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软件工程与项目管理
Software Engineering & Project Management

统农业喷洒技术存在的局部过量喷洒农药的问题，减少农药喷洒对周边生态环境
的污染，在一定程度上为我国环境保护工作落实提供助力。
2. 农业收获机械中计算机视觉技术的应用
随着农业机械化水平提高，其农业收获环节也会涉及机械设备的使用，在
该环节合理应用计算机视觉技术，并发挥该项技术优势，不仅有利于促进农业机

械信息化建设，也能实现智能化农业机械技术具体化应用，满足高效率收获农作
物的需求，在一定程度上还能极大地提升农业生产便捷性。以果类农作物田间采
摘作业为例，人工采摘是传统农业收获阶段主要运用的方式，不仅采摘作业效率

低，而且无法满足大面积农作物高效率采摘的作业要求，还增加了额外种植成本，
直接影响种植户经济收益。而在智能化农业机械中应用计算机视觉技术，能将应
用对象精确到一个单位，利用摄像功能获取田间环境图像信息，对果实及植物茎
叶等进行识别，综合分析田间果类农作物生长情况，再通过对比大数据，为果农
判断果实成熟度提供有价值的参考，实现更加智能化地开展采摘作业。该项技术

的应用，既能充分体现农业收获精准度，又能有效提升采摘作业效率，提高果农
经济收益，但在实际应用中仍存在一定缺陷。例如，应用计算机视觉技术辅助开
展圣女果采摘作业时，该项技术可以识别出色彩特征较为鲜明的圣女果，精准区

分果实与茎叶。但当果实与茎叶颜色相近时，计算机视觉识别准确率将降低，无
法实现智能化采摘。因此，在未来技术应用发展过程中，需要注重技术改进，提
升视觉识别精准度。
现阶段，将 Root AI 采摘机器人与计算机视觉技术相结合，可以满足室内农
场采摘农作物的需求。首先，Root AI 采摘机器人对高度混乱和复杂的生长环境

有着较强的适应性，能够保证自身在该环境下正常稳定运行。其次，对于室内农
场种植蔬果是否成熟的实时检测，运用计算机视觉技术中的视觉算法可以对已成
熟的果实进行准确识别，同时判断并精准定位果实所在空间位置。最后，利用

Root AI 采摘机器人带有多个传感器的机械手，在 3D 环境感知的基础上，对室内
空间信息进行收集，并规划正确的采摘路线，可以完成蔬果采摘作业。
3. 农业机械导航中计算机视觉技术的应用
农业机械导航中对计算机视觉技术的应用，具体涉及以下几方面内容：第一，
充分利用计算机视觉技术的特性，为田间机械设备运行路线精准获取和反馈提供

技术支持。随着农业机械化水平不断提高，各类农业机械设备被广泛应用于农业

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