機器視覺在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中應(yīng)用相對較少，但在農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量分級、檢測、農(nóng)田病蟲草害控制、農(nóng)業(yè)自動采摘系統(tǒng)、農(nóng)作物生長過程檢測以及農(nóng)業(yè)機械導(dǎo)航等方面均有突破。雖然機器視覺技術(shù)具有在農(nóng)作物或農(nóng)產(chǎn)品等識別方面比人眼更客觀、更標準的特點，但是由于農(nóng)田環(huán)境的復(fù)雜多變性以及非結(jié)構(gòu)化特性，使得機器視覺在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的應(yīng)用還不成熟。

一、在農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量分級及檢測中的應(yīng)用

對農(nóng)產(chǎn)品進行質(zhì)量分級可以確定農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)，提高農(nóng)產(chǎn)品的商品價值。而人工分選耗時耗力，且分選精度不高，運用機器視覺檢測技術(shù)，對農(nóng)產(chǎn)品圖像進行處理，根據(jù)預(yù)先設(shè)定的分級標準完成自動分級，不僅能夠達到較好的分級和檢測效果，還具有較高的處理效率。

二、在農(nóng)田病蟲草害控制中的應(yīng)用

病蟲草害不僅會導(dǎo)致農(nóng)作物大量減產(chǎn)，在一定程度上會影響農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)。機器視覺技術(shù)的發(fā)展為作物病害診斷、雜草識別提供了快捷、低廉和無損檢測的可能。由于作物病害本身具有多樣性以及特征的變化性特點，為機器視覺診斷病害帶來諸多困難。目前對于機器視覺進行病蟲草害檢測的研究目前己取得一定成果，但大多研究還處于試驗階段，實時檢測有待進一步改善和提高。

三、在農(nóng)業(yè)自動采摘系統(tǒng)中的應(yīng)用

果蔬采摘是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)鏈中最耗時一耗力的一個環(huán)節(jié)，農(nóng)業(yè)機器人在解決勞動力不足、降低采摘成本、提高勞動生產(chǎn)率、保證果蔬適時采收等方面具有很大潛力。由于蔬果生長位置和方向的隨機性，作業(yè)環(huán)境復(fù)雜多變，對視覺辨別能力要求高。目前的機器視覺定位蔬果己由最初的單目視覺發(fā)展到雙目視覺甚至多目視覺，以實現(xiàn)對蔬果在三維空間的精確定位。

四、在農(nóng)作物生長過程檢測中的應(yīng)用

作物生長信息主要是用來提供作物生長狀況的相關(guān)信息，例如水分、溫度、營養(yǎng)狀況等，能夠為現(xiàn)代化的精細農(nóng)業(yè)提供信息支持。機器視覺對作物生長信息的檢測主要是及時一采集作物圖像，通過圖像處理提取作物營養(yǎng)狀況信息，能夠為判斷作物生長狀況提供決策支持。但是作物生長是一個較為復(fù)雜的動態(tài)過程，由于環(huán)境不穩(wěn)定，對其進行實時一檢測的設(shè)備要求較高。

五、在農(nóng)業(yè)機械導(dǎo)航中的應(yīng)用

隨著農(nóng)業(yè)機械化、智能化的發(fā)展，自動導(dǎo)航系統(tǒng)己成為農(nóng)田機械設(shè)施的重要組成部分，在自動化收割、噴施農(nóng)藥等方面己有應(yīng)用。機器視覺是農(nóng)田機械設(shè)備導(dǎo)航系統(tǒng)中的關(guān)鍵技術(shù)部分，通過實時監(jiān)測、圖像處理等來為導(dǎo)航、定位提供必要信息。

農(nóng)業(yè)機械導(dǎo)航是實現(xiàn)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)全自動化的關(guān)鍵，作物行、壟、溝等田間環(huán)境為導(dǎo)航提供了有力的信息支持。機器視覺可以通過色彩對比度獲取邊界點、線，有效的圖像處理算法可以提取出航向線。但是，在非結(jié)構(gòu)化的農(nóng)田環(huán)境下，作物形態(tài)各異和無序的雜草給導(dǎo)航信息的提取帶來一定干擾。