与大多数其他行业一样，数字化正在逐渐渗入农业增值流程。从工业规模的农业企业到小型农场，都越来越依赖与智能耕作接轨的数字技术。这一趋势有助于进一步提高流程的自动化程度和效率。
机器视觉是自动化的重要组成部分。在本白皮书中，您会了解到这项技术的工作原理以及使用这项技术支持现代农业流程的具体方法。您会了解到各种实际应用场景，并了解先进的农业企业如何凭借众多优势获得效益。
农业领域面临的挑战日益增长。劳动力短缺、法律标准和法规日益严格、成本上升、价格压力升高加之农田有限，迫使这一行业着手优化流程。因此，越来越多的农民依靠数字技术在未来保持活力，并使用基于智能耕作原则的现代信息和通信系统。这些系统可以与创新技术结合，例如物联网(IoT)、传感器和执行器、地理定位系统、大数据、无人飞行器(UAV)(如无人机)和机器人。
利用机器视觉实现高效和自动化流程
机器视觉在这方面发挥着重要作用。它越来越有助于提高农业特定流程的效率，并帮助这些流程在极大程度上实现自动化。这项技术起源于工业应用，数十年来已成功用于检测物体以及监测和优化制造过程。
机器视觉包括两个主要组成部分：硬件和软件。硬件是指图像采集设备，例如相机、扫描仪和传感器，它们从特定场景中记录大量的数字图像数据。然后，这些信息由机器视觉软件进行处理，再提供给相应的应用。软件通常在相关的工业PC(IPC)上运行，也越来越多地在紧凑型嵌入式设备上运行，甚至直接在图像采集单元上运行。然后，系统能够仅根据视觉特征自动识别特定物体和情况。
物体检测：精确、灵活、快速
与其他识别方法相比，机器视觉具有许多关键优势：特别是高精确度和可靠的检测率，让其极具吸引力。它还非常灵活。可以通过优化图像处理算法，在所有可能的场景检测各种物体，甚至是从不同角度。此外，机器视觉运行速度非常快，短短几毫秒内就能精准识别物体。
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