機器視覺未來在農業中的應用
為了更新系統的知識，執行一個聚類步驟，将功能集與目前形成知識模型的叢集進行比較。如果形成的特征集是類的一部分，并且與該類明顯相似，則可以更新相應的類。
如果功能集與現有類和叢集不顯著比對，它可以形成一個新的叢集，并随着時間的推移被引入類。
例如，類可以是蘋果上的疾病類型，其叢集由不同疾病的顔色和紋理特征資訊組成，或者這些類可能是有缺陷和可銷售的蘋果，無論它們是生病還是損壞的。
聚類和分類算法都有學習規則，可以決定特征資訊是否屬于叢集，或者叢集的組合最能代表一個類。
提供跨類的權重響應，并決定在分類期間提供給分類器的特征資訊是目标資訊還是非目标資訊特征資料通常在訓練分類器後使用，以确定訓練有素的模型對目标對象的識别效果。
在将目标有足夠的知識程式設計到系統中後，可以進行對象識别，進而産生對應用程式滿意的測試結果。
在确定目标資訊後，可以确定其他名額，例如計算現場識别的目标對象數量。
與人類相比，機器視覺系統具有優越的決策潛力，因為它們能夠在人類感官範圍之外感覺并存儲和分析大量特征資訊。
這一事實使機器視覺系統成為農業營運中具有吸引力的方法，通過目視檢查手動收集的資料通常用于決策，更頻繁和更廣泛的視覺觀察是可取的。
機器視覺系統通過在農場操作之前、期間或之後彙總、分析和報告相關目标資訊來加強農場監控。整個農業生産系統都使用機器視覺系統，以幫助自動化任務和決策。
農業生産系統可以推廣為七個頂級男性年齡主題，将特定的農場營運歸類。
農業生産周期中的這七個管理主題可以定義為：種植或飼養牲畜的田地或設施和基礎設施的準備配給保護。
監測該周期的投入和外部威脅，以幫助根據市場需求保持品質；種植或飼養牲畜，管理植物或動物通常脆弱的開始生長期；生産力，監測和優化植物或動物的整體産出和健康。
收獲，生産力和保護滿足了市場需求和選擇對市場來說是可行的；加工，其中植物或動物被加工以适應存儲、運輸和出售給市場；以及它提供了監控這些操作的工具與管理層用于幫助優化生産的資料之間的聯系。
其中監控工具在準備、種植或飼養、生産力、收獲和加工操作期間監測和提取資料，以便為所有主題的保護行動提供資訊。
為了提供最可行、可靠和可重複的機器視覺解決方案，需要對目标對象進行詳細的不足及其功能随時間變化。
需要通過與農民、行業組織和行業服務提供商（如農學家和獸醫）協商來了解農場營運，以确定生産周期中整合該系統的最合适點。
一般來說，當任務是盡量減少生産損失或提高效率時，從早期階段就檢測和跟蹤目标對象是有益的，因為可以計劃操作以最大限度地提高其有效性并最大限度地降低成本。
例如，從保護的角度來看，在雜草與周圍作物産生競争之前，應該清除雜草，并且需要額外的機械能量或化學應用來控制它們；或者應該及早發現疾病，這樣治療更有可能有效，并且可以最大限度地減少疾病的傳播。
在監測期間，可以使用量化問題規模和發展速度的資訊來确定适當的操作時間和方法。
機器視覺系統可以持續運作，以執行由于勞動力要求和疲勞或缺乏經驗的人類檢查員造成的不準确分析而無法完成的監控任務。
未來的機器視覺應用可能會擴充農業企業的附加任務，為擴張提供機會，并在支援服務業的發展和商業化過程中創造就業機會。許多現在能夠執行的機器視覺系統以前從未被認為在經濟上可以手動執行。
雖然機器視覺系統能夠從圖像資訊分析中自動做出決策，但它們觀察目标對象的視角可能不足以進行正确的分類。
在許多應用中，空中和地面機器人通常被稱為無人駕駛飛行器和無人駕駛地面飛行器正在成為合适的飛行器，作為将機器視覺系統操縱到獨特的地面和空中有利位置的身體，從圖像中提取各種資訊。新興和未來的機器視覺系統有可能提高産品産量和品質、利潤率、農民和消費者意識以及信心。
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