 과일 제품 등

농업의 지속가능한 발전은 항상 세계적 주제였습니다. 중국의 국가 경제의 기본 산업으로서 농업은 점점 더 많은 사람들의 관심을 끌고 있습니다.농산물에 대한 사람들의 요구도 점점 높아지고 있습니다., 그리고 그들은 점차적으로 전통적인 농업에서 정밀 농업으로 변했습니다. 기계 비전 기술은 파괴적이지 않기 때문에 현대 농업 생산에 널리 사용됩니다.높은 정밀도기계 비전 기술은 정보화 시대에 점점 더 중요한 역할을 하고 있습니다.

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