东北石油大学 樊雨佳

本次设计的主要对象就是面对像瓜果类的初级农产品成熟度的检测以及对后期数据的反馈，确定成熟的初级农产品所在位置，并反馈坐标信息，对后期采摘加以控制，从而达到提高该类初级农产品的生产效率，实现从检测到控制的一体化过程的目的。

机器视觉技术在农业领域的应用研究起始于20世纪70年代，主要集中在植物种类的鉴别、农产品品质检测等方面，初期的研究多数是对机器视觉在农业应用的可行性分析及图像处理算法的开发。随着计算机软硬件、图像采集处理装置、图像处理技术的迅猛发展，机器视觉技术在农业的应用领域不断扩展。目前，美国、日本、德国等发达国家已经开始将机器视觉系统应用到农业生产的各个阶段，以解决人口老龄化加剧、劳动力缺失等问题引起的挑战。

农产品检测方式：

（1）根据检验过程中是否要对农作物结构进行破坏，将成熟度检测方法划分为传统检测技术与无伤检测技术。传统的农产品检测技术主要是依靠经验判断是否成熟或借助糖度检测分析仪、酸度检测分析仪、硬度计等工具来检测判断农产品的外观、可溶性糖含量、酸度、硬度等等通过数值上检测是否合格、借助此类仪器仅能起到抽查的作用，而对于大规模采摘检测无疑是不可取的。

（2）传统根据经验来判断农产品是否成熟，大多数农产品都需要借助颜色和硬度来判断。这种方法重复性高可由机器代替。……