本文目录导读：
随着科技的飞速发展，机器视觉技术在农业领域的应用越来越广泛，为农业产业带来了前所未有的变革，本文将探讨机器视觉在农业上的应用案例，以期为我国农业产业升级与创新提供借鉴。
植物病虫害识别与监测
机器视觉技术在植物病虫害识别与监测方面具有显著优势，通过分析植物叶片、果实等部位的颜色、纹理、形状等特征，机器视觉系统可以准确识别病虫害种类，并实时监测病虫害的发生与发展情况，荷兰的植物健康监测系统PhytoVision，利用机器视觉技术识别植物叶片上的病虫害，为农业生产提供精准的病虫害防治方案。
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作物生长状态监测与产量预测
机器视觉技术在作物生长状态监测与产量预测方面发挥着重要作用，通过对作物叶片、茎秆、果实等部位的图像进行分析，机器视觉系统可以实时监测作物的生长状况，包括株高、叶面积、果实成熟度等参数，结合历史数据与气象信息，系统可预测作物产量，为农业生产提供科学依据，如我国农业科研机构研发的“智慧农业云平台”，通过机器视觉技术监测作物生长状态，为农民提供产量预测服务。
农产品品质检测与分级
机器视觉技术在农产品品质检测与分级方面具有很高的应用价值，通过对农产品外观、颜色、纹理等特征的识别，机器视觉系统可以快速、准确地判断农产品品质，实现农产品的自动化分级，我国的“智慧农业分级生产线”，利用机器视觉技术对水果、蔬菜等农产品进行自动分级，提高了生产效率，降低了人工成本。
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农业机器人导航与作业
机器视觉技术在农业机器人导航与作业方面具有广泛应用前景，通过将机器视觉技术与GPS、激光雷达等传感器结合，农业机器人可以实现自主导航，精准作业，如以色列的农业机器人HarvestPro，利用机器视觉技术识别作物，实现精准收割；我国研发的“智慧农业机器人”，通过机器视觉技术实现无人机喷洒农药、施肥等作业。
农业环境监测与控制
机器视觉技术在农业环境监测与控制方面具有重要作用，通过对农业环境的图像分析，机器视觉系统可以实时监测土壤水分、温度、光照等参数，为农业生产提供科学的环境调控方案，我国研发的“智慧农业环境监测系统”，利用机器视觉技术监测农田环境，实现精准灌溉、施肥等作业。
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机器视觉技术在农业领域的应用案例丰富多样，为我国农业产业升级与创新提供了有力支持，随着技术的不断进步，机器视觉技术在农业领域的应用将更加广泛，助力我国农业迈向智能化、现代化。
标签： #机器视觉在农业上的应用案例
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