基于計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的植物病害檢測(cè)方法的研究.pdf

1、利用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)對(duì)植物病害進(jìn)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(zhēng)取寶貴時(shí)間，將植物病害消滅在萌芽階段。從而不但可以達(dá)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(yīng)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(jì)算機(jī)視覺技術(shù)對(duì)植物病害和植物生理狀況進(jìn)行檢測(cè)的研究進(jìn)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(jī)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(jī)(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(duì)圖像做預(yù)處理，采用由R、G、B顏色分量組合而成的指示值為閾值對(duì)圖像進(jìn)行分割，并編寫算法對(duì)分割處理后圖像中誤判為背景的像素點(diǎn)進(jìn)行信息恢復(fù)；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(gè)顏色特征進(jìn)行了樣本病斑的提取，并取得良好效果；對(duì)利用圖像處理技術(shù)測(cè)定的病葉受害程度的結(jié)果進(jìn)行了分析，并與傳統(tǒng)分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)中的紙卡法所測(cè)定植物病害程度的結(jié)果進(jìn)行了對(duì)照。結(jié)果表明利用

4、計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)和圖像分析技術(shù)測(cè)定植物病害程度是切實(shí)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?yàn)闇囟炔煌?，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(duì)植物的影響、更準(zhǔn)確的分析紅外熱圖像，本研究還進(jìn)行了病毒實(shí)驗(yàn)、電鏡實(shí)驗(yàn)、超微病變分析、

5、葉綠素含量檢測(cè)等輔助實(shí)驗(yàn)。 5、提出了實(shí)驗(yàn)所用的多光譜圖像系統(tǒng)。根據(jù)提取的圖像進(jìn)行了處理試驗(yàn)如不同波段圖像的合成，并對(duì)采集到的多光譜圖像與可見光圖像、紅外熱圖像進(jìn)行了分析對(duì)比。結(jié)果由于本多光譜相機(jī)的波段對(duì)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(cè)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(yīng)用小波變換多尺度進(jìn)行目標(biāo)識(shí)別的方法和流程圖，提取模值圖像進(jìn)行目標(biāo)和背