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多光譜成像在農(nóng)業(yè)上的應(yīng)用

發(fā)布時間:2023-04-04
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目前,大多數(shù)農(nóng)民仍然依靠視覺檢查來實現(xiàn)作物的生長和質(zhì)量。但人眼的感知能力是有限和主觀的。許多質(zhì)量評估不僅超出了人類的視覺能力,而且超出了傳統(tǒng)的RGB彩色成像能力。

目前,大多數(shù)農(nóng)民仍然依靠視覺檢查來實現(xiàn)作物的生長和質(zhì)量。但人眼的感知能力是有限和主觀的。許多質(zhì)量評估不僅超出了人類的視覺能力,而且超出了傳統(tǒng)的RGB彩色成像能力。

多光譜成像可以提高農(nóng)業(yè)等多個應(yīng)用領(lǐng)域的檢驗?zāi)芰?/p>

采用精準農(nóng)業(yè)和智能農(nóng)業(yè)理念的農(nóng)場不僅實現(xiàn)了優(yōu)秀的質(zhì)量評價,而且實現(xiàn)了高效率,大大降低了勞動力成本。多光譜圖像是評價土壤生產(chǎn)力和分析作物健康狀況的有效工具。與肉眼觀察相比,多光譜傳感器技術(shù)允許農(nóng)民獲得更準確、更有效的信息。

多光譜成像除了估計作物產(chǎn)量外,還可以幫助農(nóng)民檢查作物果實的生長情況,然后對生長管理做出及時必要的對策。利用多光譜成像技術(shù)識別雜草和病蟲害已成為一種流行的方法,因為早期檢測有助于優(yōu)化方法和資源,促進作物的良好生長。多光譜成像還有助于面積計算和作物測量,以幫助員工分配。土壤肥沃的數(shù)據(jù)有效地影響了土地的使用和管理。

除了輔助作物的生長外,光譜成像還與人工智能中的深度學(xué)習(xí)相結(jié)合,并擴展到幫助控制和測量作物灌溉和監(jiān)測牲畜狀態(tài)。當用于水果和蔬菜產(chǎn)品檢驗時,多光譜成像可以提供可見和不可見波長的組合,以測量和分析外部特征(如顏色、紋理、表面損傷、形狀和尺寸)和內(nèi)部特征(如干燥、成熟、水、糖和脂肪)。同樣,在檢查肉和魚時,多光譜成像也有助于分析切口、脂肪和骨的含量,以及肉表面的損傷和顏色。

除了輔助作物的生長外,光譜成像還與人工智能中的深度學(xué)習(xí)相結(jié)合,并擴展到幫助控制和測量作物灌溉和監(jiān)測牲畜狀態(tài)。當用于水果和蔬菜產(chǎn)品檢驗時,多光譜成像可以提供可見和不可見波長的組合,以測量和分析外部特征(如顏色、紋理、表面損傷、形狀和尺寸)和內(nèi)部特征(如干燥、成熟、水、糖和脂肪)。同樣,在檢查肉和魚時,多光譜成像也有助于分析切口、脂肪和骨的含量,以及肉表面的損傷和顏色。

多光譜成像在農(nóng)業(yè)食品上的應(yīng)用01

利用多光譜檢驗技術(shù)可以發(fā)現(xiàn)不需要的灰塵顆粒,有助于在包裝前確保菠菜的質(zhì)量


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