本文關(guān)鍵詞：基于病斑形狀和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的黃瓜病害識(shí)別，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

第 29 卷 增刊 1 農(nóng) 業(yè) 工 程 學(xué) 報(bào) Vol.29 Supp.1 2013 年 4 月 Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering Apr. 2013 115 基于病斑形狀和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的黃瓜病害識(shí)別 賈建楠，吉海彥 ※ （中國農(nóng)業(yè)大學(xué)“現(xiàn)代精細(xì)農(nóng)業(yè)系統(tǒng)集成研究”教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100083） 摘 要：為了研究基于圖像處理的黃瓜病害識(shí)別方法，試驗(yàn)中采集了黃瓜細(xì)菌性角斑病和黃瓜霜霉病葉片進(jìn)行圖 像研究。在黃瓜病斑的圖像分割方面，嘗試了邊緣檢測法和最大類間方差法進(jìn)行圖像處理。邊緣檢測法提取出來 的病態(tài)部位輪廓不是很完整，而利用最大類間方差法的圖像分割效果較好。試驗(yàn)中提取了 10 個(gè)形狀特征，選取黃 瓜細(xì)菌性角斑病和黃瓜霜霉病葉片的各 50 個(gè)樣本，其中每個(gè)病害的前 30 個(gè)樣本，共計(jì) 60 個(gè)樣本作為訓(xùn)練樣本輸 入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，，對 2 種黃瓜病害葉片的后 20 個(gè)樣本，共計(jì) 40 個(gè)樣本進(jìn)行測試，正確識(shí)別率達(dá)到了 100%，說明通過 病斑形狀和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行黃瓜細(xì)菌性角斑病和黃瓜霜霉病的識(shí)別是可行的。 關(guān)鍵詞：病害，識(shí)別，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，病斑形狀，黃瓜 doi：10.3969/j.issn.1002-6819.2013.z1.017 中圖分類號：TP391.41 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號：1002-68192013-Supp.1-0115-07 賈建楠，吉海彥. 基于病斑形狀和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的黃瓜病害識(shí)別[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2013，29增刊 1：115－121. Jia Jiannan, Ji Haiyan. Recognition for cucumber disease based on leaf spot shape and neural network[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering Transactions of the CSAE, 2013, 29Supp.1: 115－121. in Chinese with English abstract 0 引 言許多黃瓜病害都可能引發(fā)葉部癥狀，常見的黃 瓜病害有：霜霉病、角斑病、炭疽病、白粉病等。 多年來植物病害的診斷大都采用經(jīng)驗(yàn)定性診斷方 法，植病工作者根據(jù)經(jīng)驗(yàn)對

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