迪尔公司推进视觉技术在农机设备上应用，起步于2015年。同年，迪尔推出了首款应用了视觉技术的收割机，它使用立体视觉系统和经过训练的几何模型来检测矩形目标的边缘，帮助用户更精确的收获作物，减少损失。

2016年迪尔发布了一款新的视觉系统，它由带有颜色检测算法的双目相机组成，用于检测农作物在田地中的位置，通过将信息补充到GPS导航系统中来确保作业时农机不会碾压和损坏农作物。

两年后，迪尔开始使用 CVML（计算机视觉和机器学习）来检测正在收获的谷物质量。约翰迪尔技术总监介绍，他们将成像系统放置在联合收割机内，为深度卷积神经网络提供数据， “该系统使机器的机械部分保持最佳性能，这是我们第一次收集大型数据集来训练机器学习模型。”

2022年，迪尔在世界电子消费品展览会上推出了其自主性（无人驾驶）拖拉机，它使用 CVML 和六对立体摄像头来检测和识别物体。机器学习系统成功的关键之一是拥有具有代表性事件的训练数据集。想让拖拉机达到自主性（无人驾驶），这就要求设计者必须彻底重新思考如何训练数据集。然而在农业生产作业环境中，“田地中间的障碍物经常发生”这一事件的概率很低，为机器的学习带来难题。为了彻底解决这个训练视觉系统问题，让拖拉机能够高效地检测土壤、树林、线路和天空等始终存在的事物，他们进行了多次试验，确保如果拖拉机识别的东西不是土壤、树林、线路和天空，它会停下来。

2022年3月，迪尔推出See&Spray Ultimate。它使用 CVML 来检测每种杂草的位置，并仅在需要的地方准确地施用除草剂。该公司认为，“这是很重要，因为杂草会从植物中窃取宝贵的水、养分和阳光，从而阻止植物充分发挥其潜力”。

自 1947 年推出自走式喷雾机以来，受限于技术，农民只能在整个田间进行农药喷洒以杀死杂草。借助 See & Spray 技术，农民现在可以只喷洒杂草，为他们减少了三分之二的除草机消耗。在美国，农民从2022年开始使用这项技术。搭载了See & Spray 技术的除草机能识别并喷洒比智能手机相机镜头还小的杂草，为农户节省时间并降低成本，同时避免对农作物和土地造成不必要的影响。

这正是迪尔应用视觉技术达到的效果。视觉技术为喷雾机提供了“眼睛”（共 36 个），这些“眼睛”安装在喷雾机 120 英尺长的喷杆上。每秒钟，这些摄像机都会扫描超过 2,200 平方英尺的土地并捕获 12 亿个像素。如果人们试图用人眼来匹配这种水平的传感和处理，则需要近 6,000 人才能完成。这不仅仅发生在一个“该系统在穿过不平坦的地形、尘土飞扬的田地和侧风时执行其任务。这些摄像机是密封的、超坚固的，并且可以在阳光和阴影下看到，因此它们可以在这种恶劣的环境中成功运行。”观看不仅发生在"眼睛"成像系统上，它还依赖于先进的计算。

迪尔为 See & Spray 设计了嵌入式控制器。其中十个连接到喷雾机上，它们装有高性能处理器，可以理解摄像机所看到的内容。这些处理器每秒可以处理4GB的数据，可以在恶劣或高温环境下进行工作，同时进行自动冷却，这些都是开发时必须考虑的条件。

实践证明，农机上采用See & Spray Ultimate 视觉技术，可以节省 50% 到 70% 的作业洒药成本。如果这项技术在全世界推广应用，对改善全球范围内农业环境可持续性的真正影响是巨大的。

除了帮助迪尔品牌下的用户外，通过视觉技术得到的数据对全球环境一定会产生重大积极影响。例如，美国农民在 9000 万英亩土地上种植玉米，每年施用约 1.4 亿加仑发酵肥，以帮助这些种子长成高产植物。借助视觉技术 Exact Shot，可以减少 60% 以上的化肥用量，即 9300 万加仑。根据当今的化肥价格，这可以为农民节省 6.5 亿美元的投入成本，也可以防止浪费的化肥助长杂草生长或增加了漂移的风险。除了化肥之外，美国农民每年还使用超过 2300 万加仑的除草剂来治理杂草。使用 视觉See & Spray 技术，可以将其减少多达三分之二，相当于 1500 万加仑的除草剂。这可以节省农民的收入大约为 10 亿美元。”

无论是自动驾驶拖拉机或仅检测和喷洒杂草的机器，视觉技术在农机装备上的应用正在改变农业，而约翰迪尔处于推进这些尖端技术的最前沿。