机器人在今天的农业任务中得到了广泛的应用。其中许多任务需要机器视觉算法技术。机器人及其机器视觉算法从田间犁地、种籽、杂草处理、生长监测、果蔬采摘、分拣、分级甚至包装等方面进行改造，使其更好地适应自身的功能。下面，通过本文了解机器视觉机器人在农业中应用的技术。机器人田间犁耕
　　田间犁耕是由一个无人驾驶拖拉机形状的机器人完成的。各种传感器，如全球定位系统，激光雷达和摄像头正在取代司机。基本上，它是GPS技术，以预定的路径规划为指导。机器视觉负责导航任务，尤其是在避障方面。利用Lidar建立了机器人拖拉机周围环境的三维模型。摄像机提供与此环境相对应的视频流。机器视觉的首要任务是对传感器的数据进行融合。一旦同步，就会发现障碍，并采取行动(比如绕过障碍)。
这里可以使用经典的识别算法，处理图像(常规摄像机)及其尺寸(Lidar)。然而，他们的表现与他们的编程目标密切相关。强度、颜色、形状和尺寸的变化可能会严重干扰性能–这意味着无法识别障碍。今天我们用深度学习若要识别其位置位于碰撞路径中的对象，请执行以下操作。正确的训练和广泛的标记例子，深度学习分类器可以提供一个高精度的导航。
播种和犁地差不多，这里的另一个挑战是紧紧跟随行并将种子植入它们的中心。这里的导航是基于深度学习的，允许处理任何轻松的条件来识别行。机器视觉在杂草处理中的应用
杂草处理使用自驱动机器人平台。面临的挑战是如何在作物之间机动、识别和分类杂草，以及通过喷洒或摘出它们来处理它们。这种机器人，通常比犁和播种机器人小，除了相机控制的多关节手臂外，还具有自主驾驶能力。这些机器人的自动导航使用深度学习训练。果蔬采摘是一个复杂的过程，需要一组机器视觉算法来控制高自由度的机器人结构。这个机器人可能像人类一样，有移动能力，同时操纵它的手臂到水果的位置。正如所说，机器视觉算法应该完全“同步”。例如，导航算法和定位算法需要更新机器视觉算法，根据机器人的运动来调整它们的参考系统。机器视觉基于深度学习的自主驱动功能负责行间移动。
        机器人的手臂摄像头实际上使用了两个摄像头：一个扫描树来检测和分类水果，另一个引导手臂的工具到采摘位置和方向。这两项活动，导航和检测水果，是完善的机器视觉的CNN能力。这个果实分类功能可以说是具有较高的分选精度，即使在部分遮挡和苛刻的光线条件下。