秋分无生田，准备动刀镰，进入秋分节气，代表着农产品即将大量收获上市，秋收工作即将拉开序幕，然而生产和人力成本居高不下，土地与肥料资源浪费严重，产品加工质量低等问题也广泛存在于农业领域，困扰着农业生产经营者。

同时，在市场层面上，比起价格，新一代消费者秉持“品质消费”的理念，在农产品消费市场更在意食品的品质，这决定了国内消费市场已进入“品质战”阶段。去年新修订的《农产品质量安全法》，更是以政策法规的形式，明确实行源头治理、风险管理、全程控制的基本原则，农业标准化、精细化管理升级迫在眉睫。

为了提高农业种植、农产品加工的质量和效率，自动化设备和机器人已经大范围应用于农业生产和农产品加工中，而机器视觉系统是农业中许多自动化和机器人应用的重要部分，通过应用机器视觉系统和AI深度学习技术，不仅可以帮助农业机械大幅提高生产质量和效率，更能通过成像和传感配合，收集和分析农业加工路径中产生的数据，帮助农业生产者以现代化手段轻松应对挑战。

沿着农业生产与和农产品加工路径，目前太阳集团tyc539面向农业领域的视觉解决方案，已经覆盖农业生产的三大重要阶段，种植培育、农副产品基础分选和农副产品加工，让智慧农业成为现实。

种植培育

从源头实现精准化生产

通过嵌入式视觉产品和农业自动化设备、机器人的配合，可实现在种植培育场景中，从源头开始,更加精准地把控生产质量：

l监控生长情况

在种植过程中，通过埋设摄像头对于植物进行拍摄，利用机器视觉技术对拍摄的图像进行处理和分析，便可以得到植物的生长状态、健康状况等信息。

l收集农业数据

机器视觉技术还可以对于土壤环境进行监测，提供土壤酸碱度、湿度等信息便于农民进行施肥、灌溉等工作的管理和调整

l提高收割效率

结合机器人运动控制、视觉检测、三维视觉引导等技术，帮助农业机械实现自主运行和精准操作

应用案例：

甘蔗种茎筛选视觉解决方案

AI视觉定位，精准判定芽节分布健康度，提升甘蔗种茎筛选效率

棉花自动打顶机视觉解决方案

3D视觉定位，敏捷配合刀片执行打顶动作，让棉花自动打顶机更智能

农产品分选

高效赋能农业质量管理

如何借助智能化、数字化手段，提高农产品质量和标准化出品，也是目前智慧农业重点发展的方向。整合AI深度学习+机器视觉，实现对种子、水果、谷物等多种类型的农产品的高精度识别与分类，获得更多维度数据实现精准质量管理：

l品质分级：基于视觉的果蔬外观品质(如大小、形状、色泽)分级,提高商品性和附加值。

l产量估算：深度神经网络可以通过图像/视频计算水果、蔬菜和花卉的数量，提供可靠的产量预测数据

应用案例：

大枣/核桃分类视觉解决方案

AI视觉分类，根据不同熟果标准，快速识别不合格果品，引导分拣合格果品

农副产品加工

精准操作提高生产效率

机器视觉在这以一环节主要参与的是分选和包装检测环节，可利用机器视觉进行无损检测，即利用农产品表面所反映出的一些基本物理特性对产品按—定的标准进行质量评估和分级。此外还可应用于机器人引导和可视化溯源等场景中，优化无人作业效率：

l溯源管理:将二维码、RFID等物联网技术与视觉读码相结合,实现全产业链农产品质量可视化溯源。

l定位引导：通过2D+3D的视觉定位技术，配合机械动作控制，能够准确识别食品产品的位置,无论是规则形状还是不规则形状,都能在短时间内完成定位，在保证食品的安全性和完整性的前提下，优化生产效率

l质量分选：通过对农产品表面的裂纹、形态、颜色特征等进行分析，应用神经网络、高速滤波等AI视觉算法来进行识别和分类

应用案例：

自动挖核机视觉解决方案

传统定位算法融合深度学习，彩色相机多机位拍照，引导设备精准挖核

农副产品深加工前检测视觉解决方案

AI视觉分类+多相机拍照，准确识别粗加工农副品状态，提升最终产品标准化程度

农副产品包装外观检测视觉解决方案

AI像素分割算法+高精度彩色相机，快速高效识别产品质变、包装异物、包装破损等缺陷

农业是人类社会稳定发展的根本，随着新质生产力深入社会各个领域，精准农业、智慧农业已逐渐从想象变为现实。太阳集团tyc539多年来在工业、科教领域积累了关于识别分类、引导定位、外观质量检测，读码等丰富的机器视觉解决方案经验，在复杂农业场景中也能高效落地，帮助农业生产效率显著提升。