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机器视觉技术在农业生产上的研究与应用最早始于20世纪70年代末期，这方面的研究主要集中于农产品的品质检测和分级。由于受到当时计算机硬件发展水平的制约，检测速度达不到实时的要求，故机器视觉技术在农业领域的应用一直处于实验研究阶段。

近些年来，随着电子技术、计算机软硬件技术、图像处理技术及仿生技术的迅速发展，机器视觉技术本身在理论与实践上都取得了重大突破。目前，在农业领域，机器视觉技术已渗透到农产品收获、农田作业、农产品品质识别以及植物生长检测等各个方面。农作物收获自动化是机器视觉技术在农业领域中最常见的应用之一。其基本原理是利用收获机械上配备的摄像系统，采集田间或果树上作业区域的图像，运用图像处理与分析的方法判别图像中是否有目标，如水果、蔬菜等，在发现目标后，引导机械手完成采摘，如图1-12所示。