随着计算机以及图像处理技术取得突破性进展，机器视觉作为一新兴领域，其研究发展速度之快令人瞩目。特别是在农业工程领域，利用基于机器视觉技术的高精度测量方法已悄然兴起并得到广泛推广运用。例如，将机器视觉检测技术运用于农产品的分级过程中，能显著降低人工操作繁琐度，从而大幅度提升检测运作效率。

    此项技术具备显著模拟甚至超越人类肉眼的能力，不仅能够对农产品或工业产品的表面形态特性以及位移大小等几何参数进行实时、在线且精确的测量，而且还具备无损伤、高效率及高精度等诸多优势，因此在工业和农业自动化以及智能化作业方面发挥着举足轻重的作用。

    然而，要实现机器视觉的高精度测量，图像处理及边缘检测算法、系统标定、平台搭建以及软件实现等关键技术环节缺一不可。新型农业生产模式以及新技术的引入推动了农业机械的革新和升级，使得智能化农业机械的技术条件日益成熟。自20世纪90年代以来，伴随着计算机技术以及信息采集与处理技术的飞速发展，自走式农业机械的田间自动导航以及机器视觉研究受到高度关注，已然成为探索在农业机械装备中应用智能控制等高新技术研究的热门领域。

    在农业机械导航系统中，定位精度对于农业机械能否顺利进行路径自动追踪起着决定性的作用。为进一步提升农业机械的导航定位性能，我们采取了基于全球定位系统（GPS）和机器视觉相结合的多传感器组合导航定位方式来获取相关信息。通过这种方式，导航定位精度和稳定性均得以大幅提升，定位曲线变得更加平滑，有效解决了仅依靠单一传感器进行定位所带来的种种问题。此外，该方案还能有效减小定位数据的标准偏差，避免因视觉信息丢失导致导航无法正常运行的状况发生，从而增强了整个系统的稳定性。

    随着现代农业的蓬勃发展以及新技术的层出不穷，机器视觉测量技术在农业工程领域的应用范围正逐步扩大，这无疑将引领农业机械行业迈入全新的发展阶段。