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El proceso de crecimiento y desarrollo y la formación del rendimiento de los cultivos se ven muy afectados por los fertilizantes. La tecnología de monitoreo y diagnóstico del crecimiento de los cultivos basada en la visión artificial es uno de los métodos de monitoreo de sensores remotos cercanos al suelo.
La tecnología digital clara y de alta calidad Las imágenes de visión artificial no solo pueden evaluar fácilmente los cambios estacionales del crecimiento y desarrollo de los cultivos, sino que también brindan información sobre el crecimiento y el diagnóstico del estado nutricional del cultivo en tiempo real, de manera eficiente, rápida, precisa, automática y no destructiva. que juega un papel extremadamente importante en la producción agrícola de precisión basada en información. También puede ayudar a los agricultores a tomar medidas agronómicas (fertilización, riego, agricultura, cosecha y control de enfermedades, insectos, pasto, roedores, etc.) de manera oportuna, mejorando así el rendimiento y la calidad de los cultivos.
Para reducir la intensidad de trabajo de todo el proceso de cultivo de plántulas injertadas y mejorar la supervivencia tasa y calidad de crecimiento de las plántulas injertadas, el cultivo completamente automático de plántulas injertadas es la tendencia del desarrollo futuro.
El cultivo automático de plántulas injertadas incluye varios pasos de siembra automática direccional precisa, cultivo automático de plántulas, suministro automático de plántulas, injerto automático, trasplante automático de plántulas injertadas y gestión automática del invernadero. Hay muchos investigadores en cada etapa. Entre ellos, el trasplante automático de plántulas injertadas principalmente completa el proceso de sacar las plántulas de la máquina de injertar y luego plantarlas en la bandeja de plántulas.
La El efecto de trasplante generalmente depende de la precisión y estabilidad del posicionamiento del orificio y del diseño del efector final. La investigación sobre la ubicación de los agujeros basada en la visión artificial en el proceso de trasplante es un foco de investigación actual.
China es el principal origen del té y es uno de los países con mayor cultivo de té , consumo y exportación en el mundo.
En la actualidad, la contradicción entre la recolección de té y la mano de obra en China se ha convertido en un cuello de botella en el desarrollo de la industria del té. , y es imperativo acelerar el desarrollo de la mecanización de la recolección del té. El uso de operaciones mecanizadas para reemplazar la mano de obra no solo puede reducir los costos, sino también mejorar la calidad de la recolección de té y la eficiencia de la producción.
La aplicación de la visión artificial en la identificación y La navegación de las máquinas recolectoras de té ha impulsado el desarrollo de la industria del té. El método de usar un sistema de visión por computadora para identificar los brotes del árbol del té y realizar la recolección de posicionamiento no solo garantiza la integridad de las hojas, sino que también automatiza completamente todo el proceso de recolección, lo que ahorra una gran cantidad de mano de obra y recursos materiales, pero la eficiencia de reconocimiento de la máquina la visión debe mejorarse.
La aplicación de la visión artificial en la agricultura ha sentado las bases para la agricultura de precisión y la automatización de la producción agrícola, que no solo ayuda a liberar mano de obra, sino que también ayuda a mejorar la calidad y el rendimiento de los productos de cultivo.
Además, la reconstrucción tridimensional del proceso de crecimiento de las plantas es un punto clave de investigación en en casa y en el extranjero, y la tecnología del sistema de visión artificial es un enlace indispensable e importante en el proceso. Las plantas tienen un largo ciclo de crecimiento. Gracias a la tecnología de reconstrucción 3D, el proceso de desarrollo y crecimiento de la estructura de los cultivos en el espacio virtual se puede simular y mostrar en imágenes 3D. No solo puede presentar de forma visual y precisa el proceso de crecimiento tridimensional de las plantas, sino también predecir el crecimiento de las plantas, proporcionando un método experimental eficiente y conveniente para la reproducción biológica y la crianza de plántulas.
