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《天津职业技术师范大学》 2018年
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基于视觉与图像的植物生长状态监测系统研究

刘书威  
【摘要】:在农业中,植物的生长状态影响着之后的果实以及未来几年的收成。为了及时掌握其生长状态,并进行人为控制,就需要搭建监测系统。其中对于单棵植株,其生长状态有植株高度、冠幅大小、分支个数、叶面积大小等特性数据进行衡量。本文主要对植物叶片进行研究,对于植物叶片来说,其生长状态主要表现在有无病虫害情况发生以及其严重程度。柑橘类植物是世界上普遍种植的水果,在我国南部地区有大面积的种植,其中50%的柑橘每年都由于不同的植物病害而遭到破坏,导致柑橘类作物产量低下,品质不好,并且对未来几年的柑橘生产产生不利影响。近十年来,计算机视觉和图像处理技术已广泛应用于农业领域,在作物采摘、农药喷洒、杂草识别与除草、病虫害检测等领域都有显著作用。并且随着技术的不断提升,将实现智能农业产业的全面建成,对人类的发展起到了非常关键的作用。为了能对柑橘类植物的生长状况进行监测,尽早检测出病虫害种类以及严重程度,本文以泰国蜜柚的叶片为研究对象,针对柑橘类植物常见的两种病虫害种类,研究了不同的图像预处理、分割、特征提取、分类方法,设计了病害程度分级表,对整个系统的搭建进行了探索与研究,主要工作如下:(1)图像采集与预处理。选择图像获取的搭载设备、获取设备以及传输方法,并对获取的图像进行图像增强、形态学处理等一系列预处理步骤,提高图像的质量以及增强可处理性。(2)病斑分割与特征提取。分析比较最大期望算法、最大类间方差法两种分割方法,以及颜色、纹理、几何三种特征,利用最大类间方差法将病斑图像从背景图像中分割出来,并选择主要特征值对病斑图像进行描述。(3)病虫害的种类识别以及程度分级。利用上文提取的主要特征值,分析比较支持向量机、最邻近规则分类、决策树三种算法的优缺点,选择支持向量机法作为本文系统所采用的方法。并设计了病虫害严重程度分级表,利用病斑占叶面积的比例值作为衡量标准,实现了对植物生长状态的描述。(4)系统搭建与实验。利用Labview软件对用户界面进行设计,通过调用Matlab中的程序,实现整个系统的运行。
【学位授予单位】:天津职业技术师范大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2018
【分类号】:S126;TP391.41

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