隨著城鎮(zhèn)化的發(fā)展,水培蔬菜逐漸成為綠色生活的一部分。目前對于水培黃瓜病害的識別,仍然停留在結合已有經(jīng)驗的人工目測和對比的階段,這種方法客觀性差、效率低,且大部分種植者并不一定具備種植經(jīng)驗,無法準確、及時識別病害并做出相應救治措施。目前基于圖像處理的黃瓜葉片病斑識別系統(tǒng)主要為實驗室研究,在復雜環(huán)境下適用性差,病斑特征參數(shù)組合選取困難,識別率無法保證。本文針對陽臺蔬菜機種植水培黃瓜設計了一種葉片病斑識別系統(tǒng),利用圖像處理技術對復雜背景下采集的黃瓜葉片病斑圖像進行預處理,優(yōu)化特征參數(shù)組合,提高病斑識別正確率。參考病斑識別結果及病害程度,在傳統(tǒng)營養(yǎng)液濃度基礎上控制營養(yǎng)液濃度,增強黃瓜的自然抗性來抵御病害侵襲。本文主要工作將從以下4個方面進行:(1)系統(tǒng)總體方案設計。系統(tǒng)總體方案設計包括病斑識別模塊方案設計、營養(yǎng)液濃度控制模塊方案設計和用戶管理平臺搭建。針對家庭種植水培黃瓜,設計圖像采集方案采集病害黃瓜葉片圖像,并根據(jù)圖像特點設計病斑識別方案;結合陽臺蔬菜機架構,明確傳感器和執(zhí)行器型號;參考圖像識別結果設計營養(yǎng)液濃度控制方案;同時搭建用戶管理平臺方便用戶操作、管理。(2)基于靈敏度優(yōu)化特征組合的黃瓜葉片病斑圖像識別算法設計與仿真。以黃瓜炭疽病和白粉病為研究對象,首先通過噪聲分析利用自適應閾值小波去除光線不足帶來的高斯白噪聲;利用超綠特征通過Otsu自閾值分割法結合形態(tài)學操作完成復雜背景與病葉分割,并通過顏色閾值去除綠色葉片,得到用于識別的病斑圖像。其次提取病斑形狀特征、顏色特征和紋理特征共48個原始特征參數(shù);針對特征參數(shù)組合選取工作量大、無法保證分類正確率的問題,采用GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡定義病斑特征靈敏度函數(shù)優(yōu)化特征參數(shù)組合,提高搜索效率、降低組合特征維度,得到8維最優(yōu)特征參數(shù)組合;考慮病斑識別多為小樣本分類,最終采用SVM分類器對病斑圖像進行分類識別。在MATLAB 2016b的平臺上驗證算法可行性,結果表明:優(yōu)化后的特征參數(shù)組合分類正確率優(yōu)于原始特征參數(shù)組合。并基于OpenCV采用C++語言實現(xiàn)黃瓜葉片病斑識別算法。(3)基于圖像識別結果的營養(yǎng)液濃度控制系統(tǒng)設計與仿真。分析營養(yǎng)液濃度與檢測值EC和PH值關系;參考病斑識別結果,采用模糊推理系統(tǒng)求解當前病害狀況下水培黃瓜營養(yǎng)液EC、PH值的改變量,與該種植天數(shù)內傳統(tǒng)水培黃瓜營養(yǎng)液濃度設定值之和作為適宜當前病害黃瓜的EC、PH值,通過PI控制完成營養(yǎng)液濃度智能控制。建立仿真模型,并通過實驗驗證營養(yǎng)液濃度控制方案可行性。(4)用戶管理平臺搭建。設計人機交互界面,進行用戶信息和水培黃瓜種植信息管理,以及病斑識別結果和營養(yǎng)液濃度的監(jiān)測;開發(fā)數(shù)據(jù)庫,對用戶信息、水培黃瓜病斑信息、識別結果和營養(yǎng)液濃度信息進行存儲,追溯黃瓜生命周期。實驗和仿真結果表明,本文所設計的病斑識別系統(tǒng)能夠將復雜背景下采集的黃瓜葉片病斑圖像分割出來,對黃瓜炭疽病和白粉病綜合分類正確率達到96%,相比于特征參數(shù)組合未優(yōu)化前提高了4%;參考圖像識別結果微調病害黃瓜營養(yǎng)液濃度,實驗結果表明系統(tǒng)運行穩(wěn)定,對黃瓜病害狀況有抑制或緩解作用。本系統(tǒng)也可以應用于其它農作物的病害識別,為復雜環(huán)境下的植物病害識別提供了參考,同時為大規(guī)模農作物的病害識別提供技術支持,對作物病害自動化診斷的實現(xiàn)有推動作用。
【學位單位】：陜西科技大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2019
【中圖分類】：TP391.41;S436.421.1
【部分圖文】：

陜西科技大學碩士學位論文科學種植的同時，增加用戶種植體驗感與成就感，達到寓教娛樂的目的。2.2 系統(tǒng)總體方案設計本文以家庭陽臺種植水培黃瓜為研究對象，在某農業(yè)公司委托所開發(fā)的梯架式陽臺蔬菜機基礎架構上開發(fā)了一款水培黃瓜葉片病斑識別系統(tǒng)。陽臺蔬菜機實物圖如圖 2所示，整個架構主要由水培槽、上下水管、營養(yǎng)液混合槽、控制部分、傳感器以及電源等構成。疏菜機支架主要基于上下水管，由 PVC-U 管組合而成，水平管道直徑為 8 cm分為 4 層，梯架高度為 1 m，每層的管道長度為 0.9 m，每層管道可以種植 9 株蔬菜，每株蔬菜間距為 8 cm，整體蔬菜機占地面積為 0.5 cm3，用戶可按照家庭實際情況進行定制與裁剪。

圖 2-2 系統(tǒng)總體方案示意圖Fig. 2-2 Schematic diagram of system overall scheme頭采集水培黃瓜葉片圖像，并將圖像發(fā)送給微控器，通過圖像處理技斑圖像，提取病斑參數(shù)，選取分類能力強的特征參數(shù)組合，設計分類斑識別，構成病斑識別模塊；參考圖像處理結果，分析得到適宜當前濃度設定值，與 EC、PH 傳感器測量反饋的參數(shù)比較，調節(jié)營養(yǎng)液濃模塊；同時搭建用戶管理平臺，在 HIM 觸摸屏上通過人機交互界面查數(shù)及識別結果、營養(yǎng)液濃度等信息，并將數(shù)據(jù)信息存入數(shù)據(jù)庫，記錄溯水培黃瓜生命周期。硬件電路設計框圖如圖 2-3 所示。

圖 2-2 系統(tǒng)總體方案示意圖Fig. 2-2 Schematic diagram of system overall scheme頭采集水培黃瓜葉片圖像，并將圖像發(fā)送給微控器，通過圖像處理技術分割斑圖像，提取病斑參數(shù)，選取分類能力強的特征參數(shù)組合，設計分類器進行斑識別，構成病斑識別模塊；參考圖像處理結果，分析得到適宜當前病害黃濃度設定值，與 EC、PH 傳感器測量反饋的參數(shù)比較，調節(jié)營養(yǎng)液濃度，實模塊；同時搭建用戶管理平臺，在 HIM 觸摸屏上通過人機交互界面查詢葉片數(shù)及識別結果、營養(yǎng)液濃度等信息，并將數(shù)據(jù)信息存入數(shù)據(jù)庫，記錄病斑變溯水培黃瓜生命周期。硬件電路設計框圖如圖 2-3 所示。
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本文編號：2857698