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Application status and challenges of machine vision in plant factory—A review 被引量:4
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作者 Zhiwei Tian Wei Ma +1 位作者 Qichang Yang Famin Duan 《Information Processing in Agriculture》 EI 2022年第2期195-211,共17页
Plant factories have a great potential for mitigating the contradiction between the world’sgrowing population and food scarcity. During the process of its automatic production,machine vision plays a significant role.... Plant factories have a great potential for mitigating the contradiction between the world’sgrowing population and food scarcity. During the process of its automatic production,machine vision plays a significant role. This technique almost covers every production linkfrom raising seedlings, transplanting, management, and harvesting to fruit grading. To provide references and a starting point for those who are committed to studying this issue. Inthis paper, the application prospects of machine vision in plant factories were analyzed,and the present researches were summarized from the fields of plant growth monitoring,robot operation assistance, and fruit grading. The results found that although the existingmethods have solved some practical problems at low cost, high efficiency and precision,some challenges still are faced by machine vision. Firstly, the changing lighting, complexbackgrounds, and color similarity within plant different parts cause the commonly usedimage segmentation algorithms to fail. The shortage of standard agricultural datasets alsokeeps deep learning and unsupervised classification algorithms from making progress.Secondly, there are some theoretical knowledge gaps for machine vision application in aparticular environment of plant factories, which seriously contains its application effect.Thirdly, the lack of special image acquisition devices and supporting facilities resulted inpoor image quality. All these factors hinder machine vision application in plant factories.Nevertheless, it is still a powerful tool and irreplaceable at present. We believed that thistechnique would promote plant factory development greatly with more robust, efficient,and reliable algorithms are developed in the future. 展开更多
关键词 machine vision Agricultural automation plant factory Remote detecting
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双目视觉三维重建下的植保机作业优化研究
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作者 张振山 王建军 +1 位作者 武秋俊 马振 《农机化研究》 北大核心 2024年第8期240-243,共4页
以喷雾植保机自动化作业路径规划为研究对象,利用双目视觉摄像机对作业环境区域内的障碍物进行检测,并基于三维重建技术构建障碍物空间位置坐标,根据检测到的障碍物位置信息对喷雾植保机的避障路径进行规划,以保证喷雾植保机作业过程可... 以喷雾植保机自动化作业路径规划为研究对象,利用双目视觉摄像机对作业环境区域内的障碍物进行检测,并基于三维重建技术构建障碍物空间位置坐标,根据检测到的障碍物位置信息对喷雾植保机的避障路径进行规划,以保证喷雾植保机作业过程可实时避障。试验结果表明:喷雾植保机能够按照预先设定的作业路径行进,遇到障碍物时能够及时进行障碍检测,并根据规划路径进行避障,保证了喷雾作业的有效实施。 展开更多
关键词 植保机 自动喷雾 双目视觉 三维重建 路径规划
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基于机器视觉的异物识别系统在输送机保护中的应用
3
作者 于志强 《煤矿安全》 CAS 北大核心 2024年第5期251-256,共6页
设计了一种基于机器视觉的异物识别系统,并应用于主运输带式输送机的保护中。使用YOLOv5s作为深度学习模型,将训练完成的模型部署至边缘计算模块中;由工业级本安相机获取实时视频,并传入边缘计算模块中对煤流中的异物进行识别,最终只对... 设计了一种基于机器视觉的异物识别系统,并应用于主运输带式输送机的保护中。使用YOLOv5s作为深度学习模型,将训练完成的模型部署至边缘计算模块中;由工业级本安相机获取实时视频,并传入边缘计算模块中对煤流中的异物进行识别,最终只对外传输识别结果;当检测到的异物危险等级较高时会向协同控制器发送报警信号,由协同控制器对具体的单机控制器下发停机指令;同时将处理后的实时视频和报警信息上传至管控平台显示。基于机器视觉的异物识别提高了当前主运输带式输送机保护的智能性,稳定性和可靠性。 展开更多
关键词 带式输送机保护 异物识别 机器视觉 深度学习 边缘计算
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基于机器视觉的化工厂员工危险作业行为识别研究
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作者 周晓峰 《化工管理》 2024年第29期109-111,125,共4页
基于机器视觉的化工厂员工危险作业行为识别研究旨在通过先进的机器视觉技术,有效识别和预防化工场所的安全事故,增强员工安全生产意识,保障生产安全。文章分析了从常见的化工厂员工危险作业行为识别,到机器视觉技术方法的概述,再到图... 基于机器视觉的化工厂员工危险作业行为识别研究旨在通过先进的机器视觉技术,有效识别和预防化工场所的安全事故,增强员工安全生产意识,保障生产安全。文章分析了从常见的化工厂员工危险作业行为识别,到机器视觉技术方法的概述,再到图像的采集、预处理及基于机器视觉的石化场景中人员危险行为的具体识别方法,最后提出了后续研究方向建议。 展开更多
关键词 化工厂安全 机器视觉 危险作业行为识别 人体姿态估计
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线结构光焊缝类型识别及特征提取研究进展
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作者 王梦莹 陆安江 +1 位作者 谭叶青 程进 《金属加工(热加工)》 2024年第5期1-9,共9页
在制造业中,焊接质量对于产品的安全性、可靠性和使用寿命具有重要影响,焊缝质量的检测和评估是质量控制的关键环节。基于线结构光的焊缝特征检测方法是一种非接触、高精度的检测技术,广泛应用于焊缝类型的识别和特征提取。首先详细介... 在制造业中,焊接质量对于产品的安全性、可靠性和使用寿命具有重要影响,焊缝质量的检测和评估是质量控制的关键环节。基于线结构光的焊缝特征检测方法是一种非接触、高精度的检测技术,广泛应用于焊缝类型的识别和特征提取。首先详细介绍了线结构光技术的工作原理及其市场分布,强调了这一技术在焊接领域的关键作用。进一步总结了目前焊接领域的研究成果和挑战,如对环境光敏感性和复杂背景的适应问题,以及焊接材料的高反射率和吸收率对检测的干扰。最后,探讨了未来研究方向,包括机器学习技术的融合以增强算法的性能和鲁棒性,以及利用点云技术改进焊缝小轮廓区域的识别,展示了自动化焊接技术在制造业中的重要性和发展潜力。 展开更多
关键词 机器视觉 线结构光 焊缝识别 特征检测
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基于机器视觉与深度学习的飞机防护栅裂纹检测系统 被引量:6
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作者 张良安 陈洋 +1 位作者 谢胜龙 刘同鑫 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第2期507-516,共10页
针对传统飞机防护栅裂纹检测中存在的效率低、可靠性差等问题,基于机器视觉技术设计一种飞机防护栅裂纹检测装置,并结合图像处理技术与深度学习原理提出一种飞机防护栅裂纹检测算法。设计飞机防护栅裂纹检测系统,研究防护栅裂纹图像识... 针对传统飞机防护栅裂纹检测中存在的效率低、可靠性差等问题,基于机器视觉技术设计一种飞机防护栅裂纹检测装置,并结合图像处理技术与深度学习原理提出一种飞机防护栅裂纹检测算法。设计飞机防护栅裂纹检测系统,研究防护栅裂纹图像识别算法。采集并整理飞机防护栅裂缝图像,研究并制作飞机防护栅裂纹检测数据集;分别以ZF-Net、VGG-16和ResNet-101卷积神经网络作为Faster-RCNN特征提取网络,开展飞机防护栅表面裂纹和缺陷裂纹检测研究。实验结果表明:3种模型均达到了良好的检测精度,其检测精度分别为92.79%、95.12%和97.54%,其中ResNet-101网络检测效果最好,相比于现有的防护栅裂纹机器视觉检测方法,漏检率和虚警率分别下降了22.54%和89.28%,检出率提高了22.54%;ResNet-101网络在不同光照条件下仍有较高的检测精度,检测装置和检测算法有效,可为飞机防护栅的检测提供了新方法。 展开更多
关键词 飞机防护栅 裂纹检测 机器视觉 深度学习 卷积神经网络
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基于机器视觉的轻量化芒果果面缺陷检测 被引量:2
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作者 聂衍文 杨佳晨 +2 位作者 文慧心 高路 徐建 《食品与机械》 CSCD 北大核心 2023年第3期91-95,240,共6页
目的:降低自动化芒果分级检测设备的制造成本。方法:对比了3种常用的目标检测算法在芒果缺陷检测中的效果,并以轻量化、移动设备可移植性为目标,提出了一种基于YOLOv5的轻量化芒果果面缺陷检测算法。结果:试验算法在满足芒果表面缺陷检... 目的:降低自动化芒果分级检测设备的制造成本。方法:对比了3种常用的目标检测算法在芒果缺陷检测中的效果,并以轻量化、移动设备可移植性为目标,提出了一种基于YOLOv5的轻量化芒果果面缺陷检测算法。结果:试验算法在满足芒果表面缺陷检测要求的前提下,相较于原算法可使参数量减少45.9%,浮点运算次数减少46.7%,权重文件大小减小45.2%。结论:试验算法有效降低了对部署设备的性能需求,在降低芒果分级检测设备的制作成本方面具有潜在价值。 展开更多
关键词 芒果 果面检测 神经网络 轻量化 机器视觉 图像识别
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采用K-近邻算法的铺粉质量检测方法
8
作者 赖艺文 《黎明职业大学学报》 2023年第3期94-99,共6页
为了提升选区激光熔化设备生产的零件质量,提出一种采用K-近邻算法对选区激光熔化设备铺粉表面进行缺陷检测的算法,通过透视变换算法校正畸变的图像;再利用图像处理技术将铺粉缺陷分割出来;接着选取合适的特征向量放入K-近邻分类器进行... 为了提升选区激光熔化设备生产的零件质量,提出一种采用K-近邻算法对选区激光熔化设备铺粉表面进行缺陷检测的算法,通过透视变换算法校正畸变的图像;再利用图像处理技术将铺粉缺陷分割出来;接着选取合适的特征向量放入K-近邻分类器进行训练,最终实现铺粉缺陷的分类检测。在60个合格、60个熔覆层凸起缺陷、60个刮条缺陷及60个杂质缺陷样本中,其平均检测时间与检测准确率分别为405.44 ms和97.5%。 展开更多
关键词 铺粉质量检测 机器视觉 缺陷识别 K近邻算法
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基于机器视觉的农业植保技术研究进展 被引量:22
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作者 李志刚 傅泽田 李丽勤 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第8期143-146,共4页
综述国内外机器视觉技术在农业植保领域的应用进展,分析机器视觉技术在农作物病虫害自动识别与诊断的应用前景,指出目前尚需解决的难点和研究方向。
关键词 植物保护 机器视觉 检测 识别
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玉米行间导航线实时提取 被引量:27
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作者 杨洋 张博立 +5 位作者 查家翼 温兴 陈黎卿 张铁 董祥 杨学军 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第12期162-171,共10页
针对高地隙植保机底盘玉米田间植保作业压苗严重的现象,该研究提出了基于车轮正前方可行走动态感兴趣区域(Region of Interest,ROI)的玉米行导航线实时提取算法。首先将获取的玉米苗带图像进行像素归一化,采用过绿算法和最大类间方差法... 针对高地隙植保机底盘玉米田间植保作业压苗严重的现象,该研究提出了基于车轮正前方可行走动态感兴趣区域(Region of Interest,ROI)的玉米行导航线实时提取算法。首先将获取的玉米苗带图像进行像素归一化,采用过绿算法和最大类间方差法分割玉米与背景,并通过形态学处理对图像进行增强和去噪;然后对视频第1帧图像应用垂直投影法确定静态ROI区域,并在静态ROI区域内利用特征点聚类算法拟合作物行识别线,基于已识别的玉米行识别线更新和优化动态ROI区域,实现动态ROI区域的动态迁移;最后在动态ROI区域内采用最小二乘法获取高地隙植保机底盘玉米行间导航线。试验表明,该算法具有较好的抗干扰性能,能够很好地适应较为复杂的田间环境,导航线提取准确率为96%,处理一帧分辨率为1920像素×1080像素图像平均耗时97.56 ms,该研究提出的算法能够为高地隙植保机车轮沿玉米垄间行走提供可靠、实时的导航路径。 展开更多
关键词 农业机械 机器视觉 导航 玉米 植保机 动态ROI
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机器视觉田间植物检测与识别技术 被引量:19
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作者 吕朝辉 陈晓光 +1 位作者 吴文福 赵红霞 《吉林工业大学自然科学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第3期90-94,共5页
在田间自动检测和识别植物 (农作物和杂草 )是对农作物进行防病、防虫和杂草控制的重要前提条件。本文综述了机器视觉田间植物检测和识别技术的国外最新研究方法和成果 ,以促进我国在该领域的应用和发展。
关键词 机器视觉 检测 识别 田间植物 植物特征
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基于机器视觉的苹果缺陷快速检测方法研究 被引量:22
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作者 高辉 马国峰 刘伟杰 《食品与机械》 北大核心 2020年第10期125-129,148,共6页
针对目前中国苹果分选大部分还是经由人工筛选的现状,提出一种基于机器视觉的苹果缺陷快速检测方法。采用亮度自动校正技术消除苹果表面亮度不均匀分布,根据缺陷候选区域的数量,完成对苹果的初步判断,并使用加权相关向量机进一步对有缺... 针对目前中国苹果分选大部分还是经由人工筛选的现状,提出一种基于机器视觉的苹果缺陷快速检测方法。采用亮度自动校正技术消除苹果表面亮度不均匀分布,根据缺陷候选区域的数量,完成对苹果的初步判断,并使用加权相关向量机进一步对有缺陷的苹果进行判断。通过试验对文中方法的有效性和准确性进行验证。试验结果表明,该检测方法对1 000个测试样本的识别准确率为99.1%,对各种缺陷的检测精度较高。 展开更多
关键词 机器视觉 缺陷快速检测 加权向量机 苹果缺陷 亮度校正
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基于多光谱成像技术的大麦赤霉病识别 被引量:10
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作者 孙光明 杨凯盛 +3 位作者 张传清 吴迪 何勇 冯雷 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第S2期204-207,共4页
该文提出了一种根据大麦多光谱图像实时识别大麦赤霉病害的方法。首先利用阈值分割以及形态学的处理算法去除大麦穗图像背景和麦芒干扰信息;其次从预处理后的多光谱图像中提取图像的颜色统计特征;最后将这些颜色统计特征数据经过预处理... 该文提出了一种根据大麦多光谱图像实时识别大麦赤霉病害的方法。首先利用阈值分割以及形态学的处理算法去除大麦穗图像背景和麦芒干扰信息;其次从预处理后的多光谱图像中提取图像的颜色统计特征;最后将这些颜色统计特征数据经过预处理后应用偏最小二乘法(principal component analysis,PLS)进行模式特征分析,经过交互验证法判别选取最佳的主成分数,输入到最小二乘-支持向量机模型(least square-support vector machine,LS-SVM),建立病害识别模型。经过比较发现多元散射校正处理后,最佳主成分为1的最小二乘支持向量机模型对病害的识别准确率最高,达到93.9%。表明利用多光谱成像信息可对大麦赤霉病进行准确识别,为植物病害监测与防治提供了一条新方法。 展开更多
关键词 光谱分析 偏最小二乘法 识别 大麦 大麦赤霉病 植物保护 最小二乘支持向量机
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基于机器视觉的智能车辆鲁棒车道线识别方法 被引量:15
14
作者 李茂月 吕虹毓 +1 位作者 王飞 贾冬开 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第2期242-251,共10页
针对目前传统车道线识别算法在复杂道路环境中识别困难的问题,提出了一种基于机器视觉的智能车辆鲁棒车道线识别方法。为消除噪声干扰以及提高特征检测效率,设计了一种自适应道路感兴趣区域(ROI)计算方法,针对不同情况的车道可自适应地... 针对目前传统车道线识别算法在复杂道路环境中识别困难的问题,提出了一种基于机器视觉的智能车辆鲁棒车道线识别方法。为消除噪声干扰以及提高特征检测效率,设计了一种自适应道路感兴趣区域(ROI)计算方法,针对不同情况的车道可自适应地将车道区域与非车道区域分离。对待检测目标采用改进划分角度的检测算子进行车道线特征检测,同时对车道图像有针对性地采用多色域阈值处理,以提高算法的环境适应性。对转换视角后的车道线采用DBSCAN聚类及NURBS曲线进行拟合,并利用随机抽样一致法优化车道线模型以滤除误匹配。实验结果表明,该算法可有效识别出各种道路工况下的车道线。 展开更多
关键词 机器视觉 车道线识别 智能车辆 特征检测 鲁棒性
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基于机器视觉的桥梁检测技术现状及发展 被引量:23
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作者 庞娜 赵启林 +1 位作者 芮挺 朱斌 《现代交通技术》 2015年第6期25-31,共7页
基于机器视觉的桥梁检测技术相对传统检测技术具有自动化程度高、检测效率好、检测成本低、不影响交通以及高耸构件检测便捷等优点。文中分析了采用机器视觉进行桥梁检测的研究应用现状;梳理了进行图像采集、病害自动识别以及裂缝测量... 基于机器视觉的桥梁检测技术相对传统检测技术具有自动化程度高、检测效率好、检测成本低、不影响交通以及高耸构件检测便捷等优点。文中分析了采用机器视觉进行桥梁检测的研究应用现状;梳理了进行图像采集、病害自动识别以及裂缝测量的技术手段与方法,并分析了每种手段与方法的优缺点与适用范围。最后提出了该技术的发展方向:重点发展高效的图像获取手段与细微裂缝的自动识别算法。 展开更多
关键词 桥梁检测 机器视觉 图像处理 自动识别 裂缝
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基于机器视觉的玉米定位施肥控制系统设计与试验 被引量:6
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作者 宗泽 刘刚 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第S01期66-73,共8页
为了实现农田环境下的苗期玉米定位定量施肥作业,提高肥料利用率,本文设计了基于机器视觉的苗期玉米定位施肥控制系统,控制自驱动履带式田间玉米定位施肥机,使用切片式排肥器结构实现间歇式施肥。采集苗期玉米冠层图像后,利用颜色特征... 为了实现农田环境下的苗期玉米定位定量施肥作业,提高肥料利用率,本文设计了基于机器视觉的苗期玉米定位施肥控制系统,控制自驱动履带式田间玉米定位施肥机,使用切片式排肥器结构实现间歇式施肥。采集苗期玉米冠层图像后,利用颜色特征区分连续拍摄过程中的大量背景图像和识别错误的株心,改进了株心识别定位方法;建立施肥滞后误差补偿模型,实时计算施肥相对距离,准确计算排肥器的落肥时刻,实现了按株间歇式自动定位施肥。经过试验与验证分析,改进的株心定位识别方法明显缩减了图像处理时间,提高了算法鲁棒性;3个挡位施肥量(7.25、14.5、21.75 g)的施肥稳定性变异系数分别为1.93%、1.87%、1.93%,施肥量控制精度大于95%,施肥位置准确性平均误差为3.2 cm,可以实现精准定位施肥。本文设计的施肥控制系统可以实现苗期玉米按株定位定量施肥,达到了减施提质、科学施肥的目的。 展开更多
关键词 施肥控制系统 机器视觉 苗期玉米 按株间歇式施肥 株心识别定位
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基于GNSS与视觉融合的山地果园无人机航迹控制 被引量:18
17
作者 王东 范叶满 +3 位作者 薛金儒 袁端 沈楷程 张海辉 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第4期20-28,共9页
为精准控制无人机航迹稳定、准确进行山地果园的航空植保作业,以四旋翼无人机为载体,设计了基于GNSS与视觉导航融合的山地果园无人机植保航迹控制系统。该系统由无人机飞行平台和地面控制站两部分组成。其中,无人机平台由四旋翼无人机... 为精准控制无人机航迹稳定、准确进行山地果园的航空植保作业,以四旋翼无人机为载体,设计了基于GNSS与视觉导航融合的山地果园无人机植保航迹控制系统。该系统由无人机飞行平台和地面控制站两部分组成。其中,无人机平台由四旋翼无人机、内环飞控、GNSS移动站、RGB相机、无线视频发射模块和电子罗盘组成;控制站由GNSS基站、飞行控制模块、便携式计算机、无线视频接收模块和视频采集模块组成。基于Python语言,结合Open CV库,设计了果树行识别算法。采用线性组合算法提取目标行作业区域,利用最小二乘法对作业区域中心点进行拟合,得到果树行趋势线,进而计算出偏航角,以实现无人机作业航迹控制。山地苹果园的导航控制试验结果表明,当无人机飞行速度为2 m/s,距离果树冠层高度约2 m,相机倾角为46°,视觉导航控制率为2次/s时,该系统航迹控制误差范围为-47~42 cm,平均误差为-9 cm,系统控制精度较高,可满足无人机对山地果园植保作业的要求。 展开更多
关键词 山地果园 航空植保 无人机 航迹控制 机器视觉 GNSS导航
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基于机器视觉的多铆钉自动检测算法研究 被引量:10
18
作者 郭全民 胡辉 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2013年第4期48-50,53,共4页
为了克服传统人工铆钉检测工效低、精度不易控制等弊端,提出了一种基于机器视觉的多铆钉非接触式自动检测算法。采用改进的OTSU算法对采集到的铆钉图像进行分割,有效地减少了污点区域的误划分。为解决铆钉方位的随机性对检测过程造成的... 为了克服传统人工铆钉检测工效低、精度不易控制等弊端,提出了一种基于机器视觉的多铆钉非接触式自动检测算法。采用改进的OTSU算法对采集到的铆钉图像进行分割,有效地减少了污点区域的误划分。为解决铆钉方位的随机性对检测过程造成的影响,采用最小外接矩形法定位铆钉轮廓主轴,克服了复杂工业环境中的不确定因素。通过计算铆钉轮廓各点在两侧支撑区间内曲率的方法识别轮廓特征点,有效减少了噪声在曲率计算中的权重,并提高了识别精度。实验表明:该系统检测精度高,且误检率低,能满足铆钉生产在线检测的要求。 展开更多
关键词 铆钉检测 机器视觉 图像分割 特征点识别
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机器视觉钢化玻璃绝缘子气泡的缺陷检测研究 被引量:3
19
作者 陈艳燕 王云 +2 位作者 叶含笑 吴洪潭 崔志尚 《自动化仪表》 CAS 北大核心 2010年第7期51-53,56,共4页
目前国内外大部分公司采用人工检测法来检测玻璃件的缺陷,由于这种方法受检验人员主观因素影响较大,难以适应大规模自动化生产的需要,为此,提出一种基于机器视觉的气泡缺陷检测方法。分别介绍了几种经典边缘检测算子的锐化以及基于几何... 目前国内外大部分公司采用人工检测法来检测玻璃件的缺陷,由于这种方法受检验人员主观因素影响较大,难以适应大规模自动化生产的需要,为此,提出一种基于机器视觉的气泡缺陷检测方法。分别介绍了几种经典边缘检测算子的锐化以及基于几何特征的气泡缺陷提取方法,并对检测结果进行了比较。实验结果表明,基于面积特征和圆形度的气泡缺陷提取方法能准确地检测出钢化玻璃绝缘子中的气泡缺陷。 展开更多
关键词 钢化绝缘子 机器视觉 气泡 边缘检测 几何特征 缺陷识别
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机器视觉技术在精细农业中的研究进展 被引量:18
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作者 冀荣华 祁力钧 傅泽田 《农机化研究》 北大核心 2007年第11期1-5,共5页
精细农业以节约投入、增加产出、提高投入物利用率、减少环境污染为目的。快速、准确地采集各种农田信息,有效地监测农业对象是实施精细农业的重要基础。机器视觉技术由于其非破坏性、精度高、成本效率高、信息量大、灵活等特点,在精细... 精细农业以节约投入、增加产出、提高投入物利用率、减少环境污染为目的。快速、准确地采集各种农田信息,有效地监测农业对象是实施精细农业的重要基础。机器视觉技术由于其非破坏性、精度高、成本效率高、信息量大、灵活等特点,在精细农业中得到了广泛的应用。为此,通过对大量参考文献进行分析,发现机器视觉在精细农业中的主要研究方向集中在农业机械自动导航、作物生长信息检测、变量控制等方面。同时,对机器视觉技术在上述领域中的研究情况进行分析和总结,并讨论了未来机器视觉技术在精细农业中应用存在的问题以及发展前景。 展开更多
关键词 植物保护 机器视觉 综述 精细农业 农业机械自动导航 作物生长信息检测 变量控制
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