农业、畜牧业

概述

应用

果蔬分拣

果蔬出货前的分拣作业是由人力进行的，但其中也有部分有望通过机械化实现飞跃性的效率提升。SWIR图像传感器能够检测出物质中含有的水分，除了果蔬的大小和形状，还能照出肉眼不可见的果蔬表皮附近滞留的水分与伤痕。

农田观察

现在的农业世界里，已经可以从空中用相机拍摄农田，正确把握作物培育状况，从而根据数据，限量追加肥料和预测产量。但是，仅依靠拍摄影像的颜色信息，很难判断培育状况。这种情况下，如果使用能够检测有无水分的SWIR图像传感器，就能根据水分量实现培育状况与分布状况的可视化，大幅提升判断精度。

另外，利用多光谱图像传感器，能根据农作物的分光图像高效监测其生长状况和农作物分布情况，从而轻松把握浇水施肥的合适时机。

农业机械的自动驾驶

为解决人手短缺的问题，对能自动行进的农业机械的需求正不断增加。 以汽车为例，自动驾驶的实现依赖于道路上的白线和标识，但在农田当中，能依靠的标识很少，因此需要收集各种信息并充分了解环境。多光谱图像传感器适合捕捉不同物质在反射特性上的差异，更易于有效识别周边环境，例如植物、土壤和水坑。这提高了自动行进中路线选择的准确性，有助于实现农业机械的自动驾驶。

用于操控无人机施肥的眼镜

利用无人机向田地施肥的情况正在增加。使用无人机的优点在于可以大范围、均匀、快速地施肥。能够确认无人机视野的眼镜（头盔显示器）需要轻量、高画质，因此，OLED微型显示器日益普及。

支援畜牧业、农业中的收获作业

ToF式距离图像传感器是一种三维传感器，能够高精度检测RGB传感器难以捕捉的深度信息，因此作为利用机器人从事过去依赖于人力的奶牛挤奶以及水果采摘、收获作业时的关键设备得到广泛应用。

并且，它也适合监测家畜的体型、行走方式、消耗的饲料量等，助力于品质管理与生产效率的提升。在农业领域，它通过三维监测为农具的自动驾驶等提供帮助。

能够捕捉可见光与非可见光的多光谱图像传感器，可同时获得外观信息与成熟度信息，这使得把握合适的收获时机变得更加容易。

家畜监测

由于人口增加、粮食不足等，第一产业的重要性日渐增加，但产业人口却在逐年减少。在这样的情况下，利用IoT实现智慧农业，从而解决这类课题成为当前的大趋势。

用于 IoT 的板机 SPRESENSE™具备利用多卫星系统的定位功能、低功耗持续传感功能，将这些功能与运算性能强大的AI处理结合起来，就能实现对家畜的高水平监测，实现更安全、更高效的饲养。

装配在家畜身上的追踪器，不仅需要小型、轻量和牢固，而且必须具备高精度定位和长续航性能。使用SSS的GPS/GNSS接收器，就能轻松打造满足上述条件的GNSS设备。用追踪器监测家畜的行动，可防止家畜逃跑并在逃跑时帮助搜索。并且，记录和分析家畜行动，还有助于牧场管理等。

在畜牧业现场用于超声波诊断的头盔显示器

在检查家畜健康状况的超声波诊断作业中，头盔显示器的作用备受关注。将诊断图像投影到头盔显示器上，就能解放双手。这类头盔显示器需要小型且具备高对比度的显示性能，因此，OLED微型显示器是非常合适的选择。