机器视觉在农业生产中的应用较少，但在农产品质量等级、检测、农田病虫害控制、农业自动采集系统、作物生长过程检测、农业机器导航等方面取得了突破。机器视觉技术在对作物和农产品的理解上比眼睛更客观、更标准，但由于农田环境的复杂性和非结构性特点，农业生产中使用的机器视觉还不成熟。

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一、应用于农产品质量分类和检验

农产品的质量水平可以决定农产品的质量和农产品的商品价值。人工分类耗时，分类精度低。利用机器视觉检测技术处理农产品图像，按照预设的分类标准完成自动分类，不仅可以达到良好的分类和检测效果，而且具有较高的处理效率。

二是农田疾病和病虫害控制的应用

病虫害不仅会导致作物的大规模生产，还会对农产品的质量产生一定的影响。机器视觉技术的发展为作物病害诊断和杂草识别提供了快速、廉价、无损检测的可能性。作物病害本身具有多样性和特征的变化特征，给机器视觉诊断病害带来了许多困难。目前，机器视觉病虫害检测的研究取得了一定的成果，但大部分仍处于试验阶段，实时检测有待进一步改进。

三、农业自动采摘系统的应用

采摘水果和蔬菜是农业生产链中最耗时的部分。农业机器人在解决劳动力短缺、降低收集成本、降低劳动生产率、确保及时收集水果和蔬菜方面具有巨大的潜力。由于果蔬生长位置和方向的随机性，工作环境复杂多变，对视觉分辨能力要求较高。为了在三维空间中实现水果和蔬菜的准确位置，目前机器视觉定位水果和蔬菜来的单目视觉发展到双目视觉或多目视觉。

四、作物生长试验的应用

作物生长信息主要用于提供关于作物生长状况的信息，包括水、温度和营养状况SiliconMotion代理替代精准农业提供信息支持。机器视觉作物生长信息检测主要是及时收集作物图像，通过图像处理提取作物营养状态信息，为判断作物生长状态提供决策支持。然而，作物生长是一个复杂的动态过程。由于环境不稳定，对实时测试设备的要求很高。

五、农业机械导航的应用

随着农业机械化和智能化的发展，自动导航系统已成为农田机械设施的重要组成部分，并已应用于自动收获和农药喷洒。机器视觉是农田机械设备导航系统的关键技术部分，通过实时监控和图像处理提供导航和定位所需的信息。

农业机械导航是实现农业产业完全自动化的关键。作物线、田间沟、沟渠等田间环境为导航提供了强有力的信息支持。边界点和线可以通过颜色对比获得机器视觉，有效的图像处理算法可以提取线路。然而，在非结构农田环境中，不同形式的杂草阻碍了导航信息的提取。