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农业的机器视觉解决方案

机器视觉是农业中许多自动化和机器人应用的重要部分。 拖拉机自动驾驶,精确地进行田地种植,甚至可以精确到具体植物。 无人驾驶飞机会从空中记录土壤和农作物的状况。机器人协助挤奶,喂养和察看动物。 它们还用于温室中以进行收割和质量监控。 种子和农产品的质量和等级检验也通过机器视觉技术进行,这就是今天的农业。

当今农业发展的挑战

  • 满足不断增长的世界人口
  • 保护环境
  • 遵循政府法规
  • 应对快速变化的天气状况
  • 高效使用有限的水和土地资源
  • 高生产和人工成本
  • 缺乏有经验的工作者
  • 不断增加的消费者需求

MVTec 软件实现智能农业解决方案

MVTec 软件的灵活性和高质量助您取得可持续的经济成功。 该软件体系结构允许快速开发各种机器视觉应用,从而开发新的自动化解决方案。 这样可以节省成本并缩短上市时间。

最佳实践解决方案:MVTec 可有效保护植物

植物保护是作物种植的重要组成部分,可确保高产和最佳质量。 对传统保护方法的反对与日趋严格的规定是必须面对的挑战。 因此,必须特别有效地使用农作物保护产品。 借助机器视觉,可以实时区分农作物和杂草,并如以下视频中所示精确地施用该药剂:

农业中的机器视觉视频缩略图

Please note: Once you watch the video, data will be transmitted to Polyv. For more information, see Polyv Privacy.

如视频所示,工业相机(多光谱图像采集)安装在农药喷洒机上,为种植物实时拍照。 相机将数据发送到嵌入式设备。 该设备运行 MVTec 的机器视觉软件并控制应用程序。 该软件使用基于深度学习的对象检测来识别农作物之间的杂草,并为系统提供了将除草剂精确应用于所识别的杂草的可能性。

其优势显而易见:

  • 有针对性的应用可减少对环境的影响
  • 资源利用效率高
  • 高产量和最佳质量,符合自然保护法规和消费者需求

最佳实践解决方案:使用 MVTec 自动监测和采摘

使用机器视觉技术实现温室过程自动化,可以更好地满足对质量、卫生和食品安全日益增长的需求和要求。 自动化弥补了合格工人的缺乏,并促进了温室中高效和可持续的作物生产。 在机器视觉的帮助下,收割机器人可以精确检测、分类和收割成熟的作物,如以下视频所示:

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视频展示了一个温室采摘机器人检测和采摘辣椒植物。 3D 立体相机创建甜椒植物的 3D 点云。 基于这些数据,该软件会生成一个 3D 场景来定位单个甜椒。 深度学习技术用于对成熟度和植物健康状况进行准确分类。 在软件确定最佳抓取和切割点后,机器人可以收获甜椒。


优势很明显:

  • 精确的收获时间确保最佳品质
  • 高可用性弥补人员瓶颈
  • 可靠和客观的监测有助于确保及早发现疾病

自动化农业流程如何提高您的效率

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在这次采访中,国际机器视觉软件制造商 MVTec 的产品经理 Mario Bohnacker 专家解释了机器视觉软件如何帮助克服这些挑战。 他使用现实世界的例子解释了什么是机器视觉软件,它的功能以及它如何让农民在保护环境的同时节省时间和成本。

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