计算机视觉（Computer Vision）是指运用摄影机代替人眼，通过对生物视觉的模拟来识别、跟踪、测量目标，在通过计算机的进一步处理后，最终将目标处理成更适合人眼观察或符合机器检测的图像。通俗来说，就是一门研究怎么让机器学习“看”的科学。
农业自动化中，计算机视觉作为非常重要的一项技术，被广泛运用与检测农作物的生长状况。计算机视觉技术能通过感应蔬菜等农作物释放出的红外线、紫外线的能量，并与标准质量的蔬菜所释放的光纤能量大小进行对比，根据对比结果来判断蔬菜的质量好坏。
相比于人工检验，通过计算机视觉技术对农产品进行检测不需要接触到检测对象就能从获得的图片中得到大量的信息和数据，而且还有识别率高、效率高以及标准统一等优点。这些优点使得计算机视觉技术非常适合对动植物和农产品进行质量评测和检验：因为对这类农业产品的检测不仅需要对外观品质有所要求，更对内在品质也有极高的标准。未来，随着各个系统的逐步兼容，对农产品的特征检测也将随着标准的统一变得更加方便、准确、快速。
在农业领域的其他方面，计算机视觉技术也有用武之地：其一就在防治病虫害。
要做到预测预报病虫害，首先就是要建立起计算机视觉对各种昆虫的识别和认知。一般来说，对昆虫的识别主要通过两种方法，其一是用数学形态学的方法检测害虫的边缘以提取害虫的特征，其二则是从昆虫的图像中提取出昆虫的大小、周长等信息，再根据信息建立害虫的数据库来进行具体的分析。
计算机视觉的另一种用处就是在林业中的应用。
对林业来说，喷洒农药是一件常规但又非常重要的任务，而传统的喷洒农药的方式又非常容易造成农药大量流失，在浪费了人力物力和财力的同时也没有达到原本防治的目的。但是在计算机视觉的技术的加持下，技术人员不但能通过生成的图像对目标实施分析，还能得出什么时候该喷洒农药、该喷洒多少农药，这极大程度地发挥了农药的最大作用。
随着近些年来科技的发展越来越迅速，各行各业与人工智能、计算机技术的结合愈发紧密，可想而知，未来不仅农业，更多的地方也会运用到计算机视觉这项技术。
