前言
随着农业机械的广泛应用，农业生产效率得到了显著提高。然而，由于农田地形复杂、作物生长不均匀等因素的存在，农业机械在导航过程中面临着诸多挑战。传统的导航技术往往依赖于全球定位系统（GPS），但在农田环境中，GPS信号容易受到遮挡和干扰，导致定位精度下降。因此，寻找一种能够在复杂环境下实现精准导航的技术显得尤为重要。
一、机器视觉在农业机械导航技术中的关键技术和方法
1.1图像处理和分析技术
首先，图像预处理可以对农田图像进行去噪、增强等操作，提高图像质量。其次，图像增强可以通过调整图像的亮度、对比度等参数，使得农田中的目标更加清晰可见。图像分割可以将农田图像中的不同目标分离出来，如作物、土壤、杂草等。图像特征提取可以提取出农田目标的特征，如形状、颜色等，用于后续的目标检测和识别[1]。
1.2目标检测和识别算法
目标检测和识别算法是农业机械导航中的核心技术之一。通过使用这些算法，可以实现对农田中的作物、杂草、病虫害等目标的自动检测和识别。传统的目标检测和识别算法可以基于特征提取方法，如边缘检测、纹理分析等。而深度学习方法，特别是卷积神经网络（CNN），可以通过大量的训练样本学习到图像中的高级特征，从而实现更准确的目标检测和识别[2]。
1.3机器学习和深度学习方法
机器学习方法可以通过训练样本来学习和建立模型，从而实现对农田目标的自动识别和分类。例如，可以使用支持向量机（SVM）等机器学习算法对农田图像进行分类。而深度学习方法则可以通过构建深层神经网络来实现对农田图像的高级特征提取和分类。例如，可以使用卷积神经网络（CNN）对农田图像进行分类和识别。
1.4传感器技术和数据融合方法
传感器技术和数据融合方法在农业机械导航中也起到了重要的作用。通过使用各种传感器，如摄像头、激光雷达、GPS等，可以获取农田的各种信息，如作物生长状态、土壤湿度、地形等。然后，通过数据融合方法将这些信息进行整合和分析，为农业机械导航提供更准确的导航指引。例如，可以将摄像头获取的图像信息与激光雷达获取的地形信息进行融合，提供更准确的农田导航路径[3]。
二、机器视觉在农业机械导航技术中的应用
2.1机器视觉技术的基本原理和特点
机器视觉技术是模拟人类视觉系统的技术，通过摄像机和图像处理算法，使机器能够感知和理解图像信息。其基本原理包括图像采集、图像处理和图像识别等步骤。机器视觉技术具有高效性、精确性和自动化的特点。
2.2机器视觉在农业机械导航中的应用类型
（一）土壤质量检测与分析：使用机器视觉技术，农业机械可以通过对土壤进行扫描和图像分析，实时获取土壤的质量信息。通过分析土壤的湿度、质地、肥力等指标，农民可以了解土壤的状况，从而合理调整施肥、灌溉等农业管理措施。例如，如果土壤湿度过高，农民可以减少灌溉量，避免水分过剩导致作物生长不良；如果土壤贫瘠，农民可以增加施肥量，提供足够的养分供给作物生长，从而提高农作物的产量和质量[4]。
（二）作物生长监测与管理：利用机器视觉技术，农业机械可以实时监测作物的生长情况。通过对作物的高度、叶片的颜色、病虫害情况等进行检测和分析，农民可以及时发现作物生长中的问题。例如，如果作物的叶片呈现异常颜色，农民可以判断可能存在营养不良或病虫害的问题，并采取相应的措施进行调整和防治。这样可以帮助农民保证作物的健康生长，提高产量和质量。
（三）农田病虫害检测与防治：利用机器视觉技术，农业机械可以自动识别农田中的病虫害。通过对农田进行扫描和图像分析，农民可以及时发现病虫害的发生，并采取相应的防治措施。例如，机器视觉技术可以识别病菌、虫害的存在，并提供相关的信息给农民，帮助他们选择合适的防治方法，减少农作物的损失。
（四）农作物收获与采摘：利用机器视觉技术，农业机械可以自动识别农作物的成熟度和采摘时机。通过对农作物进行图像分析，农民可以确定作物的成熟程度，从而实现自动化的收获和采摘过程。这不仅提高了农作物的采收效率，减少了人工劳动成本，还可以避免因人工判断不准确而导致的采收过早或过晚的问题，从而保证农作物的品质和市场竞争力。
2.3机器视觉在农业机械导航中的实践应用
如在除草机器人的软硬件设计中，利用三维建模技术模拟田地凹凸问题，设计机器人底盘保持行走时稳定性，在顶部加装工业相机，实时采集到农田中数据图像，将采集到的图像数据传输到图像处理设备中，通过算法对图像进行预处理、特征提取识别杂草种类，并利用PIC控制系统驱动除草机构进行铲除。为了优化避障路线苏筠皓等人通过采集田间及温室作物行数据集，使用改进Faster-U-net网络对其进行训练，优化了机器人在行走时换行等路径选择问题，对不同农作物都有一定适用性[5]，通过优化导航路线提高了农业机械识别精度和定位，避免了工作时间限制，减少了人工干预和农业的喷洒节约资源。通过分析我们也可发现，在数据集采集后重在优化网络模型训练，深度学习到不同环境下的特征具有更强的鲁棒性。
2.4机器视觉在农业机械导航中的优势和局限性
机器视觉在农业机械导航中的优势包括高精度定位、实时感知和自主决策。它可以通过识别地标、植物、土地等特征，实现农业机械的高精度定位，提高导航的准确性。同时，机器视觉可以实时感知农田的变化，如作物生长情况、土壤湿度等，从而根据实际情况调整导航路径，提高农业机械的效率和生产力。此外，机器视觉还可以通过图像处理和分析，实现对农田环境的自主感知和决策，如避开障碍物、选择最佳行进路径等，提高农业机械的自主性和智能化水平。然而，机器视觉在农业机械导航中也存在一些局限性。首先，农田环境复杂多变，存在光照、阴影、植被遮挡等问题，这些因素可能影响机器视觉的识别和定位准确性。其次，机器视觉需要大量的图像数据进行训练和识别，同时需要进行复杂的图像处理和计算，这对计算资源和算法的要求较高。此外，机器视觉技术的应用需要相应的硬件设备和软件系统支持，成本较高。同时，机器视觉系统的可靠性和稳定性也是一个挑战，特别是在恶劣的农田环境下。
三、结束语
综上所述，机器视觉技术在农业机械导航中具有巨大的潜力和广阔的应用前景。通过使用机器视觉技术，农业机械可以实现自主导航、精确作业和智能决策，提高农业生产效率和质量。然而，目前仍存在一些挑战和问题，如环境复杂性和算法优化等。因此，未来的研究应该集中在解决这些问题，并进一步提高机器视觉技术在农业机械导航中的应用效果和可靠性。相信随着技术的不断发展和创新，机器视觉在农业机械导航领域将会取得更加重要的突破和进展，为农业现代化和可持续发展做出更大的贡献。
