机器视觉在农业领域的应用广泛，主要包括以下几个方面：
1. 智能农机与农田管理：
机器视觉技术被应用于智能农机中，通过对农田进行各种检测和分析，如作物的生长状态、病虫害的发生情况以及土壤养分的情况，实现精准农业管理。
智能农机还能根据机器视觉技术的分析结果进行精准的作物喷洒、施肥、灌溉等农事操作，提高农业生产效率，降低作业成本，并减少对环境的影响。
2. 农产品特性及生长过程监测：
利用机器视觉技术，可以对农产品的形状、颜色、纹理等基本表面特征进行监测，从而反映作物的生长发育动态，如叶片衰老进程、幼苗生长率、作物缺水缺肥等。
3. 农产品质量分级与检测：
机器视觉技术在农产品质量分级、检测中应用广泛，通过处理农产品图像，根据预先设定的分级标准完成自动分级，不仅分级效果好，而且处理效率高。
这种技术能够排除主观因素干扰，对一些指标进行定量描述，具有人工检测所无法比拟的优越性。
4. 农业视觉机器人：
机器视觉技术及其机械控制技术在农业工程中的应用主要体现在农产品收获中的采摘机器人、田间作业机器人等，这些机器人能够自动化地完成一些复杂的农业任务。
5. 农业资源调查与评估：
机器视觉系统还可以用于收集、存储和使用有关土地、作物管理、宏观区域分布的信息。通过分析卫星、航测、遥感图像图片，可以得到植物分布、绿化和沙漠化地域、作物面积、水分蒸发、虫害范围等数据，有助于对农业资源进行全面的调查与评估。
机器视觉技术在农业领域的应用涵盖了智能农机、农产品特性及生长过程监测、农产品质量分级与检测、农业视觉机器人以及农业资源调查与评估等多个方面，为提高农业生产效率、降低成本、实现精准农业提供了有力的技术支持。
