袁挺介绍，机器视觉是通过视觉产品（即图像采集装置）将被拍摄的目标转换成图像信号，并传送给专用的图像处理系统，系统得到目标的形态信息，再将像素分布和亮度、颜色等信息转变成数字信号。随后图像处理系统对这些信号进行各种运算来提取目标特征，进而根据判别的结果来控制现场装备的动作。
“机器视觉最基本的特点就是可以提高生产的灵活性和智能化程度。在一些不适于人工作业的危险工作环境或者人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉。同时，在大批量重复性工业生产过程中，机器视觉技术可以大大提高生产的效率和自动化程度。”袁挺说。
“对于农业机器人来说，非结构环境主要指农田自然环境。非结构环境对于农业机器人作业来说存在诸多不确定因素，如自然光照多变、待作业空间复杂多变、作业对象千姿百态、枝叶果实相互遮挡等，这都成为机器人作业中信息视觉感知的技术难题。”张春龙说。
由于农业机器人的作业目标是离散个体，其个体特征具有随机性和多样性，这种非标准化的目标信息增大了农业机器人机器视觉系统感知与判断的难度。张春龙表示，机器视觉系统只有具备对作业对象的准确识别和对目标位置的精确感知，才能降低对作业对象的损伤，提高作业成功率和效率。
“目前，以机器视觉为主的作业信息感知技术已成为农业机器人智能化的关键技术和研究热点。”张春龙说。
多项技术打破国外垄断、填补空白
田间的非结构环境为农业机器人研发带来了挑战，制约着农业机器人技术的推广与应用。张春龙介绍：“非结构环境下农业机器人机器视觉关键技术与应用”项目通过对农业机器人机器视觉技术的深入研究，在非结构环境下信息获取、复杂光机电协同控制、“激光+视觉”多元信息感知等方面取得了技术突破，多项技术打破国外技术垄断，填补国内空白。项目扩展了人工智能技术在农业场景的落地应用，实现了农业机器人从实验室走向田间生产的创新实践，引领了传统农机的智能化转型。 |
