【摘要】：針對溫室蔬菜病害程度在傳統(tǒng)檢測技術(shù)上的缺陷,本文結(jié)合Android開發(fā)技術(shù)和圖像處理技術(shù),研究并開發(fā)了基于AAndroid平臺(tái)的無損檢測溫室蔬菜病害程度的檢測系統(tǒng),該系統(tǒng)對溫室蔬菜葉部病害程度的檢測以及對蔬菜病害的防控作指導(dǎo)等方面都有重要意義。本文研發(fā)的病害程度檢測系統(tǒng)是在借助Eclipse軟件和其他工具文件搭建的Android應(yīng)用程序開發(fā)環(huán)境下,通過研究和對比圖像處理算法,然后選擇CTF1931-RGR顏色空間作為最終的空間模型,選擇自動(dòng)閾值法作為葉片分割的主要實(shí)現(xiàn)方法,選擇模糊C均值聚類算法作為溫室蔬菜葉片的病斑提取算法,最后采用Java語言完成了應(yīng)用程序的編碼。將采集的病害圖像載入到該檢測系統(tǒng)中,首先對圖像進(jìn)行預(yù)處理,其次分別對葉片區(qū)域和病斑區(qū)域作分割與提取處理,并統(tǒng)計(jì)這兩個(gè)區(qū)域的像素點(diǎn)個(gè)數(shù),然后計(jì)算兩者的比值,又參照權(quán)威分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)判斷出病害等級(jí),根據(jù)多個(gè)葉片病害等級(jí)計(jì)算出整個(gè)溫室蔬菜總體的病情指數(shù),最后將病害結(jié)果的相關(guān)數(shù)據(jù)和建議防控措施顯示給用戶。用戶還可以將病害檢測結(jié)果通過互聯(lián)網(wǎng)傳至服務(wù)器平臺(tái),然后在電腦端登陸專用查詢網(wǎng)站對溫室蔬菜病情信息進(jìn)行查看。通過實(shí)驗(yàn)對比發(fā)現(xiàn),Android手機(jī)應(yīng)用程序開發(fā)技術(shù)與圖像處理技術(shù)相結(jié)合的檢測系統(tǒng),用戶可以通過簡單的操作就能獲取溫室蔬菜病害程度信息及病害防控措施。該病害程度檢測系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了溫室蔬菜病害程度實(shí)時(shí)無損檢測的目的,具有一定的針對性和可靠性。
[Abstract]:Aiming at the defects of the traditional detection technology of greenhouse vegetable disease degree, this paper studies and develops a non-destructive detection system of greenhouse vegetable disease degree based on AAndroid platform combined with Android development technology and image processing technology. The system is of great significance to the detection of leaf diseases in greenhouse and to the prevention and control of vegetable diseases. The disease degree detection system developed in this paper is based on the Android application development environment based on Eclipse software and other tool files. By studying and comparing the image processing algorithm, we choose the CTF1931-RGR color space as the final space model. The automatic threshold method is chosen as the main method of leaf segmentation, and the fuzzy C-means clustering algorithm is selected as the disease spot extraction algorithm of greenhouse vegetable leaves. Finally, the application program is coded by Java language. The collected disease image is loaded into the detection system. Firstly, the image is preprocessed. Secondly, the leaf region and the disease spot region are segmented and extracted, and the number of pixels in the two regions is counted, and the ratio of the two regions is calculated. According to the authoritative grading standard, the disease grade was determined, and the total disease index of the whole greenhouse vegetable was calculated according to several leaf disease grades. Finally, the relevant data of the disease results and the suggested prevention and control measures were displayed to the users. Users can also test the disease through the Internet to the server platform, and then access the computer side of the special query site to view the greenhouse vegetable disease information. Through experimental comparison, it is found that the detection system which combines Android mobile phone application development technology and image processing technology can obtain the greenhouse vegetable disease degree information and disease prevention and control measures through simple operation. The system realizes the purpose of real-time nondestructive detection of vegetable disease degree in greenhouse, and has certain pertinence and reliability.
【學(xué)位授予單位】：沈陽農(nóng)業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP274;S436.3

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本文編號(hào)：2264550