利用機器視覺技術(shù)實現(xiàn)農(nóng)作物的分類與分級，主要依賴于圖像采集、處理和分析技術(shù)。以下是具體步驟和要點：

1. 圖像采集：

使用高分辨率攝像頭或其他圖像采集設(shè)備，捕捉農(nóng)作物的全方位圖像。這是機器視覺技術(shù)的第一步，確保獲取到清晰、準確的圖像數(shù)據(jù)。

2. 圖像預(yù)處理：

對采集到的圖像進行去噪、增強、分割等處理，以提高圖像質(zhì)量，便于后續(xù)的特征提取和模式識別。這一步是確保后續(xù)分析準確性的關(guān)鍵。

3. 特征提取：

運用深度學(xué)習(xí)算法（如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN）或其他圖像處理算法，提取農(nóng)作物的形狀、大小、顏色、表面缺陷等特征。這些特征是分類與分級的基礎(chǔ)。

4. 分類與分級：

根據(jù)提取的特征，利用機器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)模型，將農(nóng)作物分為不同的等級和類別。這一步通常涉及到模式識別、聚類分析等算法的應(yīng)用。

5. 應(yīng)用優(yōu)勢：

提高效率：機器視覺技術(shù)實現(xiàn)了農(nóng)作物分類與分級的自動化，大大提高了處理速度。

精準度高：通過深度學(xué)習(xí)等算法，能夠準確識別農(nóng)作物的各項特征，分級精度遠高于人工。

減少人力成本：自動化分級減少了人工參與，降低了勞動力成本。

6. 實際案例：

在紅薯分級與分類中，智能視覺系統(tǒng)通過攝像頭采集紅薯的圖像信息，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行特征提取和模式識別，實現(xiàn)了紅薯的自動化分級與分類。

在玉米和黃豆種子的在線檢測與分級中，采用了多級電磁振動整列技術(shù)、移動窩眼等技術(shù)，結(jié)合馬爾科夫運動目標檢測算法和KPCA-SVM特征分類算法，實現(xiàn)了種子的快速識別和在線分選。

利用機器視覺技術(shù)實現(xiàn)農(nóng)作物的分類與分級，需要綜合運用圖像采集、預(yù)處理、特征提取、分類與分級等技術(shù)手段，并結(jié)合實際應(yīng)用場景和需求進行優(yōu)化和調(diào)整。