机器视觉技术通常是指如何使机器“看”的科学，就是用工业摄像头和镜头和电脑代替人的眼睛和大脑，对特殊目标和镜像进行观察、测量和分析。机器视觉技术经常被用于视觉测量和图像分析，而随着经济水平的提高，机器视觉凭借它精确性、重复性、速度高、客观性、成本低等优势，在很多领域都得到了迅猛的发展。现在机器视觉技术已被赋予更大的科研职能，在农产品分级、农业机器人动作规划、植物生长参数检测和研究控制植物生长发育等方面同样发挥着作用，应用对象涉及到蔬菜、水果、农作物和相关农业作业装备等。

　　机器视觉技术对植物的窥探包括各个方面，例如对植物生长土壤和根部生长的观测：

　　在美国植物生理学家埃德加•斯波尔丁的植物实验室里，一些摄像头正对着许多笼罩在红色光线下的培养皿，这些器皿中种植着玉米的种子，它们在最理想的红色光线下生长。这组镜头就是为拍摄农作物是如何在最理想状态下发育和茁壮成长的。斯波尔丁利用受到特殊控制的科学级相机对植物根部每30秒拍摄一张图片，此外，他还利用一个6英尺高的机器人摄像机同时对多个植物根部进行拍摄。斯波尔丁教授选择的方法是通过观察植物生长发育的过程，来了解构成植物DNA的基因性状，通过对植物特性的了解，对它进行改良。他解释说：“一种有效途径是采集按基因的某些要求进行改变的植物图像，并通过检测这些植物不同的生长和发育情况，推断出那些导致这些变化的基因功能。”

　　斯波尔丁和研究人员针对不同植物研制出了许多拍摄方法，通过延时拍摄技术得到的影像信息被输入电脑之后，植物根部细胞生长率以及根尖部的角度和弯曲度等都可以根据一定的运算法则得到精确计算和描述。他们给予这些机器视觉的技术已经培育出许多具有不同遗传性状的玉米。

　　通过使用这种电脑视觉和机器视觉技术来跟踪植物生长和发育过程，可以使人们清楚地观察到控制植物根部发育的基因。这些数据对于进一步研究植物生长发育的规律和改良作物品种具有非常重要的意义。

　　另外，利用机器视觉技术对温室植物生长进行无损监测，获取植物生长状态信息，对于提高温室的智能化控制水平具有重要意义。比如在实验温室中设计了一套计算机视觉系统，对黄瓜幼苗生长进行无损监测，同时利用图像分析处理软件，提取植物的外部形态特征，如叶冠投影面积和株高等，通过对两组无土栽培的黄瓜幼苗叶冠投影面积的连续监测，发现叶冠投影面积的变化趋势，可以较好的反映植物的缺肥情况。研究表明，用图像处理方法测量植株的平均株高与人工测量结果相比，准确率可以达到92%以上。由此可以看出，机器视觉技术应用于温室植物生长的无损监测是可行的，具有广阔的应用前景。

　　除了对植物根部和温室植物进行观测和分析之外，机器视觉还常用于田间自动检测和识别植物 (农作物和杂草 )。此类检测既可以实时观察植物的生长状态，还可以对农作物进行防病、防虫和杂草控制提供条件。

　　当然，机器视觉对于植物界的影响远不止于此，还多用于农产品分类、农业灌溉监测与控制、播种检测和排查等等方面。