蘋果葉部病害圖像自動(dòng)識(shí)別研究.pdf

1、我國(guó)是世界上水果生產(chǎn)與出口大國(guó)，蘋果在我國(guó)水果中占有重要的比例。隨著現(xiàn)代人們生活水平的不斷提高，對(duì)蘋果的需求也日益增多，我們也越來(lái)越重視蘋果的質(zhì)量。近幾年來(lái)，在農(nóng)產(chǎn)品葉部病害的檢測(cè)和識(shí)別方面，計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)已經(jīng)得到了廣泛的應(yīng)用，對(duì)此實(shí)現(xiàn)了運(yùn)用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)對(duì)蘋果葉部病害圖像的自動(dòng)識(shí)別進(jìn)行研究，這對(duì)蘋果品質(zhì)的提高有非常重要的意義。同時(shí)也會(huì)增強(qiáng)我國(guó)在蘋果出口方面的國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力，從而促進(jìn)我國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。
　　以人工觀察為主，是對(duì)蘋果葉

2、部病害檢測(cè)的傳統(tǒng)方法。主要是通過(guò)工作人員的經(jīng)驗(yàn)對(duì)蘋果的生長(zhǎng)情況做出評(píng)價(jià)，傳統(tǒng)方法具有很大的局限性以及人為不確定性，將現(xiàn)代計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)運(yùn)用到蘋果葉部病害檢測(cè)的工作中來(lái)，可以實(shí)現(xiàn)無(wú)損、檢測(cè)精度高、速度快等優(yōu)點(diǎn)，并且可以代替龐大的、重復(fù)性的人工勞動(dòng)。本文主要的研究工作是對(duì)蘋果葉部病害圖像的識(shí)別，在對(duì)蘋果葉部的主要病害和數(shù)字圖像處理的基本理論進(jìn)行分析后，根據(jù)蘋果葉部圖像的特點(diǎn)，進(jìn)行特征提取工作，并運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了訓(xùn)練識(shí)別，最終實(shí)現(xiàn)了蘋果

3、葉部病害圖像的自動(dòng)識(shí)別，然后選擇樣本做了測(cè)試。結(jié)果表明識(shí)別的準(zhǔn)確率比較高，具有一定的可行性。
　　本文以順平蘋果基地提供的蘋果葉部圖像為對(duì)象，主要工作如下:
　　(1)常見蘋果葉部病害的種類及圖像采集。經(jīng)過(guò)分析對(duì)常見的蘋果葉部病害的種類做了介紹，圖像采集的硬件設(shè)備、采集方法，包括影響圖片質(zhì)量的背景因素、光源的選擇以及拍照的方法，然后根據(jù)實(shí)驗(yàn)的需要對(duì)符合要求的圖像樣本進(jìn)行選擇。
　　(2)蘋果葉部病害圖像的預(yù)處理方法的確

4、定。按照設(shè)計(jì)流程圖依次對(duì)圖像做了處理，包括圖像均衡化、圖像去噪、圖像灰度化、圖像分割，然后用形態(tài)學(xué)方法對(duì)分割后的圖像做了處理，形成了一套簡(jiǎn)單且易于實(shí)現(xiàn)的預(yù)處理方法。
　　(3)蘋果葉部病害圖像的特征提取。對(duì)經(jīng)過(guò)處理后的蘋果葉部圖像，在MATLAB(MATrix LABoratory)開發(fā)工具中，分別對(duì)蘋果葉部病害圖像的顏色特征、紋理特征和形狀特征進(jìn)行了提取，得到了特征參數(shù)數(shù)據(jù)庫(kù)，為后續(xù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練識(shí)別奠定了基礎(chǔ)。
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