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

一、在農產(chǎn)品質量分級及檢測中的應用

對農產(chǎn)品進行質量分級可以確定農產(chǎn)品品質，提高農產(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，對農產(chǎn)品圖像進行處理，根據(jù)預先設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、在農田病蟲草害控制中的應用

病蟲草害不僅會導致農作物大量減產(chǎn)，在一定程度上會影響農產(chǎn)品品質。機器視覺技術的發(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、在農業(yè)自動采摘系統(tǒng)中的應用

果蔬采摘是農業(yè)生產(chǎn)鏈中最耗時一耗力的一個環(huán)節(jié)，農業(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、在農作物生長過程檢測中的應用

作物生長信息主要是用來提供作物生長狀況的相關信息，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備要求較高。

五、在農業(yè)機械導航中的應用

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

農業(yè)機械導航是實現(xiàn)農業(yè)產(chǎn)業(yè)全自動化的關鍵，作物行、壟、溝等田間環(huán)境為導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，在非結構化的農田環(huán)境下，作物形態(tài)各異和無序的雜草給導航信息的提取帶來一定干擾。