行业研究 | 设施蔬菜中应用的那些人工智能技术“od体育官网”

发展历程 / 2021-08-19 01:43

本文摘要:设施农业在现代农业中占有重要职位,是我国 现代农业生长的标志。设施农业是设施和现代农业的组合,包罗设施蔬菜、设施花卉、设施 畜牧等工业,其中设施蔬菜的规模最大。设施蔬菜栽培通过人为控制情况因子,可以挣脱传统农 业自然条件的制约,从而实现高产、优质、高效 的蔬菜生产。 在设施设备中,节能日光温室、塑料大棚温室和普通日光温室生长速度最快。生长 集约型设施农业成为我国现代农业的生长趋势。

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设施农业在现代农业中占有重要职位,是我国 现代农业生长的标志。设施农业是设施和现代农业的组合,包罗设施蔬菜、设施花卉、设施 畜牧等工业,其中设施蔬菜的规模最大。设施蔬菜栽培通过人为控制情况因子,可以挣脱传统农 业自然条件的制约,从而实现高产、优质、高效 的蔬菜生产。

在设施设备中,节能日光温室、塑料大棚温室和普通日光温室生长速度最快。生长 集约型设施农业成为我国现代农业的生长趋势。

人工智能技术在蔬菜产前阶段的应用人工智能在产前阶段可以对土壤、作物品系 等做出科学分析,资助农民选择适合的作物品 系,为后续的农业生产提供保障。土壤分析[4]是 蔬菜产前阶段最重要的环节,通太过析土壤中的 有机物、无机离子、微量元素等来指导后续施肥 的用量以及种类;通太过析土壤的酸碱性来指导 农民选择肥料的类型,如碱性土壤,可以选择加 入一些腐植酸类肥料,作物只有在合适的酸碱条 件下才气更好地吸收无机盐,才气康健地生长发 育;通太过析土壤的含水量,科学指导作物灌 溉,制止湿度太大而引起病害;通太过析土壤中 的微生物,可以对有害微生物提前预防,制止造 成损失,同时合理使用土壤中有益微生物对农业 生产更有利。Elgaali[5]使用非侵入型探地雷告竣 像技术来探测土壤,并用神经网络分类器对土壤 举行分类研究,建设了土壤特征与宜栽作物的关 联模型。

Raju等[6]使用专家系统WBS-FLAB来评 估土地革新措施,效果讲明该方法可以为景观规 划提供有效的信息。人工智能技术在蔬菜产中阶段的应用人工智能在设施蔬菜产中阶段的应用,主要 是应用农业专家系统、农业机械人、人工神经 网络技术等。

这些技术能科学指导农民更好地种 植、治理,进而提高作物产量,实现农业的现代 化、自主化治理,使农业生产不再是低级的体力劳 动,而是机械化、自动化、科学化的新型工业。专家系统拥有农业相关领域的知识储蓄,能 资助农民解决生产中遇到的各种问题。国际上农 业专家系统的研究始于20世纪70年月的美国,到 了80年月中期农业专家系统不再只是病虫害研究 诊断系统,而开始转向生产治理、生态种植、经 济分析、市场分析等方面。

这一系统可以让“农 业专家”随时指导每位从事农业生产运动的人,更好地实现资源合理化设置。在设施蔬菜产中阶段使用人工智能从事农业 生产,不仅可以提高生产效率,而且淘汰劳动投 入。

在蔬菜生产的耕地、施肥、播种、移栽、定 植、喷药、采摘及其生恒久间的情况控制均能实 现智能化。苏丹等[7]将UG、ADMAS软件引入到 夹持机构中,实现了夹持机构结构合理、夹紧力 的盘算同步优化,为夹持机构的稳定性设计提供 了理论依据。

张娓娓等[8]以农业机械人的采摘控 制系统为研究平台,基于滑觉传感检测技术设计 了柔性采摘系统。试验效果显示,该系统运行稳 定、可靠,对于实现蔬菜的无损采摘具有十分重 要的意义非化学方式除草是生产绿色农产物的关键, 智能除草机械人是一种能够识别作物与杂草,并 能快速除草的自动化除草装备,能够大大淘汰劳 动力、降低成本、掩护情况。胡炼等[9-10]提出一 种基于视觉作物识别和定位的方法,使用像素 累加曲线、正弦波曲线以及曲线尺度偏差综合 获取作物位置,效果讲明该方法能够适应差别 天气、差别作物,其中生菜识别率到达100%; 同时,研制了一款爪齿除草装置,通过轨道切换 使伤苗率低于8%。

张朋举等[11]设计了八爪机械除 草装置,接纳电磁铁控制运动轨迹,使伤苗率 低于10%人工智能技术在蔬菜产后阶段的应用人工智能在蔬菜产后阶段的应用也有很辽阔 的前景,已在产物质量分析、产物分类等方面有 很好的应用。随着生活水平的提高,人们对食品宁静问题 越来越重视,农产物质量检测也越来越受到关 注,其中电子鼻检测、图像识别等应用到农产物 检测中。

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电子鼻检测方法在操作难度、检测时 间、便携性等方面都体现不俗。Arnold等[12]应用 电子鼻系统丈量新鲜度与微生物种类、数量和挥发性物质之间的联系;Concina等[13]使用电子鼻 技术检测罐装去皮的番茄,发现该电子鼻可以分 辨番茄是否变质,还能对特殊污染物(如大肠杆 菌)举行早期检测。

申广荣等[14]使用HACCP设计 了蔬菜宁静生产决议系统,试验对大葱、甘蓝、 黄瓜、生菜、西兰花举行了研究,以农户或企业 用户的身份登录后,用户可以直接查询或输入大 葱产地情况水、土、气等检测数据,并选择系统 提供的有关尺度,系统自动给出判断效果;同 样,用户可选择检测其产物所属级别、重金属和 农药残留是否超标等。在产物分类方面,王松等[15]为解决协同过滤算法的稀疏性和可扩展问题,接纳产物分类技术 和Web技术对产物举行分类,效果讲明能够有效 改善推荐质量,更好地为客户提供个性化的推荐 服务。姜伟等[16]对蔬菜自动识别系统设计和实现 方法的硬件选型及结构搭建、软件算法等举行研 究,详细是:在相机捕捉目的物体后,系统会对 图像举行支解、颜色和纹理特征提取操作,将特 征与实现训练的特征库(在线或离线)举行比 较,最终输出识别效果。经测试,该方法可靠易 行,对日常蔬菜能够到达81.5%的识别率,能够 实现在庞大情况下识别果蔬种别,可以有效地节 约时间及经济成本,具有现实意义。

人工智能的不足及难点分析近年来人工智能工业的发作式生长,也袒露 了一系列问题。第一,焦点尖端人才难引进[17]。近年来,我国为了引进高精尖人才投入很大,但 只凭借高人为、高福利还不足以感动人心。

主要 原因是海内尚未形成学术研究和技术开发的良好 情况,另一方面现在人才引进的方式单一。第二, 市场战略性人才不稳定。人工智能战略性人才的竞 争越来越猛烈,然而市场上大多数的从业人员并未 具备足够的专业理论知识和焦点技术,而且由于薪 酬待遇的原因,他们可能会频繁跳槽,这种不正常 的人员流动现象,不仅倒霉于人才自身知识结构的 积累,更会对工业造成倒霉影响。第三,专业性培 训机制不健全。

现在我国教育培训机构中关于人工 智能方面的培训只限于盘算机相关领域,专业单 一,不能为人才提供一个全面的知识体系。只有建设全面的培训体系才气造就更多的专业人才,从而 更好地为人工智能服务。设施蔬菜栽培是近年来生长起来的集约化的 综合生产体系,通过人为控制情况,如光照、 水分、温度等,为蔬菜提供更好的生长情况,以 利于提高产量,而且可以生产反季节蔬菜,进而 增加收入,但在设施蔬菜尺度化、设施自动化控 制等方面还存在不少问题。

设施蔬菜生产体系科 技含量低,多以传统履历为主,缺乏尺度化和自 动化系统,与蓬勃国家另有很大差距[18]。蔬菜设 施生产需要高新技术支持,使用盘算机网络控制 温度、水分、光照,测定土壤身分,合理施肥, 产后产物检测、分类、包装等,如何使用人工智 能提高设施蔬菜的自动化水平,生产相关配套设 施、情况控制技术等是未来急需解决的问题[19]。

盘算等问题。由于农业大数据具有数据大、泉源 广、动态强等特征,给数据的收罗和整理带来了 难题,要想形成有序的农产物数据收罗,必须采 用有针对性的技术,特别是关于隐私数据的掩护 技术,保证信息宁静,建设完善的农产物数据信 息平台。近年来人工智能技术已经取得了长足的发 展,未来人工智能与大数据联合,能够资助人们 治理生产、取代重复性劳动。

在建成农业自动化 平台的基础上,通过智能感知系统,农业生产中的数据源源不停地搜集到一起,如遥感卫星、 无人机监测的数据,经加工、筛选后,向治理员 推荐最合适的种植方案,实现全自动化的农业生 产,大大提高事情效率、淘汰人工成本[21]。未来 是人工智能的时代,也是农业生长的黄金时代, 增强科技研发、提高设施蔬菜科技水平,开发出 水肥一体化浇灌设备,精准施药设备,蔬菜收割、 清洗、质量检测、包装一体化设备,实现人工智能 化蔬菜生产,减轻劳动量、提高生产效率,为中国 蔬菜生产提供技术支持。

农业作为一国之本,如何使用农业大数据培 养和支持一批农业重点领域和关键技术的创新, 尤其是使用大数据和人工智能相联合促进智能化 农业、现代农业的形成,有着诱人的前景。作者:解福双,费雅君泉源:蔬菜业界视察接待大家在评论区交流分享更多精彩资讯,请连续关注数字农业分会官方账号!。


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