主頁（http://www.by236.com）：安防設備提升農業管理效益

　　【中國集群通信網】以色列Ben-Gurion大學工業工程和管理系的教授Yeal Edan說，由于科技的進步，在農業領域，有關機器應用的研究最近又再度興起。由該大學多個學科科學家組成的研究小組正在進行兩個項目的攻關研究，其中一個就是研發用于棗椰樹藥劑噴灑和花粉傳播的原型機器人。

　　棗椰樹的藥劑噴灑和花粉傳播工作現在是由一個三人小組在一個距離地面18米或者更高的平臺上進行人工作業的。這樣做非常危險，由于平臺處于被架高的位置，因此引發了很多事故。人們也會通過一個地面高壓噴射器對棗椰樹進行藥劑噴灑工作，但這樣純屬無奈之舉，而且對環境非常有害。

　　Edan的工作小組正在研發一種能夠有效且準確地執行棗椰樹藥劑噴灑和花粉傳播工作的自動儀器，它可以安裝在一個單人駕駛拖拉機的機器設施上。該儀器由一個機器臂和電腦控制的噴灑器組成，人們可以通過利用含攝像機的電腦影像系統進行棗椰樹樹枝監測和定位。該系統可以將受傷風險降至最低，并極其有效地節省勞動力(三人小組現在只需一人)，還可以實現噴灑的最大精確性，從而減少化學污染品的處理麻煩。目前，一個小型的模型設備已經完工并處于初步實驗中。

　　利用機器進行噴灑的優勢在于它能夠將藥劑噴灑在需要的目標之上。例如，恰到好處地使用除草劑以及精確地只針對樹冠部分進行噴灑，這樣將顯著地降低噴灑數量，從而節省成本，避免環境污染。

　　在噴灑過程中，植被的樹蔭形狀及密度探測由一個使用熱能和RGB(顏色模式)的攝像機負責。該信息會被及時傳送到機械臂中，后者將根據探測到的樹蔭形狀調整噴嘴方向。

　　機器人成像

　　目前，人們已經投資了一些感應技術用于對果實的光線強度、光譜及分布區域進行探測。由于果實的目標位置、大小、形狀和成熟度的不確定性，因此需要一個完善的傳感系統，以進行果實定位并確定一個目標果實是否成熟，而前者又受到不斷變化的成像條件干擾(例如云層，太陽方向)。通過使用不同的傳感器來識別不同的果實型號、形狀及顏色，將成為未來一種比較可行的技術。目前，不同的識別算法已經得到應用：如形狀識別及位置識別算法。良好的定位一般通過實時圖像傳感器、觸覺傳感器、激光鐳射和超聲傳感器實現。

　　多光譜攝像測繪

　　“農民需要提高產量，并增加生產能力以實現更多利潤，”Vision Asia Technology的常務董事Wojciech Majewski說，“高空成像可以用在高針對性、高分辨率成像中。植被在近紅外光譜范圍內具有廣泛的光譜反射性。我們可以通過一個多光譜攝像機分離綠色、紅色和近紅外光線，并通過數據處理來產生一個關于植被健康狀況的成像圖。我們能夠很清楚地看到水壓情況;土壤中的氮是否缺乏;單位面積內反映出來的植物數量、大小和樹葉層次等;通過一片葉子的海棉層厚度所反應出的植物活性;葉子的綠色程度(與葉子中的營養和葉綠素水平有關)等。通過使用多光譜攝像測繪技術，整個種植場所植被健康程度的不同可以充分反應出來，例如最健康的植被有哪些?存在什么問題等。有了這樣的信息以后，人們可以努力解決問題并提高農作物產量和利潤。

　　家畜管理方案

　　FSI Technologies的首席運營官Fred Turek指出，安防設備最近被應用到了家畜飼養領域。該領域使用安防設備的目標是：探測不安全家畜在安全區域出現;危險人員在家畜活動的安全地區出現;另外，還可用于白天強光的探測。雖然，目前針對肉食性危險動物的探測還不包括在內，但整個功能很容易添加。

　　為實現更高的可靠性，人們更傾向于使用顏色成像而非標準分析及灰度成像。該解決方案包括由四個攝像機和優化鏡頭組成的一個CVS-700影像單元。幾何設計(區域范圍內攝像機的安裝和調節)的目標重要包括：使空間分辨率的差別最小化(攝像機的距離);當圖像發生分辨率差別的時候，在每個地區的成像中保持這種差別不變。

　　通過使用中央影像處理器(Central Vision Processor)，可以完成圖像分析并自動形成解決方案。該方案中使用的軟件工具可以對實際的圖像及所拍攝的圖像進行比對，通過分析目標對象的長度、高度、寬度、圖像區域等來區別是人類、家畜或非前兩者的物體。如果探測到人類或家畜的話，解決方案提供兩種通過三個監測點來確定目標身份的觸點閉合(一個針對人類，一個針對家畜)。探測到物體的話，影像單元會儲存一個實際影像的圖片，人們可以通過一個標準PC/以太網網絡進行簡單查閱該圖片。