計算機及網絡系統近 20 年來有了突飛猛進的進展，已成為人們生產、生活、學習和娛樂必不可少的工具。計算機技術在各行各業都有著廣泛的應用，應用到農業領域始于20 世紀 50 年代初的美國。從最初簡單的農場管理到作物生產管理自動化、農田灌溉調控自動化、畜禽生產管理自動化、農機管理與產品加工自動化和農業數據庫、模擬模型、網絡等，計算機的應用給美國農業生產帶來了高質量、高效率和高收益。電子計算機在我國農業中的應用起始于 20 世紀 70 年代初期，其應用領域包括種植業、畜牧業、漁業、林業等，從教學科研到生產管理均取得了初步的成果。

在由傳統農業的經驗耕作、管理、規劃、決策向現代農業的科學耕作、管理、規劃、決策轉變的過程中，計算機技術起著非常重要的作用。該文著重對計算機圖像處理和機器視覺技術在農作物種質檢測、種子計數、農產品品質檢測與分級、作物生長狀態監控及農業機械、農業機器人作業中的應用進行了論述，并簡單介紹了計算機在節水灌溉、畜牧業生產和食品農產品安全領域的應用情況，提出將云計算應用于農業領域，將有助于解決農業高度分散、生產規模小和時空變異大等問題，應加快推進研究與技術實踐。計算機技術、微電子技術和通信技術構成了現代信息技術的主要特征。

近年來，3S 技術、人工智能、圖像模式識別、多光譜識別等高新技術的發展，推動了精細農業技術體系的廣泛實踐。計算機視覺技術在農業領域的應用主要包括田間收獲作業、作物生長狀態監測、農產品品質檢測及分級、雜草與病蟲害防治等。數字圖像處理與識別技術在種質資源檢測方面為替代傳統的人工檢測方法，為實現農業現代化提供了重要的技術力量。利用機器視覺測定種子個數可以節省人力，但有時種子疊壓在一起，使得采集后的圖像不能對種子顆粒進行直接計數，此時需用到種子圖像分割算法。

我們針對玉米種子大小不均、形狀不規則、分割難度大的現狀，提出了一種基于逐步改變閾值的分水嶺分割算法，較好地解決了粘連玉米的分割問題，并成功應用于基于機器視覺的玉米計數。朱偉興等將攝像機采集的大豆顆粒圖像經預處理后，提取所有的顆粒塊區域，采用支持向量機分類法，可以實現智能識別顆粒疊加類型和自動分割，提高了大豆千粒重的測定效率和精度。20 世紀70 年代，美國、日本等發達國家已開始進行將機器視覺技術用于農作物種子質量檢驗評價的研究，國內在這方面的研究則起步較晚。

1994年，美國農業部農業研究服務公司和康奈爾大學合作研制利用蘋果近紅外和可見光反射、透射探測蘋果損傷和缺陷的計算機視覺系統。在農業機器人研究領域，圖像處理技術主要應用于機器人的視覺導航和采摘機器人的果實辨識等。國外已開發出一大批蔬菜水果采摘機器人，國內在這方面的研究起步較晚，始于20世紀90年代中期，但發展很快，很多高校、研究院所都在進行農業機器人和智能農業機械相關的研究。中國糧油儀器網  http://www.shuangblog.com/