机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。简单说来，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。 机器视觉系统是通过机器视觉产品(即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种)将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统1得到被摄目标的形态信息，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。

先进的视觉传感、人工智能和定制的手臂末端工具使机器人能够直接从爬藤上摘取成熟的农产品。（Root AI提供）

为提高作物产量、增加经济效益并减少耗时性的工作，农民已开始将机器视觉应用到农业领域。全球饥荒和劳动力短缺等问题正在促使农业相关部门探索创新性的解决方案。机器视觉有望成为一种突破性的方案，因为它可以帮助农民改进种植方法，更好地控制杂草并且更有效地进行灌溉。

农业可持续发展问题是一个全人类问题，但可能需要机器人来解决。

自动化和人工智能将有助于缓解农业劳动力老龄化和田间劳力缩减带来的不利影响。有了自动驾驶农机设备和自主无人机，农民可以减少花费在当前田间的时间，更多地关注农业未来发展之路，以获得更加可持续的收成和盈利。数据挖掘和预测分析将成为常用工具，帮助农民做出更正确的决策，最大限度地利用资源，同时优化产量。

机器视觉在农业中的应用

机器视觉对农业企业最大的价值就体现在帮助他们改善经营方面。有了机器视觉，农民就可以更好地进行种植规划，更好地管理并控制农作物。随着农耕方式的改进，作物产量不断增加，成本不断下降。机器视觉可以应用到作物的各个生长阶段中。

播种 – 播种通常是农耕中最费力的部分，种子只有均匀播撒才能实现高产。与传统方式相比，配备机器视觉的机器人可以实现更快捷、更准确地播种作业，这将有助于提高作物的经济效益，获得健康的农产品。机器人还可以捕捉到详细的农田图像，确定好播种地点，然后有的放矢地播下种子。

除草 - 目前，农民使用大量除草剂来控制杂草生长，防止其吸取养分，破坏农作物生长。迫于时间限制，农民只能将除草剂喷洒到整块田地，而没有区分哪些是受杂草影响的作物，哪些不是。借助机器视觉系统，农民就能够捕捉到农田的图像，分析其照片，并用机器人来精准除草。

灌溉 - 农作物只有在生长期获得足够的水分才能实现高产。视觉系统可以自主监测土壤水分含量和作物健康状况，然后机器人就会适时适量地进行合理灌溉。

机器视觉确保食品安全

食品种植公司可以依靠机器视觉系统来向消费者提供安全的食品。计算机视觉可以查找出真菌感染、作物病虫害等安全问题。即使在收割之后，机器视觉系统记录的数据也可用于查找食源性疾病的潜在原因，并帮助将其排除在厨房之外。

此外，一些作物采摘机器人可以自动跳过那些受病虫害影响或开始腐烂的植株。在分拣过程中，机器视觉也可用来筛除那些不太好的农产品，不将其送去包装。即便食物包装后，检查站依然可以识别出那些有问题的包装食品，使其无法送达消费者餐桌。因此，可以说机器视觉对农产品包装和检查的全过程都非常有帮助。

机器人和机器学习正在助推新兴的、更加可持续的农业发展方法，并更加节约资源、减少化学农药的使用和缩短上市时间。由于传统种植者以及温室立体农场种植者可持续地提供更多新鲜的农产品选择，全世界人们都将吃得更好、更干净、更高端并且更实惠。

未来农场将集高科技、信息化于一体，将用更少的资源产出更多的产品，从而为全人类提供一个更加可持续发展的未来。

来源：中国机器人产业联盟网、中国机械工业联合会等