充分利用机器视觉在农业中的应用

农业的重要性

农业是每个主要国家经济的支柱。从粮食作物到原材料，农业生产多种用途的产品。农业工业承担着养活整个世界的责任。尽管食品是最基本的必需品，但对许多人来说仍然是一种特权。资料显示，约有6.97亿人（世界人口的9％）严重缺乏粮食。人口增长和气候变化等若干因素要求更高的农业产量。这些因素促使行业重新考虑其常规策略，并采用更多创新的方法来最大限度地提高产量。

农业产业面临的挑战

从种植种子到收获农作物，都必须满足每棵植物的每一项要求。在整个过程中，对作物进行照料是一个艰巨而漫长的过程。可控制的农业产业面临的三个主要挑战如下：

1.识别缺陷

在分布于一片土地上的田地中，每种作物的缺陷鉴定都需要大量的时间和大量的劳动，从而推高了生产成本。

2.提供精确量的营养

关心数以千计的农作物的营养需求是一项艰巨的任务。作物，根据其位置和类型，有不同的营养需求。

3.获得更高的产量

为了满足不断增长的人口的需求，农业面临着巨大的压力。由于不能将更多的土地用于农业，因此必须在同一土地上提高其生产力。

由于上述原因，当前的检查方法在很大程度上依赖于人工，因此存在缺陷：

营养需求分析不当

人类无法准确衡量数千种每种作物的营养需求。营养必须以精确的量提供，而不是或多或少。

产生更高的成本

繁琐的工作需要庞大的人力资源。维护和沉重的成本。

降低产量

由于人类执行的任务并不总是准确且及时的，因此产量肯定会下降。

农业机器视觉

机器视觉技术正在帮助每个部门提高生产力并优化成本。这项创新技术为解决这些问题提供了一条出路。诸如机器人，无人机和照相机之类的机器利用这种智能技术，向农民发出有关作物健康的警报。

机器视觉在农业中的优势

机器视觉具有其广泛的优势，无疑将证明是农业的下一场革命。机器视觉在农业中的一些好处是：

1.监测生长

通过持续监控农作物的生长，配备了机器视觉技术的设备可以通知农民有关农作物的需求，疾病和生长问题。

2.提供鸟瞰图

使用无人机，农民可以迅速导航到田间的任何部分，甚至可以舒适地监视田间的农作物。

3.现场自动化

诸如种植，除草和收割之类的重复性任务可以实现自动化，以提高效率并防止出错。

4.杂草检测

机器视觉与AI相结合可以检测杂草的生长并警告农民有关其对作物产量的潜在威胁。

人工智能在农业中的应用

人工智能已经开始在农业行业中建立自己的足迹。根据专家提供数据，到2025年底，农业行业的AI预计将达到15.5亿美元。现在，大多数初创企业都转向AI，以最大程度地减少由于不请自来的情况而造成的任何损失。人工智能在农业中的一些应用是：

1. 监控土壤肥力和作物生长。

2. 如果发生虫害袭击，请警告种植者，这可能造成不可逆转的损害。

3. 针对杂草并在所需的缓冲区内推荐理想的除草剂，以免土壤肥力受到不利影响。

4. 识别有缺陷的农作物，并提出可能的改进建议。

5. 大大降低了劳动力成本。

6. 自动化的天气预报机可以帮助农民做出决策。

7. 帮助解决农业问题的聊天机器人可以联系农民的查询，并相应地提供智能建议。

结论

迫在眉睫的全球性问题迫使农业放弃了传统方法，而采用了新的创新来提高其产量。商业标准建议到2050年，农用工业将需要增加50％的粮食生产。基于AI的技术将帮助农民从土地中提取更多资源，同时可持续地利用可用资源。

几十年前，技术以绿色革命的形式发挥了重要作用，但它却迅速削弱了土地的肥沃性。但是，现在必须谨慎地使用稀缺的资源。人工智能可以帮助人类应对这些迫在眉睫的全球威胁，并将其影响最小化。