机器视觉技术在植物工厂中的应用现状与挑战

　　近日，中国农业科学院都市农业研究所智能园艺机器人创新团队首席科学家马伟博士为通信作者，研究实习员田志伟为第一作者在国际期刊《Information Processing in Agriculture》（影响因子：6.58）上发表题为“Application status and challenges of machine vision in plant factory—A review”的研究进展论文，全面综述了机器视觉与深度学习技术在植物工厂方面的应用场景以及未来面临的挑战。

　　机器视觉近年来在植物工厂智慧管理系统中得到广泛应用。该技术几乎涵盖了从育苗、移栽、管理、采收到果实分级的所有生产环节。它通过模拟人类视觉从图像中提取信息，然后对其进行分析并指导实际生产。与化学和物理方法相比，机器视觉以非侵入性的方式收集植物信息，不会对植物造成伤害，并且具有效率高、成本低和可持续工作的优势。

　　文章针对机器视觉在病虫害监测、机器人自主导航、靶标识别与定位、水果成熟度或品质分级等方面的应用现状作了深入讨论，指出基于植物工厂特殊环境的标准数据库建立和深度学习的结合是未来该技术主要发展趋势。

　　此外，作者采用几种常用的图像分割算法来提取太阳光和人造光（红色和蓝色）下的绿萝冠层信息。发现人造光造成已有算法严重失效。因此在未来研究中急需开发新的算法以适应植物工厂内部的特殊光环境，同时完善相关理论模型，开发专用仪器设备，以提高机器视觉技术的应用效果和植物工厂生产无人化发展进程。