秋分無生田，準(zhǔn)備動刀鐮，進(jìn)入秋分節(jié)氣，代表著農(nóng)產(chǎn)品即將大量收獲上市，秋收工作即將拉開序幕，然而生產(chǎn)和人力成本居高不下，土地與肥料資源浪費(fèi)嚴(yán)重，產(chǎn)品加工質(zhì)量低等問題也廣泛存在于農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，困擾著農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營者。

同時，在市場層面上，比起價格，新一代消費(fèi)者秉持“品質(zhì)消費(fèi)”的理念，在農(nóng)產(chǎn)品消費(fèi)市場更在意食品的品質(zhì)，這決定了國內(nèi)消費(fèi)市場已進(jìn)入“品質(zhì)戰(zhàn)”階段。去年新修訂的《農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全法》，更是以政策法規(guī)的形式，明確實(shí)行源頭治理、風(fēng)險管理、全程控制的基本原則，農(nóng)業(yè)標(biāo)準(zhǔn)化、精細(xì)化管理升級迫在眉睫。

為了提高農(nóng)業(yè)種植、農(nóng)產(chǎn)品加工的質(zhì)量和效率，自動化設(shè)備和機(jī)器人已經(jīng)大范圍應(yīng)用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和農(nóng)產(chǎn)品加工中，而機(jī)器視覺系統(tǒng)是農(nóng)業(yè)中許多自動化和機(jī)器人應(yīng)用的重要部分，通過應(yīng)用機(jī)器視覺系統(tǒng)和AI深度學(xué)習(xí)技術(shù)，不僅可以幫助農(nóng)業(yè)機(jī)械大幅提高生產(chǎn)質(zhì)量和效率，更能通過成像和傳感配合，收集和分析農(nóng)業(yè)加工路徑中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，幫助農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者以現(xiàn)代化手段輕松應(yīng)對挑戰(zhàn)。

沿著農(nóng)業(yè)生產(chǎn)與和農(nóng)產(chǎn)品加工路徑，目前維視智造面向農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的視覺解決方案，已經(jīng)覆蓋農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的三大重要階段，種植培育、農(nóng)副產(chǎn)品基礎(chǔ)分選和農(nóng)副產(chǎn)品加工，讓智慧農(nóng)業(yè)成為現(xiàn)實(shí)。

種植培育

從源頭實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)化生產(chǎn)

通過嵌入式視覺產(chǎn)品和農(nóng)業(yè)自動化設(shè)備、機(jī)器人的配合，可實(shí)現(xiàn)在種植培育場景中，從源頭開始,更加精準(zhǔn)地把控生產(chǎn)質(zhì)量：

l監(jiān)控生長情況

在種植過程中，通過埋設(shè)攝像頭對于植物進(jìn)行拍攝，利用機(jī)器視覺技術(shù)對拍攝的圖像進(jìn)行處理和分析，便可以得到植物的生長狀態(tài)、健康狀況等信息。

l收集農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)

機(jī)器視覺技術(shù)還可以對于土壤環(huán)境進(jìn)行監(jiān)測，提供土壤酸堿度、濕度等信息便于農(nóng)民進(jìn)行施肥、灌溉等工作的管理和調(diào)整

l提高收割效率

結(jié)合機(jī)器人運(yùn)動控制、視覺檢測、三維視覺引導(dǎo)等技術(shù)，幫助農(nóng)業(yè)機(jī)械實(shí)現(xiàn)自主運(yùn)行和精準(zhǔn)操作

應(yīng)用案例：

甘蔗種莖篩選視覺解決方案

AI視覺定位，精準(zhǔn)判定芽節(jié)分布健康度，提升甘蔗種莖篩選效率

棉花自動打頂機(jī)視覺解決方案

3D視覺定位，敏捷配合刀片執(zhí)行打頂動作，讓棉花自動打頂機(jī)更智能

農(nóng)產(chǎn)品分選

高效賦能農(nóng)業(yè)質(zhì)量管理

如何借助智能化、數(shù)字化手段，提高農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量和標(biāo)準(zhǔn)化出品，也是目前智慧農(nóng)業(yè)重點(diǎn)發(fā)展的方向。整合AI深度學(xué)習(xí)+機(jī)器視覺，實(shí)現(xiàn)對種子、水果、谷物等多種類型的農(nóng)產(chǎn)品的高精度識別與分類，獲得更多維度數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)質(zhì)量管理：

l品質(zhì)分級：基于視覺的果蔬外觀品質(zhì)(如大小、形狀、色澤)分級,提高商品性和附加值。

l產(chǎn)量估算：深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以通過圖像/視頻計算水果、蔬菜和花卉的數(shù)量，提供可靠的產(chǎn)量預(yù)測數(shù)據(jù)

應(yīng)用案例：

大棗/核桃分類視覺解決方案

AI視覺分類，根據(jù)不同熟果標(biāo)準(zhǔn)，快速識別不合格果品，引導(dǎo)分揀合格果品

農(nóng)副產(chǎn)品加工

精準(zhǔn)操作提高生產(chǎn)效率

機(jī)器視覺在這以一環(huán)節(jié)主要參與的是分選和包裝檢測環(huán)節(jié)，可利用機(jī)器視覺進(jìn)行無損檢測，即利用農(nóng)產(chǎn)品表面所反映出的一些基本物理特性對產(chǎn)品按—定的標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行質(zhì)量評估和分級。此外還可應(yīng)用于機(jī)器人引導(dǎo)和可視化溯源等場景中，優(yōu)化無人作業(yè)效率：

l溯源管理:將二維碼、RFID等物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與視覺讀碼相結(jié)合,實(shí)現(xiàn)全產(chǎn)業(yè)鏈農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量可視化溯源。

l定位引導(dǎo)：通過2D+3D的視覺定位技術(shù)，配合機(jī)械動作控制，能夠準(zhǔn)確識別食品產(chǎn)品的位置,無論是規(guī)則形狀還是不規(guī)則形狀,都能在短時間內(nèi)完成定位，在保證食品的安全性和完整性的前提下，優(yōu)化生產(chǎn)效率

l質(zhì)量分選：通過對農(nóng)產(chǎn)品表面的裂紋、形態(tài)、顏色特征等進(jìn)行分析，應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、高速濾波等AI視覺算法來進(jìn)行識別和分類

應(yīng)用案例：

自動挖核機(jī)視覺解決方案

傳統(tǒng)定位算法融合深度學(xué)習(xí)，彩色相機(jī)多機(jī)位拍照，引導(dǎo)設(shè)備精準(zhǔn)挖核

農(nóng)副產(chǎn)品深加工前檢測視覺解決方案

AI視覺分類+多相機(jī)拍照，準(zhǔn)確識別粗加工農(nóng)副品狀態(tài)，提升最終產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)化程度

農(nóng)副產(chǎn)品包裝外觀檢測視覺解決方案

AI像素分割算法+高精度彩色相機(jī)，快速高效識別產(chǎn)品質(zhì)變、包裝異物、包裝破損等缺陷

農(nóng)業(yè)是人類社會穩(wěn)定發(fā)展的根本，隨著新質(zhì)生產(chǎn)力深入社會各個領(lǐng)域，精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)、智慧農(nóng)業(yè)已逐漸從想象變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)。維視智造多年來在工業(yè)、科教領(lǐng)域積累了關(guān)于識別分類、引導(dǎo)定位、外觀質(zhì)量檢測，讀碼等豐富的機(jī)器視覺解決方案經(jīng)驗(yàn)，在復(fù)雜農(nóng)業(yè)場景中也能高效落地，幫助農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率顯著提升。

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