随着科技的日益进步,计算机运行速度也在显著提升。这使得计算机视觉技术在农产品品质检测中的应用范围逐渐扩大,也提升了农产品品质检测工作的自动化成绩及工作效率,并更好的适用了复杂的工作环境,同时避免了人工操作失误等。为此,笔者从简述计算机视觉技术入手,探究该技术在我国农产品品质检测工作中的具体应用。
【关键词】农产品 计算机视觉技术 品质检测
农产品品质检测工作中除了采取人工检测法以外,还可以采取半自动或自动检测法,如在水果分级检测工作中的质量分级检测法、光电分选法以及大小分级法等。然而农产品品质会受到自然生长环境或人为因素等方面的影响,农产品的色泽、大小及形状等并不相同,无法采取单一指标进行检测。因此充分应用计算机视觉技术,对农产品的品质进行检测,极为重要。
1 计算机视觉技术
计算机视觉技术又被称为机器视觉技术,指的是通过人类设计,在计算机环境下,达到再现或模拟人类视觉相关的职能行为的一种技术,包括了印刷和手写文字的识别技术,图像模式识别技术,物体三维表面形状识别技术、距离识别以及速度感知等技术。该技术是诸多学科的结合与交叉,涉及到数学、生理学、信息处理、物理学、光学以及计算机等多种学科。探究计算机视觉技术的目的在于实验人类视觉的再现及延伸,即再现高等动物的视觉系统,并对物体形状以及类别进行识别。
此外,计算机视觉技术处理的原始资料多是图像,所以该技术和图像处理以及模拟识别等有着紧密的联系。现阶段,计算机视觉技术在诸多领域有着较为广泛的运用,包括了医学辅助诊断、资源调查、卫星图像解释、军事指导、灾害监测、气象以及工业产品的外观筛选及检测等。同时研究该技术在农业工程领域中的应用,也成为了热门话题。
2 在农产品品质检测中,计算机视觉技术的具体应用
笔者在查阅相关文献资料的基础上,探究在农产品品质检测工作中,计算机视觉技术在产品表面缺陷以及损伤识别工作中的具体应用;果形识别工作中的具体应用;农产品尺寸以及面积检测工作中的具体应用。
2.1 在产品表面缺陷以及损伤识别工作中的具体应用
我国在1997年,出现了运用计算机图像处理技术对苹果损坏自动化检测的试验研究,该试验结果显示,该技术的损坏检出率较高,能够规避果梗区以及花萼区对于坏损区域识别的具体影响,且该检测技术的鲁棒性较强。
2.2 在果形识别工作中的具体应用
果形识别是影响水果质量的重要因素之一,对于水果品质检测有着重大意义。当水果成熟后,水果的外形将会发生巨大的改变,且无法采取数学方法进行鉴别,采取其他方式进行果形识别极为重要。
2.3 在农产品尺寸以及面积检测工作中的具体应用
而我国在2002年,有研究人员就针对水果品质进行动态、实时监测的智能化分级生产线进行了研究,该生产线,首先通过水果输送翻转系统,利用滚筒式输送翻转装置,将水果往前输送,在输送过程中,以水平轴为中心,保证水果表面能够被系统检测到,以此获得图像信息。然后利用计算机视觉识别系统,对水果等级进行判断,明确图像信息。该系统具备了视觉识别功能。最终通过分级系统,完成水果分级工作。
3 结语
在二十世纪七十年代以后,计算机视觉技术就已经得到了较为迅速的发展,在我国,该技术在农产品品质检测中的具体应用也得到了人们的高度关注,同时也取得了一定的成效。计算机视觉技术作为人眼的延伸技术之一,其具备了人脑功能,运用该技术代替以往的人工操作技术,已经成为了农产品品质检测工作的必然发展趋势。
参考文献
[2]王勃,徐静.计算机视觉技术在苹果叶片营养诊断上的应用[J].农机化研究,2008,(03):887-888.