10、机器视觉：农业自动化的测量工具

机器视觉：农业自动化的测量工具

1. 机器视觉简介

机器视觉是指应用现有技术，如传感器、图像处理和人工智能，为机器提供视觉感知。不过，这种视觉感知在一定程度上受到其适用性和工作环境的限制，与人类视觉系统提供的视觉有所不同。

通用的机器视觉系统模型包含以下必要功能：
1. 应用环境特征
2. 捕获图像
3. 分析图像
4. 识别所需对象
5. 启动后续任务

该模型有四个要素：
1. 场景约束 ：指机器视觉系统运行的位置，包括感兴趣的对象和背景环境。考虑对象及其背景的物理和反射特性，有助于区分对象与环境，简化后续处理。例如，在机器人苹果采摘的机器视觉中，利用果实（前景）与树的其他部分（背景）在颜色和形状上的差异来识别和定位目标。
2. 图像采集 ：使用光传感器将场景的反射光转换为图像数据，由计算机处理。采集设备的类型取决于场景约束步骤中确定的相关参数，如黑白摄像机、彩色摄像机或红外摄像机。随着传感器技术和图形处理单元的发展，出现了对可见光谱以外敏感且具有百万像素分辨率的摄像机。
3. 图像处理和分析 ：将采集到的图像数据输入图像处理器或计算机，以识别对象的必要信息。该子系统分为低级别处理、中级处理和高级处理三个领域。
- 预处理 ：修改和准备原始图像，以方便后续图像处理操作，如对比度增强、低通滤波和相机畸变校正。
- 分割 ：将数字化图像划分为有意义的区域，如前景和背景。最常见的分割方法是阈值处理，