春回大地，农事渐起。中国各地进入春季田管和春耕备耕的关键期，各类新技术、新设备赋能农业生产，助力稳产增收。

不仅是把握农时需要争分夺秒，后期的分拣阶段更是“抢”字当头。既要尽快将过磅称重、分拣打包，还要严守标准关、质量关、安全关，确保农产品到达消费者手中时的新鲜度和高品质。

应用案例分享：玉米棒不间断计数

机器视觉技术是一种通过计算机模拟人类视觉功能的技术，它能够对图像进行采集、处理和分析，从而实现对目标物体的识别、测量和计数等功能。在玉米棒计数中，机器视觉技术具有以下优势：

• 高效性：机器视觉系统能够在短时间内处理大量的图像数据，快速准确地完成玉米棒的计数工作，大大提高了工作效率，适合大规模的玉米种植和收获场景。

• 准确性：相比人工计数，机器视觉技术能够避免人为因素导致的误差，如疲劳、疏忽等，提供更稳定、可靠的计数结果，确保计数的准确性。

• 适应性：机器视觉系统可以在不同的环境条件下工作，如在强光、弱光、灰尘等复杂环境下，依然能够稳定运行，适应各种实际生产场景。

机器视觉玉米棒计数的关键技术

机器视觉玉米棒计数系统主要由图像采集、图像预处理、特征提取和计数算法等部分组成。以下是各部分的关键技术：

• 图像采集：使用高分辨率的相机和合适的光源，获取清晰的玉米棒图像。相机的参数设置和光源的选择对图像质量有重要影响，需要根据实际场景进行优化。

• 图像预处理：对采集到的图像进行去噪、增强等处理，以提高图像的质量和清晰度。常用的预处理方法包括滤波、灰度变换、边缘检测等。

• 特征提取：从预处理后的图像中提取玉米棒的特征，如形状、颜色、纹理等。这些特征将作为计数算法的输入，用于区分和计数玉米棒。

• 计数算法：根据提取的特征，采用合适的计数算法对玉米棒进行计数。常见的计数算法包括连通区域分析、模板匹配、深度学习等。

机器视觉玉米棒计数的实际应用案例

• 玉米收获机自动化：在玉米收获机上安装机器视觉系统，实时监测和计数收获的玉米棒数量，实现收获过程的自动化和智能化。这有助于提高收获效率，减少损失。

• 玉米仓储管理：在玉米仓储过程中，利用机器视觉技术对玉米棒进行计数和库存管理，准确掌握库存数量，优化仓储空间，提高管理效率。

• 玉米育种与品质检测：在玉米育种和品质检测中，机器视觉技术可用于计数玉米棒的数量，同时分析其形态、尺寸、颜色等特征，辅助育种决策和品质评估。