Vision 人工智能驱动的水培农业加强了对植物的监控

什么是水耕农业？

水耕法是一种不使用土壤种植植物的方法。植物被放置在生长介质中，用含有必需营养成分的水基溶液滋养。与传统农业相比，这种受控环境能让作物生长得更快、用水更少、占用空间更小。

在土地稀缺或土壤质量差的地区，水培法是一种实用的解决方案。有趣的是，无土栽培的概念可以追溯到远古时代，巴比伦人和阿兹台克人等文明发展了早期的无土栽培形式。

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虽然水培技术源远流长，但现代技术已将其转化为满足当今农业需求的高科技解决方案。现在，先进的系统可以直接向植物输送水分和养分。例如，营养膜技术（NFT）将一层薄薄的水流到根部，而气培技术则通过向悬浮在空中的根部喷洒细雾来输送养分。

然而，随着这些农场的扩大，跟踪单株植物变得越来越困难。即使叶片和茎干的颜色或形状发生微小变化，也可能是压力或疾病的早期征兆。及早发现这些问题对于防止它们在整个农场蔓延至关重要。定期对作物进行监测并迅速采取行动，对于保持作物健康和确保稳定产量至关重要。

计算机视觉在水培农业中的作用

与传统农业一样，水培植物的健康也取决于适宜的条件。即使养分、温度或湿度等因素稍有失衡，也会导致叶片发黄、生长迟缓或疾病等问题。由于水培系统依赖受控环境，任何干扰都可能在短时间内影响大量植物。

计算机视觉为农民监控作物提供了更好的方法。摄像头可以安装在种植区的上方，如植物托盘、架子或垂直架上，也可以安装在沿行移动的轨道上。这些摄像头可以全天候捕捉图像，为每株植物的生长建立可视化时间轴。

YOLO11 等视觉人工智能模型也可以对这些图像进行分析，它们可以检测单个植物、从背景中分割叶子、对生长阶段进行分类，并跟踪随时间发生的可见变化。这样就能更容易地发现植物或植物群是否出了问题。

例如，如果几株植物开始出现苍白的斑点，计算机视觉就能识别这种模式，并突出显示受影响的区域。通过将图像转化为可操作的洞察力，视觉人工智能可以帮助农民快速应对潜在问题，减少人工劳动，保持作物健康和高产。

计算机视觉在水培农业中的应用

既然我们已经讨论了计算机视觉如何改进水培系统，那么让我们来看看这项技术在现实世界中的一些应用。

智能水培技术和机器人技术

水培农场通常将植物种植在密密麻麻的托盘中，在不同的生长阶段需要移动托盘。移动托盘可以改善光照，简化植物护理，或为作物收获做好准备。在大型农场，手动移动需要花费大量的时间和精力。 

集成了计算机视觉功能的自主机器人可以使这一过程变得更容易。当这些机器人在温室中移动时，计算机视觉可以帮助检测每株植物的状况。 

一个有趣的例子是 Grover，这是一款温室机器人，设计用于运输大型植物模块，有些模块重达 1,000 磅。它使用传感器安全导航，并利用视觉人工智能监控作物健康状况。通过同时处理移动和植物评估，Grover 这样的机器人可以支持平稳的日常操作，并有助于减少受控农业系统对人工的需求。

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微型农场利用计算机视觉实现精准农业

水培农场并不一定需要很大的空间。可以在办公室、学校或医院等地方设置小型装置，在室内种植新鲜蔬菜。这些装置通常用于教育、健康计划或本地食品生产。不过，日常管理可能具有挑战性。工作人员可能很忙，或者缺乏植物养护经验，因此很难进行持续的维护。

传感器、摄像头和计算机视觉可用于全天监控植物的健康状况，让一切变得更简单。以巴比伦微型农场为例。他们的种植装置专为人们可能没有种植经验的室内空间而设计。每个装置都使用内置摄像头监控植物生长，并通过应用程序发送有用的更新和护理提示，使维护工作变得简单。

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人工智能视觉驱动的自动化工厂监控

多批次种植作物意味着植物成熟的时间不同。为此，农民需要知道哪些植物已经成熟，哪些还在生长。计算机视觉可以通过解读图像、检测植物位置并对其生长阶段进行分类来实现这一目的。 

这种方法实现了非侵入式监测，这意味着农民可以跟踪植物的健康和发育情况，而无需实际操作或干扰作物。通过定期分析图像，该系统可以监测一段时间内的进展情况，并发现表明植物何时接近成熟的模式。

下面我们就来看看它是如何工作的：

• 检测单株植物：首先，即使是在拥挤或重叠的托盘中，也可通过物体检测来定位和识别生长区域内的每一株植物。
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• 对植物特征进行分类：然后，图像分类可用于分析颜色、大小和形状等视觉特征，以确定植物的生长阶段或检测压力或疾病的迹象。
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• 为决策提供洞察力：将这些任务结合在一起，就可以跟踪植物在一段时间内的生长发育情况，并为农民提供清晰、及时的见解，例如哪些植物已经准备好收获，哪些还需要更多时间。

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计算机视觉在水培农业中的利弊

以下是在水培农业中使用计算机视觉的一些主要优势：

• 更易于扩大运营规模： 计算机视觉系统安装后，可用于更多的种植单元或地点，而无需增加人手。这使得在保持控制和一致性的同时，更容易扩大农场规模。
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• 远程访问和控制： 许多系统允许农民随时随地查看作物状况并接收警报，使他们无需亲临现场也能更轻松地管理农场。
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• 提高一致性： 自动监控减少了人为错误，使植物养护更加统一，整体质量更高。

尽管 Vision AI 在水培农业中好处多多，但也有一些局限性需要注意。以下是几个需要考虑的因素： 

• 对环境条件的敏感性： 计算机视觉系统可能会受到光线不足、反光、相机镜头脏污或起雾以及植物重叠等室内环境中常见问题的影响，从而降低准确性。
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• 兼容性问题： 一些农场可能需要升级基础设施，以支持 Vision AI 系统。老式设备可能缺乏安装和操作摄像头和传感器所需的电源、物理空间或网络连接。
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• 模型再训练要求： 在使用新的植物类型、照明设置或种植系统时，可能需要对人工智能模型进行重新训练或微调，这就增加了复杂性。

主要收获

物体检测和实例分割等计算机视觉任务可以更快、更准确地跟踪植物健康状况、生长阶段和整体作物表现。从检测压力的早期迹象到帮助制定收获计划，基于视觉的系统都能减少人工劳动，使日常工作更加连贯一致。

随着视觉人工智能技术的不断进步，它变得越来越容易使用，更能适应不同的作物类型，并可扩展到各种规模的农场。随着计算机视觉技术的易用性和精确性不断提高，它必将成为未来高效、数据驱动型农业的核心工具。

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