机器视觉农业应用，帮助识别环境、监测作物
随着技术的不断进步，机器人技术正在逐步融入农业领域，为现代农业带来革命性的变革。一系列的技术使机器人能够在农业领域中发挥作用，从专门的农业开发平台到适应农业领域的现有技术，如自动化车辆、人工智能和机器视觉等。
在农业机器人的平台方面，我们可以预见特定领域和特定任务的机器人将共同存在并发挥作用。由于农场环境的多样性，早期的机器人往往只能在特定的环境下操作，其应用范围相对有限。随着技术的不断进步，我们可能会看到更多适应性强、能够执行多种不同任务的多用途机器人的出现，类似于现代拖拉机在各种场景下的应用。
机电一体化和电子产品的发展为农业机器人的进步提供了强大的支持。快速还原技术和低成本处理器的进步推动了3D打印和创客技术的广泛应用，为低成本机器人平台在各种应用中的潜力提供了无限可能。嵌入式软件的应用使得高度可配置和特定于应用程序的平台成为可能，这些平台可以利用通用硬件模块并适应各种角色。尽管无人机和小型机器人已经广泛应用，但农业食品领域仍然有很大的发展空间。
运动方式在农业机器人中扮演着至关重要的角色。地面机器人需要在充满挑战的土壤环境中行走，而飞行器则需要在不同的天气条件下长时间运行。未来的农业机器人将通过借鉴其他部门的技术或者作为现有平台的附件来发展，但它们必须具备高度的适应性和优化性。我们将看到各种机器人以不同的方式崛起。
操纵器在农业机器人中的应用也至关重要。未来农业的一系列任务将需要机械手来取代人工劳动，降低成本，提高效率。实验工作正在进行中，软抓具已被用于选择性收获各种作物。机械手还可以执行机械除草、精确喷洒和其他形式的检查和处理等任务。
感觉和知觉系统在自动机器人系统中也发挥着至关重要的作用。传感器系统的集成使得新的测量成为可能，这些测量在过去是无法获得的。通过感知和识别环境中的变化，机器人能够做出实时的决策和调整，以适应不同的农业任务。这对于实现精准农业、提高作物产量和质量具有重要意义。
随着技术的不断进步，农业机器人将在未来农业领域发挥越来越重要的作用。从硬件到软件、多机器人系统和人类机器人系统的各种使能技术的现状、机会和益处将不断被挖掘和深化。农业机器人的发展将带来更高效、更智能、更精准的农业生产方式，为现代农业带来革命性的变革。随着科技的飞速发展，机器人技术已深入农业领域，为土地管理带来了革命性的变革。在广袤的农田中，机器人正发挥着日益重要的作用，助力农业迈向智能化、精准化的新时代。接下来，让我们深入了解这一技术的深层应用及巨大潜力。
本土化绘图与定位导航
实时运动学（RTK）技术的广泛应用使得全球定位系统导航在农业中变得无处不在。拖拉机和联合收割机等大型农业机械得以进行厘米级的自动定位，这无疑大大提高了农作业的精准性和效率。基于全球定位系统信号数据处理的方法，无需额外的无线电信标即可实现同等精度定位，展示了技术的巨大进步。根据作业需求，视觉基准标记、光学、声学等多种手段都能为机器人车辆提供精确的定位数据。
为了确保机器人车辆的安全运行以及对农作物的最小损害，对传感器信息的需求至关重要。机器人车辆需跟随作物行或之前拖拉机操作的轨迹行驶，这需要达到厘米级的精度。多模态系统结合GPS、惯性导航系统（INS）、激光雷达和视觉技术，提供了精确而稳健的解决方案，无需依赖现场基础设施如信标等。
农业机器人正逐步装备模式分类技术，利用计算机视觉预测杂草的密度和种类。无人机捕获的多光谱图像也用于密集的语义杂草分类。随着先进视觉系统的加入，包括深度感知、激光雷达等扫描传感器以及人工智能用于决策和分类，精度的概念得以提升。地面机器人能够精确控制扫描传感器的位置，结合同步定位和制图（SLAM）技术，为恢复作物的定量生物量估计值及相关表型数据开辟了新路径。
作物监测与多光谱成像
陆地和空中平台的结合使用，使第三维数据能够精确地添加到作物管理中。这可以与虚拟现实或增强现实（VR/AR）系统相结合，为单个农场规模提供监控和干预的可能性。长期的数据收集使得作物建模成为可能，例如跟踪作物冠层的发展，改进对未来生长模式的预测。这些机器人平台为实现局部极高信噪比、高分辨率感测提供了额外的前景，可能无法通过传统的远程或半远程感测技术实现。
多光谱成像（MSI）数据有助于准确测量作物组织，弥补因表面拓扑结构和方向差异导致的误差。更高级的应用中，机器人操纵器可以定位农作物周围的传感器，通过施加人工刺激来测试和检查反应。例如，通过特定区域的光束应用，调节光谱和强度，可以在植物特定部分内驱动光化学过程，从而获得更丰富的表型信息。
机器人视觉的潜力
机器视觉方法为食品生产中机器人系统的自主性提供了重要机会。通过深度学习和计算机视觉技术，机器人可以识别不同的农作物、杂草和病虫害，从而进行精准的操作。这些技术还可以用于检测水果、蔬菜和肉类的质量，如绘制水果的皮下损伤或评估肉类的脂肪比例。通过将MSI数据与其他数据源融合，可以对作物的养分和水分胁迫进行全面评估，为农业管理和食品供应链管理提供有力支持。
机器人技术在农业领域的应用正日益广泛，从本土化绘图、精准定位导航到作物监测和机器人视觉，都展示了巨大的潜力和广阔的前景。随着技术的不断进步和创新，我们有理由相信，机器人将为农业带来更加智能、高效、可持续的未来。重塑农业视界：机器人视觉技术在农作物监测与管理中的创新应用
当我们谈论基于视觉的作物监测时，我们涉及的领域广泛，从表型分析到单个作物的分类以及质量评估，如疾病的早期检测等，这些任务均产生大量高通量数据。视觉系统不仅需要识别水果、植物、牲畜、人物等对象，进行精确的检测、分割、分类和跟踪，还要对农作物与杂草进行语义分割，为现场机器人系统提供场景分析的能力，理解“是什么”、“在哪里”以及“什么时候”。同时确保安全操作，为农业机器人带来现场决策和视觉引导控制的全新维度。
农业机器人的视觉应用要求系统对多变的环境因素如光照、天气、图像背景和物体外观变化具有稳健性。想象一下，当农作物茁壮成长，果实在叶子或杂草的遮蔽下隐匿时，仍需要保证视觉系统的精确度和实时性能。依赖基于3D点云分析的方法显得尤为重要，如从立体图像或RGB-D相机获取的数据，为机器人在充满挑战的农业环境中实现稳健感知提供了强有力的支持。
机器视觉在动物监测方面的应用已初见成效。例如，用于估算猪、牛和家禽的体重，监测它们的健康状况以及检测疾病。更令人兴奋的是，通过运用类似于人类面部识别技术的个体动物识别方法，我们可以更精准地关注每只动物，及时采取干预措施，确保它们的健康，并优化农场生产流程。
机器人视觉与机器学习紧密相连，依赖于真实世界的数据资料进行深入学习。深度神经网络等先进方法的应用，增强了机器人通过大数据学习并共享知识的能力。机器人农业中机器人视觉和机器感知面临诸多挑战。其中之一是实现开放式学习，提高适应季节变化、新病虫害以及新作物品种的能力。现有的工作往往只关注机器人视觉系统在部署前的初始训练阶段，而忽视了模型在长期运行中的持续适应性。“地面真实感”的用户界面开发以及半监督学习在农业机器人视觉系统中的应用也是一个重要的开放性挑战。随着技术的不断进步与创新，我们有理由期待农业机器人视觉系统在未来的农业生产和管理中发挥更大的作用。