计算机图像处理技术在农业项目中的应用探析

朱荣

（江苏省泰兴中等专业学校，江苏 泰兴 225400）

0 引言

图形本身可以视为一种客观存在的事物，是表达光学信息在二维空间并列的信息，属于一种信息载体。出于全面准确的提取图形中蕴涵的各类信息的考虑，要求对各类图形予以提取、辨别、分割、处理和研究等。伴随神经生理学、思维学、人工智能、数学、图像处理、模式识别、计算机图形学、专家系统，尤其是计算机视觉等有关专业的发展，计算机图形处理技术已经开始在多个领域和社会生活保持关联，具体可以参考下图1。

在最近40年，计算机图像处理技术是随着计算机技术的发展而形成的一项综合技术[1-3]。它是使用一个是借助图像传感器来提取物体的图像，并借助计算机来对图像予以分析，实现对图形剔除噪声、分割、增强、提取特征等多个相关的理论和技术。计算机图像处理和人的视觉处理比较而言，有可进行高精度处理、良好的再现性、定量性与良好的适应性、快速、可处理大量数据等突出优势，因此在大量领域中得到了普及，特别在农业中展现出明显的优势。这些年来，伴随人工智能技术、计算机图像处理技术、图形模式识别、多光谱辨别等高技术得以推出，使得智能农业、精细农业、数字农业等技术得到了广泛的实践[4]。

1 计算机图像技术简介

这些年来，伴随计算机技术的快速进步，已经在各个领域得到了应用，必然就建立了计算机图像处理技术这一综合性较强的交叉学科。其借助计算机技术研究和处理经由传感器提取的图像，同时，实现对图像进行加工，通常细分为图像隔离、去噪、特征提取等有关理论和技术。本质上，人的眼睛亦可以视为一种图形处理设备，然而对比计算机图像处理技术，不管是图像处理速率、精确度，以及处理数据的数量等，均有明显的差距。然而，伴随计算机技术的升级，图像处理技术也开始变得更加的多样化，在图像处理技术的这些应用场合中，推动了科技取得较快的发展，特别是在农业与农学研究，受越加多人的关注。和其他行业比较而言，其表现了明显的优势，推进了农机项目取得进步[5-7]。

2 计算机图像技术在农机工程中的应用

农机项目，计算机处理技术关键用在对有关农产品予以机械加工上。像，西北播种以农业经济作物为主，要进行药物的喷洒，此刻要求计算机来对无人机喷洒药物予以控制，数据准确、降低不合理的损耗，实用性较强。

农产品的机械加工作业中，对产品的质量提出了较高的要求，关键围绕农产品质量的审核和检测。计算机技术基本上用来严格控制加工制造线的各道工序，除去个人数值要借助人工来设置之外，其他均借助计算机来严格控制。这和反馈系统有一定的关系，计算机处理技术按照加工生产线上测试反馈的结果来予以控制。以水产品加工为实例，借助计算机视觉处理技术，用来对精确设定的位置予以切割，确保产品有形和均匀，确保产品有统一的形状，对产品包装上市有帮助。此外，计算机项目应用技术China Computer&Communication假如是对食品类食品包装予以加工时，像果酥甜食、面包等烘烤类食品，计算机处理技术在控制烘烤的温度中。烘烤温度的不同，颜色、口感亦不同，如要外观精细，应由甜食的色泽切入。计算机视觉处理技术能够在烘烤中对甜食颜色进行监控，按照色泽感对烤箱的温度予以调整，进而保证甜食色泽诱人、匀称，同时，及时就烘烤中甜食的质量问题予以控制，科学的对食品的烘烤质量予以监控[8-9]。

如今，计算机视觉使用技术已经在农业中大量应用，成为各大农业类学校与各大研究部门一项比较重要的研究课题。较之于全球而言，海外的工业技术更加领先，很多年前已经开始推行机械化的操作模式，令生产力得到了解放。这些年来，海外国家已经设计出了果实采摘机器人，在一些果品、蔬菜的采摘中得到应用，在某种程度上令人工工作量下降，成本有所下降，采摘效率有所提高。围绕我国的农业状况，我国在农业肥料、农药精确喷溅、精密播种、与农产品机械作为指向中都做了深度分析，分析效果公布很可能还会等上一段时间。

3 计算机图像处理技术

农学应用上，在计算机的帮助下对图像予以处理，能够实现农作物从撒种到收获的全阶段测试，能够时刻查看农作物的生产情况与步骤，能够测试农作物在生产时期是不是营养和水分不足。借助计算机图像处理技术，能够对农作物各时期的形状予以记录，农作物收获有所成熟时，能够准确对农作物的各类形态予以判断和分析，剔除不达标的农作物，优化质量[10]。

3.1 生长状态监测

通常而言，植物的成长中，能够借助计算机视觉技术，具体对植物的成长状况予以测试，从播种到收获的整个阶段，能够时刻了解到植物的成长情况，如果有异常情况出现，能够及时的察觉和处理。监控层面涵盖植物的厚度、含水量、叶片大小、根茎长度，并把对应数据记录下来。借助研究数据，浏览是不是达到了植物生产状况的数据值，能够按照收集的果实图，对果实的成熟情况予以判断，观察是不是营养和水分不足等。

3.2 营养状态监测

植物的成长中，借助计算机图像处理技术对植物的叶片、茎图像予以采集，对叶片的成长情况、茎的粗细度予以监测，比较植物正常成长情况下的数据，研究植物成长时营养是不是会有所变化，为植物编制相关的营养补救策略，为植物的成长供给所需营养成分，确保植物正常成长。

3.3 成熟度监测

对比传感器图像的收集研究，借助该技术能够具体分析与处理果实外表的一切图像，检测指标能够对现在果实的成熟度等指标予以判断。这样，能够围绕果实不同的成熟程度有针对性的编制对应对策，比较成熟的果实能够先采摘，预防果实腐烂的情况发生，可更好、精确的管理果实。

4 应用中主要存在的问题

农业中，计算机图像处理技术应用中最为重要的技术便是可以收集植物、果实等农产品的图像资料，对提取的图像予以有效的分割，围绕对应的图形数据信息开展准确研究，发现精确的研究结果，降低人力，令农产品的管理能力有所提高，实现预计目标。当前时期，图形收集技术已经在我国了广泛的应用，并在多个行业行业有一定的研究成果。然而，其使用中仍旧要解决大量问题，要求有关技术人员分析与应对，为农业生产供给优质服务。

果实采摘上，牵连到果实的定位和基本识别。如今，计算机视觉技术在农业机械化作业中存在突出问题。因为机器作业面临着一个比较复杂的环境，图形收集、定位与判定步骤中有很多难题要解决。实际施工场所，有很多干扰因素，干扰了计算机视觉技术的判断系统，造成采摘的果实和实际预期不符。此问题要深入研究和提出解决方案，令图像分析更加的精确。农产品收获机械里，怎样采摘适宜的果实是重点，收集果实饱满度、颜色等相关信息，对数据予以记录，对数据的类别与特征予以研究，制定适宜植物果实采摘的一套完善的流程，进一步令果实的精确度有所提升，防止误采摘等问题。

借助计算机处理技术，能够监控农产品的全成长经过。按照计算机图形技术采集果实形状、外表等指标，对果实自身的质量予以评估，等级划分，观察是不是达到标准果实的质量要求，并将采摘的果实予以分类摆放。如今，果实分级处理依然是处在人工判断时期，要求人工选择后分类放置。挑选设备彻底能够按照果实细分标准来予以分级和分类，但是如今的设备依然难以按照农产品的形状与表面是不是破碎等来完成智能分级操作，还要求人工挑出外表有破碎的果实。对表面有破碎的水果予以分级，是如今分析的一个重要难点。大多数果实表面均比较光滑，但是就算部分未能受昆虫蛀过的果实亦将产生表面凹凸不平的现状，由于天气不同，果实未必都平整。

5 结语

如今，计算机图像处理技术在农业中的应用还处于起步时期，要求持续研究，从中提出问题，研究、归纳优化。其在农业制造项目行业中，和实用商品化还有不小的差距。就如今时期来说，依然有大量技术问题有待处理，像迅速提取果实外表信息、果实层级细分与分类放置等问题，仍旧要强化科学研究。今后，计算机图像处理技术在农业行业必然会大量的应用到农业中。