摘要：随着科学技术不断发展，视觉识别技术是近年来出现的一种高端的控制技术，其被广泛应用于农业机械制造中，为农业机械的发展提供了一些新的方向，该项技术的加入使得农业机械变得更加智能化和高端化，因此对该项技术改进提升，使其与农业机械更好地结合具有特殊意义。本文将首先介绍视觉识别技术的概况，然后将其与农业机械应用过程中出现的问题进行了详细分析，并在此基础上提出一些改进建议，希望能为相关领域研究者提供一些帮助。
关键词：农业机械；视觉识别技术；视觉识别
1概述
我国是人口大国，也是农业大国，未来很长一段时间，我国依然会将农业视作国家整体经济的重要组成部分之一。另外，农业机械化智能化发展也是当今世界默认的共识。近年来，各大高校以及农业机械研究人员一直致力于农业机械无人驾驶技术的研究，研究内容涵盖了农艺操作的各个方面，包括播种、灌溉、施肥、农药喷洒、收获等多个环节，这部分研究内容基于视觉识别技术和导航控制技术。从专业学科角度分析，视觉识别技术属于传感器技术学科分支，它也具有传感器的各种优点，例如高精度、大信息量、高灵活性以及高效率等。当前，以视觉技术为依托的导航控制技术是农业机械技术研究的热点，也是未来农机发展的主流方向。
2视觉识别技术简介
视觉识别技术，其实就是借助计算机技术代替人的视觉识别功能，通过计算机的软件以及相关辅助装置完成对指定事物的识别，然后根据识别结果进行相应操作。这个过程比较复杂，因为计算机要分析图像的大量信息，还要进行复杂处理和判断，之后再进行预定的操作。图像获取和分析处理系统就是将目标识别物体的图像信息转换成能够被计算机分析处理的数据，并将这些数据的特点信息进行放大，之后相应的信息输出系统会将处理后的图像显示出来，以便进一步分析和识别。目前，该应用已经适配了较多的场景实践，在医学诊断、自动检测与控制系统、自动化机器人、工业、农业、军事等方面得到了广泛应用，但是该项技术未来发展空间依旧很广阔，需要不断努力创新。
3农业机械视觉识别技术存在的主要问题分析
视觉识别技术虽然有很多优点，但是其在与农业机械应用的过程中仍旧有许多问题需要改善，具体有以下几个层面：
3.1农业机械视觉识别技术不能适应农作物的差异性变化
通常情况下，农作物拥有着不同或者不明显的特征，即使是同一种植物，在不同的生长环境下也会有不同的形态，所以整体的视觉效果就会存在一定的差异性，如今的视觉识别技术还不能很好地适应这种差异性，目前只能应用于一小部分农业生产活动中。
3.2农业机械视觉识别技术对工作环境的依赖性比较高
在实际工作中，视觉识别技术对环境因素有很大的依赖性，例如自然光对视觉识别技术的颜色采集就会有很大的影响，除此之外，空气的流动或者自然界生物活动造成的对象细微动作，都对信息的采集有直接影响，这些都会增加视觉识别的难度。
3.3农业机械视觉识别技术目前仍停留于静态捕捉阶段
当前在视觉识别技术研究领域，很多研究对象都是静态图像处理，目前农业机械视觉识别技术大部分仍然停留在静态捕捉阶段，而对于农业生产来说，更多的技术需求集中在动态图像处理方面，这就要求识别算法达到较高的标准，由于农业机械视觉识别系统的图像处理信息计算量大，所以视觉识别技术研究的难点在于快速有效地在动态图像处理中识别目标作物。
4农业机械视觉识别技术改进方向
未来视觉识别技术在精确农业中的应用可以在以下几个方面进行改善：一是需要有效地提升图像处理技术的实时性和稳定性，以便于其能更好地适应农业机械复杂多变的工作环境；二是在应用视觉识别技术进行导航时，通过科学的手段有效地提高系统数据处理能力，提升数据处理效率。
5结束语
综上所述，视觉识别技术是现代化农业发展进程中的一项关键技术，其对于改善农业产业工作模式、提升农业生产效率以及提高农作物质量等诸多方面都有重要意义。本文简单指出了未来农业机械视觉识别技术改进的方向，希望能够给予技术人员一些帮助。
参考文献：
[1]李亚夫，齐天峰，马可欣.自动控制技术在农业机械中的应用[J].科技经济导刊，2018,26(13):53+14.
[2]张宾，宿敬肖，张微微，邓明华，汪小志.基于激光视觉的智能识别苹果采摘机器人设计[J].农机化研究,2016,38(07):60-64.
[3]王玉翰，金波.机器视觉识别技术在农业机械中的应用[J].机械研究与应用吗，2014，27(06):87-90.
[4]周志强，郭帅超，成军虎.玉米品质性状计算机视觉识别与评价研究进展[J].河南工业大学学报(自然科学版),2011,32(01):83-88.
作者：刘红彩 翟玉红 单位：河南省长葛市农机局
关键词：农业机械；视觉识别技术；视觉识别
1概述
我国是人口大国，也是农业大国，未来很长一段时间，我国依然会将农业视作国家整体经济的重要组成部分之一。另外，农业机械化智能化发展也是当今世界默认的共识。近年来，各大高校以及农业机械研究人员一直致力于农业机械无人驾驶技术的研究，研究内容涵盖了农艺操作的各个方面，包括播种、灌溉、施肥、农药喷洒、收获等多个环节，这部分研究内容基于视觉识别技术和导航控制技术。从专业学科角度分析，视觉识别技术属于传感器技术学科分支，它也具有传感器的各种优点，例如高精度、大信息量、高灵活性以及高效率等。当前，以视觉技术为依托的导航控制技术是农业机械技术研究的热点，也是未来农机发展的主流方向。
2视觉识别技术简介
视觉识别技术，其实就是借助计算机技术代替人的视觉识别功能，通过计算机的软件以及相关辅助装置完成对指定事物的识别，然后根据识别结果进行相应操作。这个过程比较复杂，因为计算机要分析图像的大量信息，还要进行复杂处理和判断，之后再进行预定的操作。图像获取和分析处理系统就是将目标识别物体的图像信息转换成能够被计算机分析处理的数据，并将这些数据的特点信息进行放大，之后相应的信息输出系统会将处理后的图像显示出来，以便进一步分析和识别。目前，该应用已经适配了较多的场景实践，在医学诊断、自动检测与控制系统、自动化机器人、工业、农业、军事等方面得到了广泛应用，但是该项技术未来发展空间依旧很广阔，需要不断努力创新。
3农业机械视觉识别技术存在的主要问题分析
视觉识别技术虽然有很多优点，但是其在与农业机械应用的过程中仍旧有许多问题需要改善，具体有以下几个层面：
3.1农业机械视觉识别技术不能适应农作物的差异性变化
通常情况下，农作物拥有着不同或者不明显的特征，即使是同一种植物，在不同的生长环境下也会有不同的形态，所以整体的视觉效果就会存在一定的差异性，如今的视觉识别技术还不能很好地适应这种差异性，目前只能应用于一小部分农业生产活动中。
3.2农业机械视觉识别技术对工作环境的依赖性比较高
在实际工作中，视觉识别技术对环境因素有很大的依赖性，例如自然光对视觉识别技术的颜色采集就会有很大的影响，除此之外，空气的流动或者自然界生物活动造成的对象细微动作，都对信息的采集有直接影响，这些都会增加视觉识别的难度。
3.3农业机械视觉识别技术目前仍停留于静态捕捉阶段
当前在视觉识别技术研究领域，很多研究对象都是静态图像处理，目前农业机械视觉识别技术大部分仍然停留在静态捕捉阶段，而对于农业生产来说，更多的技术需求集中在动态图像处理方面，这就要求识别算法达到较高的标准，由于农业机械视觉识别系统的图像处理信息计算量大，所以视觉识别技术研究的难点在于快速有效地在动态图像处理中识别目标作物。
4农业机械视觉识别技术改进方向
未来视觉识别技术在精确农业中的应用可以在以下几个方面进行改善：一是需要有效地提升图像处理技术的实时性和稳定性，以便于其能更好地适应农业机械复杂多变的工作环境；二是在应用视觉识别技术进行导航时，通过科学的手段有效地提高系统数据处理能力，提升数据处理效率。
5结束语
综上所述，视觉识别技术是现代化农业发展进程中的一项关键技术，其对于改善农业产业工作模式、提升农业生产效率以及提高农作物质量等诸多方面都有重要意义。本文简单指出了未来农业机械视觉识别技术改进的方向，希望能够给予技术人员一些帮助。
参考文献：
[1]李亚夫，齐天峰，马可欣.自动控制技术在农业机械中的应用[J].科技经济导刊，2018,26(13):53+14.
[2]张宾，宿敬肖，张微微，邓明华，汪小志.基于激光视觉的智能识别苹果采摘机器人设计[J].农机化研究,2016,38(07):60-64.
[3]王玉翰，金波.机器视觉识别技术在农业机械中的应用[J].机械研究与应用吗，2014，27(06):87-90.
[4]周志强，郭帅超，成军虎.玉米品质性状计算机视觉识别与评价研究进展[J].河南工业大学学报(自然科学版),2011,32(01):83-88.
作者：刘红彩 翟玉红 单位：河南省长葛市农机局
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