本文综述了计算机视觉技术在农业工程中的广泛应用，涵盖观赏鱼行为轨迹分析、农产品品质与安全检测（如黄曲霉毒素、胡萝卜与花生分级）、植物病害及害虫识别、以及玉米种植和分级系统的计算机模拟。文章对比了不同检测方法的优缺点，分析了现有技术的局限性，并通过实际案例展示了技术应用效果。最后展望了计算机视觉与传感器、物联网、大数据等技术融合发展的趋势，推动农业智能化、自动化和远程化发展。

本研究通过多角度视频采集与MATLAB图像处理技术，对草金鱼在不同环境条件下的行为轨迹进行三维定位与运动分析。实验考察了光照强度、遮挡物等环境因素对鱼游动行为的影响，结合颜色特征提取、帧间差分和k-means聚类等方法实现鱼体精确定位，并还原其三维坐标。研究发现鱼具有显著的趋光性、边缘倾向（63.6%时间位于边缘0.1米内）和向深水区游动的偏好，且在强光环境下运动量更高。此外，鱼的活动呈现周期性变化，表现出类似间歇休息的行为模式。结果可为观赏鱼养殖环境优化提供科学依据。

本文探讨了基于计算机视觉的植物病害检测与观赏鱼行为轨迹分析。在植物病害检测方面，比较了AlexNet、VGG16和GoogLeNet三种迁移学习模型，实验表明GoogLeNet在准确率和训练时间之间表现最优，并在大数据集和小数据集上验证了其通用适应性，同时优于人工识别。研究还分析了数据大小、图像背景和症状变化对识别效果的影响。在观赏鱼行为研究中，采用双摄像头结合颜色特征与背景差分法实现非侵入式三维轨迹跟踪，揭示了鱼类的趋光性、趋边性、趋深性及休息行为。最后提出机器与人工协同识别框架，为农业智能化和水产养殖提

本文探讨了基于深度学习的农业病虫害与植物疾病识别技术，重点研究了迁移学习在害虫和植物病害识别中的应用。通过使用AlexNet和GoogLeNet等预训练模型，在有限图像数据下实现了高准确率的识别：对十种害虫的识别准确率达93.84%，在杂草验证中达99.46%；对番茄疾病的识别成功率达97.98%，其他植物超过95%。文章分析了影响识别效果的关键因素，包括图像数量、捕获环境、背景复杂度及相似外观干扰，并提出了未来研究方向，如图像数据优化、模型结构改进、多模态数据融合与实时监测系统开发，为智能农业的发展提供了

本研究基于深度学习技术，采用GoogLeNet架构与迁移学习方法，实现对香蕉、草莓等水果的新鲜度识别及蔬菜虫害的智能诊断。通过MATLAB平台和GPU加速训练，模型在水果新鲜度识别中表现出良好性能，尤其在时间间隔放宽后准确率显著提升，并在虫害与杂草识别中达到93%以上的准确率。实验验证了模型在不同作物上的通用性和适应性，且性能优于人类专家。尽管存在数据集较小、具体日期预测不准等问题，未来将通过扩展数据集、全局微调和移动端应用开发进一步优化模型，推动其在智慧农业中的广泛应用。

本研究探讨了基于计算机视觉与迁移学习的果蔬新鲜度检测方法，重点分析了模型在辣椒和香蕉新鲜度识别中的表现。实验表明，迁移学习结合预训练模型（如GoogLeNet）能显著提升识别准确率，香蕉检测准确率达92%，远超人类水平。尽管辣椒检测因个体差异和环境因素影响存在挑战，干辣椒分类准确率为49.5%，但通过优化训练方法和增强模型适应性有望改善。研究还指出现有电化学等检测方法的破坏性局限，凸显非侵入式视觉检测的优势。未来将拓展至更多果蔬种类与不同环境条件，提升模型鲁棒性和通用性，推动自动化、高精度的果蔬质量监测系统

本文探讨了计算机视觉技术在农业工程中的应用，重点研究基于电泳图谱的作物品种识别与基于迁移学习的辣椒新鲜度变化监测。通过PCA和SVM构建作物识别模型，实现90%以上的识别准确率；利用迁移学习方法对辣椒储存过程进行分类识别，扩展时间范围后准确率最高达96.5%。研究表明，电泳图谱技术适用于种子质量检测与品种聚类，而迁移学习能有效减少数据需求并提升识别效率。未来发展方向包括多特征融合、智能化监测系统构建及大数据与人工智能的深度融合，推动农业现代化进程。

本文介绍了基于红外光谱结合k-ICA和k-SVM的食品检测技术，以及基于电泳图像和PCA-SVM的蔬菜种子分类方法。研究表明，k-ICA与k-SVM组合在肉类、咖啡、油和草莓等食品检测中平均识别率超过90%，显著优于ANN和PLS方法；而在蔬菜种子检测中，采用PCA降维与SVM分类的模型对辣椒、黄瓜和大白菜种子的识别率高达97.62%，并可通过聚类分析揭示品种间的遗传关系。两种技术为食品质量控制和种子真实性鉴定提供了高效、准确的解决方案，具有广泛的应用前景和发展潜力。

本文提出了一种基于核独立成分分析（k-ICA）和核支持向量机（k-SVM）的红外光谱食品检测方法，用于快速、准确地识别食品的品种、品牌、产地及掺假情况。通过对比多种特征选择方法和分类模型，实验结果表明k-ICA在降维与特征提取方面优于PCA、Fisher等传统方法，而k-SVM在分类性能上显著优于PLS和ANN。结合k-ICA与k-SVM的方法在肉类、咖啡、油类和草莓样本中均实现了高识别率，为食品安全检测提供了一种高效可靠的无损技术方案。

本研究针对富斑梨的外观分级问题，提出了一种基于计算机视觉与人工神经网络（ANN）的缺陷提取与分级方法。通过改进图像预处理技术，结合HSV颜色空间动态阈值法与滤波边缘检测法有效去除背景和表面斑点，精准提取缺陷区域。依据国家标准NY/T 440-2001对梨的果型、缺陷种类及综合等级进行量化，利用BP神经网络实现形状判断、缺陷识别与等级分类。实验结果表明，计算机判断在缺陷识别准确率高达92.6%，综合等级判断正确率达90.6%。研究为富斑梨的自动化分级提供了高效、可靠的技术支持，并为进一步优化水果智能分选系统奠

本文介绍了一种基于计算机视觉的梨外观品质分级系统，旨在解决传统人工分级效率低、误差大的问题。系统结合硬件设备与软件算法，实现梨的在线自动分级。通过构建HSV颜色空间V分量的动态阈值方法有效去除梨表面斑点，提升缺陷检测精度；综合提取形状、颜色和纹理等多类特征，并采用BP神经网络进行等级判断，依据国家标准对梨的品种、形状、缺陷、重量和规格进行全面评估。实验结果表明，系统在综合等级识别上的正确率达90.6%，优于人工分级。该系统具备高效性、准确性、全面性和自动化优势，在梨产业转型升级、质量控制、精准营销等方面具有

本文提出了一种基于计算机视觉和迁移学习的胡萝卜与马铃薯外观质量识别方法。采用预训练的AlexNet网络进行特征提取与分类，通过微调全连接层实现对胡萝卜的二分类与多分类识别，准确率分别达到98.7%和95.3%。在有限数据条件下模型仍保持良好性能，验证了其泛化能力。进一步将该框架应用于马铃薯识别，在小样本数据下取得91.5%的准确率，展示了良好的扩展性。实验结果表明，该模型性能与人类专家相当，具备在农产品自动分拣系统中应用的潜力。未来将致力于模型优化、过拟合问题解决及实际系统的集成应用。

本文介绍了一种结合计算机视觉与迁移学习的自动胡萝卜分级与外观质量识别系统。系统通过形状检测、长度测量和缺陷识别实现高效精准分级，采用气动控制完成自动化分选，准确率超过93%，较人工提升约9%。同时，基于AlexNet迁移学习模型，在少量样本下实现了对胡萝卜黑斑、纤维根、弯曲等缺陷的高精度分类，并验证了其在土豆等其他农产品上的可扩展性。该技术显著降低了人工成本与数据采集成本，具备良好的通用性和应用前景，为农产品智能化分选提供了有效解决方案。

本文介绍了一种基于计算机视觉的新型自动胡萝卜分级系统，旨在解决传统人工分级效率低、一致性差的问题。系统集成了进料、输送、图像采集、处理与分级控制等模块，采用线性相机和多面成像技术获取胡萝卜图像，结合C++编写的图像处理算法实现对大小、形状、颜色及表面缺陷（如裂缝、断裂、纤维根）的多指标检测。实验结果显示，系统整体缺陷检测准确率达90%，每秒可处理12-15根胡萝卜，具备高自动化、高速度和高精度的优势。该系统在农业生产和食品加工领域具有广泛应用前景，并为未来智能化农产品分级提供了技术参考。

本文介绍了一种基于计算机视觉的胡萝卜分拣系统，涵盖预处理、图像采集、处理算法及分级控制全过程。系统通过CCD相机与LED照明获取图像，采用C++实现图像预处理、形状检测（凸多边形法）、纤维根和裂纹检测算法，并结合贝叶斯分类器进行智能判断。实验结果显示，形状和纤维根检测准确率分别达95.5%和98%，裂纹检测仍有优化空间。系统每秒可处理12-15根胡萝卜，满足实时需求。文章还提出了照明优化、参数自适应、传送带升级等改进措施，并展望了线扫描相机与深度学习的应用前景，为农产品自动化分级提供了高效解决方案。

本文探讨了基于计算机视觉的农业工程应用，重点研究了玉米表面与品种识别模型及胡萝卜自动化分拣系统。通过构建深度学习模型，玉米品种识别准确率显著高于人工水平，且模型在花生荚品种识别中展现出良好泛化能力。胡萝卜分拣系统结合图像采集与处理技术，实现了表面缺陷检测与长度分级，提升了分级效率与准确性。文章分析了现有方法的不足，提出了改进方向，并展望了模型在杂草与害虫识别等领域的拓展应用，以及未来向育种系统集成的发展路径。

本文研究了基于计算机视觉的玉米种植模拟与品种识别方法。通过建立缺苗数与出苗率的数学模型分析玉米种植关键因素，并采用迁移学习结合AlexNet卷积神经网络对玉米种子的胚面、非胚面及纵切面进行图像识别。实验结果表明，模型在全量数据下最高识别准确率达99.58%，且迁移学习显著优于人工识别。文章进一步探讨了不同表面识别性能差异、数据量对模型的影响，并展望了其在精准农业、种子质量检测和品种改良中的应用前景。最后提出扩大数据规模、优化模型结构和跨领域融合等建议，以推动技术在智慧农业中的深入应用。

本文通过计算机模拟研究玉米单粒精播技术，探讨了不同种植方法、田间出苗率和种植密度对产量的影响。结果表明，按理想出苗数播种的方法2在产量和稳定性方面优于按最佳密度播种的方法1。高田间出苗率是实现高产的关键，缺苗斑块的分布规律可通过模型预测。研究还分析了种子质量、产量补偿机制及计算机模拟在优化种植方案、风险评估和精准农业中的应用前景，为玉米单粒精播的科学管理提供了理论支持和技术路径。

本博客探讨了图像技术在花生荚果DUS测试与玉米果穗行数智能识别中的应用。通过Fisher特征选择、SVM分类和K-均值聚类等方法，实现了对花生品种的高效识别，准确率超过90%；同时利用边缘标记与离散曲率算法，结合MATLAB实现玉米果穗行数自动计数，正确率达91.03%。研究展示了图像处理技术在农业品种鉴定中的高精度与可行性，并展望了其在移动应用、多技术融合及大数据平台中的广阔前景。

本研究利用计算机视觉技术对花生荚果进行DUS（特异性、一致性和稳定性）测试与品种识别，通过图像采集与预处理，提取大小、形状、颜色、纹理及DUS性状等37个特征，结合Fisher特征选择、SVM分类和K-means聚类方法，系统分析了各类特征的判别能力与识别效果。结果表明，DUS测试性状判别能力最强，颜色特征最弱；使用18个优选特征即可实现92.5%的品种识别率。聚类分析揭示了不同花生品种间的遗传关系，为花生育种和种子检测提供了高效、准确的技术支持。研究还提出了扩展DUS特征集、融合多组学数据及开发智能识别系

本研究利用计算机视觉技术对20个花生品种的荚果图像进行特征提取与分析，通过形状、颜色和纹理等50个统计特征结合PCA降维和聚类算法，实现了花生品种的自动聚类与鉴定。研究验证了图像处理技术在DUS测试中的可行性，采用Fisher特征选择与SVM、K-means模型提升了识别率与聚类效果，为花生遗传育种和品种管理提供了高效、客观的技术支持。

本文研究了基于图像处理技术的花生品质等级检测、产地溯源及品种谱系聚类方法。在品质检测方面，采用图像面积等特征实现93%以上的准确率；在产地溯源中，结合54个外观特征与PCA降维、BP神经网络分类，识别率高达97.9%；在品种聚类中，通过PCA优化和聚类分析构建谱系树，有效反映品种间亲缘关系。研究为花生自动化检测与溯源提供了可行方案，未来可结合近红外等技术提升内部品质检测能力。

本文介绍了一种基于图像处理和BP神经网络的花生品种检测与品质分级方法，通过分析花生种子和荚果的形状、纹理、颜色等54个外观特征，构建了高精度的品质识别模型。系统实现了对不健全粒、杂质、霉变粒、异品种粒和正常粒的准确区分，综合判断准确率平均达95.6%。结合规格判断与纯度计算，可自动化完成花生等级划分，显著提高检测效率与一致性。该技术具有高准确性、强可重复性和良好应用前景，适用于花生生产、收购、加工和贸易环节。未来可通过融合深度学习与物联网技术，进一步提升智能化水平和检测能力。

本文介绍了基于像素级光谱的黄曲霉毒素检测与基于外观特征的花生品种及质量识别技术。通过高光谱成像与深度学习模型（如CNN），实现了对黄曲霉毒素污染的高效准确识别，整体准确率超过95%。同时，利用机器视觉提取颜色、形状、纹理等特征，结合神经网络对48个花生品种和不同质量状态进行分类，组合特征下的识别率高达91.2%以上。研究表明，颜色特征在品种识别中表现突出，而质量检测整体优于品种识别效果。两种方法具备无损、快速、自动化等优势，可集成于分选设备，提升花生产业的质量控制水平。未来将通过扩大数据集、优化环境稳定性、

本文提出了一种基于深度学习和高光谱成像的像素级黄曲霉毒素检测方法，通过构建高光谱成像系统采集花生样本在污染前后的高光谱图像，结合图像预处理与卷积神经网络（CNN）模型实现对黄曲霉毒素污染区域的精准识别。实验结果表明，该方法在像素级检测中具有高达97.26%的识别率，显著优于传统机器学习模型，且具备良好的应用前景，可广泛用于农产品质量安全检测及自动化分拣设备的设计与优化。

本研究提出了一种基于深度学习的黄曲霉毒素检测方法（SS-DL），结合主成分分析（PCA）图像、关键波段图像和光谱特征作为输入，利用卷积神经网络（CNN）对花生中的黄曲霉毒素进行快速识别。通过构建不同数据集并比较传统模型（如KNN、SVM、BP-ANN）与深度学习模型的性能，结果表明：光谱信息比空间信息更具判别力，而融合光谱与图像的SS-组合特征显著提升了检测准确率；采用光谱与PCA图像组合的DL模型总体识别率达到95.83%，明显优于传统方法。研究表明，深度学习在农产品安全检测中具有优越性能和应用潜力。

本文系统探讨了黄曲霉毒素的多种检测技术，重点分析了多光谱与高光谱数据在检测中的应用性能。通过比较不同波长选择方法和分类模型，发现Ranker特征选择结合KNN或随机森林具有最优识别率。提出加权投票法有效确定440、380、410等关键波长，提升了模型稳定性和泛化能力。结合深度学习SS组合方法，利用CNN自动提取光谱-空间特征，实现约95%的识别率。基于最佳波长与模型设计了花生黄曲霉毒素智能分选机，采用UV激发与线扫描检测系统，实现高效精准分选。研究为农产品安全检测提供了可靠的技术路径和工程化解决方案。

本文介绍了一种基于高光谱数据的黄曲霉毒素检测关键波长挖掘方法，通过三种不同实验系统采集花生样本的光谱与图像数据，结合多种特征选择方法（Fisher、SPA、BestFirst、Ranker）和分类模型（Random Forest、SVM、KNN、BP-ANN），系统分析了不同波段对黄曲霉毒素的识别能力。研究确定410-430nm为关键检测波长范围，并提出加权投票法优选出10个关键波长，最终实现高达100%的识别率。基于最优模型与波长组合，设计了一种结构简单、精度高的基于多面镜的在线分选系统，为食品安全检测提

本文研究基于高光谱成像技术的黄曲霉毒素快速检测方法，利用其在紫外光下的荧光特性，提出辐射指数（RI）、差分辐射指数（DRI）、比率辐射指数（RRI）和归一化差分辐射指数（NDRI）四种荧光指数，并结合支持向量机（SVM）进行识别与回归分析。实验结果表明，DRI结合SVM的检测准确率达95.5%，均方误差低，相关性高。进一步通过Fisher特征选择确定410-430nm为最优窄带检测波段，显著提升检测效率。该方法为农产品中黄曲霉毒素的在线快速检测提供了有效解决方案。

本文综述了基于计算机视觉和光谱成像技术的农产品黄曲霉毒素检测方法，涵盖高光谱成像、近红外光谱、荧光成像等多种非破坏性检测技术，并结合机器学习与深度学习算法提升检测准确性。文章详细介绍了各类技术的应用流程、优缺点及实际案例，分析了当前面临的设备成本高、数据处理复杂等挑战，并提出数据增强、特征选择、模型融合等优化策略。最后展望了多模态检测、实时在线系统和生物传感器等未来发展方向，为食品安全检测提供了有力的技术支持。

本文系统解读了农产品中黄曲霉毒素及其他真菌毒素的检测技术，涵盖玉米、小麦、大麦、水稻、开心果、花生、辣椒等主要农产品。重点介绍了近红外光谱（NIRS）、高光谱成像（HSI）、多光谱成像、荧光偏振、激光诱导荧光光谱及机器学习等先进技术的应用现状与效果，并分析了当前检测技术在成本、性能、设备安全和环境适应性方面的局限性。同时展望了这些技术在农业其他领域如病害检测、种子活力评估等方面的应用前景，强调未来将朝着更高效、低成本、在线化和智能化方向发展，为农产品质量安全提供有力保障。

本文综述了农产品中黄曲霉毒素（AF）的检测方法与应用，重点介绍了高光谱成像（HSI）、近红外光谱（NIRS）等非侵入性检测技术的原理、优势及局限性。详细分析了各类方法在玉米等农产品中的实际应用效果，包括不同研究团队在AF检测准确率、特征波长选择和分类模型构建方面的成果。通过比较多种检测技术的特点，提出了多技术融合、智能化、便携化和在线监测系统等未来发展趋势，为保障农产品质量安全提供了科学依据和技术支持。

本文综述了基于高光谱成像技术检测农产品中黄曲霉毒素（AF）的研究进展。黄曲霉毒素是强致癌物，广泛污染谷物和坚果，传统检测方法如TLC和HPLC虽准确但耗时且成本高。高光谱成像（HSI）和近红外光谱（NIRS）作为快速、无损的新兴技术，能够有效识别AF污染，尤其适用于非均匀样品。文章介绍了HSI和NIRS的原理及在玉米、小麦、坚果等农产品中的应用，分析了当前技术面临的不均匀分布、成本高等局限性，并展望了多技术融合、智能化自动化和便携式设备开发的未来趋势，旨在为提升食品安全检测水平提供技术支持。