Page 239 - 农产品质量检验检测与质量控制

» 第九章 人工智能技术与农产品质量安全

及神经网络还有深度学习技术等，来达到对局部环境具体情况进行解析的目的，可以
确保农业机械自主地对障碍物展开识别、检测，最终取得对全局或者是局部多维度环
境做出有效感知的效果。另一方面，能够结合地貌以及土质情况开展耕深方面的自动
调节。例如，国外某大型农机企业 2012 年便借助相应的自驾系统设计研发出了智能
化的农耕机以及收割机，相关工作人员仅需在开展耕作活动前，将可能遇到的状况或

者是田地信息全部输入 GPS 系统当中，拖拉机便能够结合 GPS 系统的指示进行自动
行驶，前方还会开展红外线持续扫射，从而避免撞上障碍物。
3. 在播种机械中的应用

精准播种已经成为农业机械需要重点研究的内容，主要指的是在实际开展播种作
业时，保证种子间能够始终处于一个合理的间距以及能够实现适量播种等，从而保证
农作物可以在最大程度上有效摄取阳光、水分以及矿物质，并且可以对土地等资源进
行充分利用，切实提高农作物实际产量。现阶段，播种机一般均为纯机械式结构，实

际工作方式是依照一定时间间隔合理地排出种子，以此达到种子间距一致的目的。对
于排出种子的具体时间间隔，能够结合机械设备实际行走的速度进行设定，但由于机
械作业过程中有着一定的不稳定性，所以容易出现单次无法排出种子或者是单次排种

过多等问题。面对这一情况，可在播种机当中装设智能摄像头，借助神经网络有效地
对种子实际抛洒过程开展分析工作，比如实时记录排种过程、有效标识未播或者是多
播种子的具体位置以及编号等，可以替代人工识别，进一步减少劳动成本。此外，一
些智能播种机械设备，还能够借助探测装置有效获取土壤信息，再借助算法有效计算
出最佳的播种密度，同时自动开展播种作业，美国研发设计的机器人 Prospero 是此类

智能播种机械设备中的代表。
4. 在收获机械中的应用
通过将人工智能技术应用于收获机械当中，可以实现对小麦、水稻以及玉米等一

系列农作物的智能化收割，可进一步减少人工劳动量，提高收获效率以及质量。在实
际收获作业时，谷物脱粒、分离以及清选检测等作业内容，属于收获机开展收获作业
时的重点步骤，直接关系着收获质量的高低，通过应用人工智能技术可实现对这些作
业内容的智能化管控。例如，对于小麦收获机而言，需要先借助割台来有效地对小麦

开展收割作业，再借助滚筒转速调节以及凹板间隙调节等合理地对小麦开展脱粒、分
离还有清选作业。此时收获机本身的行驶速度以及割台高度还有滚筒转速等一系列参
数都可以对脱粒、分离以及清选工作成效产生决定性的影响。对此，可在收获机作业
舱内合理装设智能摄像头，其可借助神经网络，达到对小麦脱粒作业情况的实时监测，

然后借助深度学习方法，快速地计算出最为适宜的行驶速度、割台高度以及滚筒转速
等，然后及时对这些参数做出调整，从而保证能够将作物彻底收获干净。

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