基于計算機視覺技術(shù)的植物病害檢測方法的研究.pdf

1、利用計算機視覺技術(shù)對植物病害進行早期診斷，可以為人們有效的控制植物病害的大規(guī)模蔓延爭取寶貴時間，將植物病害消滅在萌芽階段。從而不但可以達到提高農(nóng)作物產(chǎn)量和質(zhì)量的目的，而且還可以大幅度的減少農(nóng)藥使用量。所以本課題的應用前景是非常廣闊的。 本研究的主要內(nèi)容和研究成果如下： 1、綜述了國內(nèi)外利用計算機視覺技術(shù)對植物病害和植物生理狀況進行檢測的研究進展和現(xiàn)狀，并指出了國內(nèi)外同類研究中所存在的問題。 2、建立并完善了適合本

2、研究的可見光圖像采集系統(tǒng)(包括MeterⅡ/MC(Matrox．Inc)圖像采集卡、TMC-7DSP(PULNIX)CCD及6只F40BX/840(GE)熒光燈等)、紅外熱圖像采集系統(tǒng)(包括Talisman K90C(ISG Inc)紅外熱像儀、Sony錄放機以及MeterⅡ/MC圖像采集卡等)和多光譜圖像采集系統(tǒng)(包括MS3100 Duncan 3CCD相機(Redlake．Inc)、PCI-1424圖像采集卡(NationalIns

3、trument．Inc)等)。 3、采集了植物病害的可見光圖像，對圖像做預處理，采用由R、G、B顏色分量組合而成的指示值為閾值對圖像進行分割，并編寫算法對分割處理后圖像中誤判為背景的像素點進行信息恢復；根據(jù)出現(xiàn)病斑后顏色特征的變化分析，利用G/R、G/B兩個顏色特征進行了樣本病斑的提取，并取得良好效果；對利用圖像處理技術(shù)測定的病葉受害程度的結(jié)果進行了分析，并與傳統(tǒng)分級標準中的紙卡法所測定植物病害程度的結(jié)果進行了對照。結(jié)果表明利用

4、計算機視覺系統(tǒng)和圖像分析技術(shù)測定植物病害程度是切實可行的。 4、本研究發(fā)現(xiàn)，在人眼可見的病癥出現(xiàn)之前，受TMV感染的浙雜品種番茄葉片溫度低于健康葉片溫度0.5-1.3℃。因為溫度不同，使得在人眼可見的壞死癥狀出現(xiàn)之前，利用紅外熱圖像來區(qū)別感染葉片與健康葉片成為一種有效的途徑。也使得基于紅外熱成像技術(shù)的早期植物病害的診斷成為可能。為更好的分析病毒對植物的影響、更準確的分析紅外熱圖像，本研究還進行了病毒實驗、電鏡實驗、超微病變分析、

5、葉綠素含量檢測等輔助實驗。 5、提出了實驗所用的多光譜圖像系統(tǒng)。根據(jù)提取的圖像進行了處理試驗如不同波段圖像的合成，并對采集到的多光譜圖像與可見光圖像、紅外熱圖像進行了分析對比。結(jié)果由于本多光譜相機的波段對于植物病害早期并不敏感，所以在肉眼可見病癥出現(xiàn)之前，無法檢測是否感染植物病害。但在肉眼可見病癥出現(xiàn)后，其中的紅色波段就顯的比較敏感。 6、提出了本研究應用小波變換多尺度進行目標識別的方法和流程圖，提取模值圖像進行目標和背