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秋分无生田,准备动刀镰,进入秋分节气,代表着农产品即将大量收获上市,秋收工作即将拉开序幕,然而生产和人力成本居高不下,土地与肥料资源浪费严重,产品加工质量低等问题也广泛存在于农业领域,困扰着农业生产经营者。
同时,在市场层面上,比起价格,新一代消费者秉持“品质消费”的理念,在农产品消费市场更在意食品的品质,这决定了国内消费市场已进入“品质战”阶段。去年新修订的《农产品质量安全法》,更是以政策法规的形式,明确实行源头治理、风险管理、全程控制的基本原则,农业标准化、精细化管理升级迫在眉睫。
为了提高农业种植、农产品加工的质量和效率,自动化设备和机器人已经大范围应用于农业生产和农产品加工中,而机器视觉系统是农业中许多自动化和机器人应用的重要部分,通过应用机器视觉系统和AI深度学习技术,不仅可以帮助农业机械大幅提高生产质量和效率,更能通过成像和传感配合,收集和分析农业加工路径中产生的数据,帮助农业生产者以现代化手段轻松应对挑战。
沿着农业生产与和农产品加工路径,目前维视智造面向农业领域的视觉解决方案,已经覆盖农业生产的三大重要阶段,种植培育、农副产品基础分选和农副产品加工,让智慧农业成为现实。
种植培育
从源头实现精准化生产
通过嵌入式视觉产品和农业自动化设备、机器人的配合,可实现在种植培育场景中,从源头开始,更加精准地把控生产质量:
l 监控生长情况
在种植过程中,通过埋设摄像头对于植物进行拍摄,利用机器视觉技术对拍摄的图像进行处理和分析,便可以得到植物的生长状态、健康状况等信息。
l 收集农业数据
机器视觉技术还可以对于土壤环境进行监测,提供土壤酸碱度、湿度等信息便于农民进行施肥、灌溉等工作的管理和调整
l 提高收割效率
结合机器人运动控制、视觉检测、三维视觉引导等技术,帮助农业机械实现自主运行和精准操作
应用案例:
甘蔗种茎筛选视觉解决方案
AI视觉定位,精准判定芽节分布健康度,提升甘蔗种茎筛选效率
棉花自动打顶机视觉解决方案
3D视觉定位,敏捷配合刀片执行打顶动作,让棉花自动打顶机更智能
农产品分选
高效赋能农业质量管理
如何借助智能化、数字化手段,提高农产品质量和标准化出品,也是目前智慧农业重点发展的方向。整合AI深度学习+机器视觉,实现对种子、水果、谷物等多种类型的农产品的高精度识别与分类,获得更多维度数据实现精准质量管理:
l 品质分级:基于视觉的果蔬外观品质(如大小、形状、色泽)分级,提高商品性和附加值。
l 产量估算:深度神经网络可以通过图像/视频计算水果、蔬菜和花卉的数量,提供可靠的产量预测数据
应用案例:
大枣/核桃分类视觉解决方案
AI视觉分类,根据不同熟果标准,快速识别不合格果品,引导分拣合格果品
农副产品加工
精准操作提高生产效率
机器视觉在这以一环节主要参与的是分选和包装检测环节,可利用机器视觉进行无损检测,即利用农产品表面所反映出的一些基本物理特性对产品按—定的标准进行质量评估和分级。此外还可应用于机器人引导和可视化溯源等场景中,优化无人作业效率:
l 溯源管理:将二维码、RFID等物联网技术与视觉读码相结合,实现全产业链农产品质量可视化溯源。
l 定位引导:通过2D+3D的视觉定位技术,配合机械动作控制,能够准确识别食品产品的位置,无论是规则形状还是不规则形状,都能在短时间内完成定位,在保证食品的安全性和完整性的前提下,优化生产效率
l 质量分选:通过对农产品表面的裂纹、形态、颜色特征等进行分析,应用神经网络、高速滤波等AI视觉算法来进行识别和分类
应用案例:
自动挖核机视觉解决方案
传统定位算法融合深度学习,彩色相机多机位拍照,引导设备精准挖核
农副产品深加工前检测视觉解决方案
AI视觉分类+多相机拍照,准确识别粗加工农副品状态,提升最终产品标准化程度
农副产品包装外观检测视觉解决方案
AI像素分割算法+高精度彩色相机,快速高效识别产品质变、包装异物、包装破损等缺陷
农业是人类社会稳定发展的根本,随着新质生产力深入社会各个领域,精准农业、智慧农业已逐渐从想象变为现实。维视智造多年来在工业、科教领域积累了关于识别分类、引导定位、外观质量检测,读码等丰富的机器视觉解决方案经验,在复杂农业场景中也能高效落地,帮助农业生产效率显著提升。