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题名基于机器视觉技术的智能清选装置现状及展望
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作者
徐英凯
付晓明
万秀全
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机构
黑龙江八一农垦大学
农业农村部大豆机械化生产重点实验室
北大荒集团黑龙江红色边疆农场有限公司
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出处
《农机使用与维修》
2025年第4期39-44,共6页
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基金
2023年黑龙江省大学生创新训练项目(S202310223097)
农业农村部大豆机械化生产重点实验室开放课题(SMP202208)
+1 种基金
国家现代农业产业技术体系项目(CARS-04-PS32)
黑龙江八一农垦大学学成、引进人才科研启动计划项目(XYB201806)。
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文摘
随着人工智能和图像识别技术的迅速发展,基于机械视觉的智能清选装置在农业自动化领域展现出巨大的潜力和应用前景。该文以机器视觉技术为基础阐述了智能清选装置的基本原理与特征,分析了智能清选装置在农业和工业领域的应用现状,探讨了智能清选装置未来的发展趋势,总结了智能清选装置的重要性和发展前景,提出了该领域未来可能面临的挑战和机遇。
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关键词
机械视觉
图像识别
人工智能
清选装置
深度学习
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Keywords
mechanical vision
image recognition
artificial intelligence
cleaning device
deep learnin
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分类号
S232
[农业科学—农业机械化工程]
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题名大豆表型识别技术的研究现状与分析
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作者
张驰
付晓明
李傲康
万秀全
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机构
黑龙江八一农垦大学
农业农村部大豆机械化生产重点实验室
北大荒集团黑龙江红色边疆农场有限公司
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出处
《农机使用与维修》
2025年第4期33-38,共6页
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基金
国家级大学生创业训练项目(202210223118X)
农业农村部大豆机械化生产重点实验室开放课(SMP202208)
+1 种基金
财政部和农业农村部:国家现代农业产业技术体系(CARS-04-PS32)
黑龙江八一农垦大学学成、引进人才科研启动计划项目(XYB201806)。
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文摘
大豆表型识别已成为推动大豆遗传育种研究领域进步的关键技术,随着农业信息化、现代化进程加速,大豆表型识别对高通量、高精度的现代表型识别技术提出了更高的要求。该文回顾了传统大豆表型分析方法,对大豆植株形态和传统作物表型识别技术进行了简要分析。探究了当前大豆表型识别技术领域的研究进展。在此基础上,对目前研究中存在的问题与不足进行了总结,并对今后大豆表型特征的智能化应用进行了展望。
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关键词
大豆表型
特征识别
机器视觉
深度学习
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Keywords
soybean phenotype
feature recognition
machine vision
deep learning
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分类号
S232
[农业科学—农业机械化工程]
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