傳統(tǒng)病害識別方法存在識別效率低下,不能及時、準確地作出判斷和處理等問題,嚴重影響了農(nóng)作物的品質(zhì)和產(chǎn)量。為解決上述問題,基于機器視覺的植物病害監(jiān)控、識別與診斷技術得到不斷發(fā)展,目前已經(jīng)成為農(nóng)業(yè)植物病害監(jiān)測領域的研究熱點并有廣闊的應用前景。本論文主要研究的是利用嵌入式、機器視覺等技術實現(xiàn)對植物葉部病害的遠程視頻監(jiān)控及檢測,并以葡萄葉部病害為對象展開研究。首先,在分析討論機器視覺在農(nóng)業(yè)方面研究現(xiàn)狀的基礎上,確定了系統(tǒng)整體設計布局和軟硬件選型并進行了嵌入式Linux應用平臺的搭建。其次,探討了視頻監(jiān)控系統(tǒng)的開發(fā)過程,主要包括基于V4L2和USB攝像頭視頻數(shù)據(jù)采集的研究、x264視頻編解碼模塊的研究和Socket網(wǎng)絡編程視頻傳輸與接收模塊的研究。然后,對基于OpenCV的植物葉部病害圖像處理及識別算法進行了研究,主要包括在原有圖像處理算法的基礎上通過大量的測試對比試驗選擇合適的圖像預處理方法及圖像分割方法,圖像預處理時,選擇中值濾波進行圖像去噪處理,通過加權平均法進行圖像灰度化處理,圖像分割時,選擇彩色樣本圖像RGB顏色空間模型的B分量進行OTSU閾值分割和數(shù)學形態(tài)學處理實現(xiàn)病斑的提取;特征提取...

【文章頁數(shù)】：84 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖1.1嵌入式機器視覺植物葉部病害監(jiān)控及識別系統(tǒng)組成

圖1.1嵌入式機器視覺植物葉部病害監(jiān)控及識別系統(tǒng)組成題的主要研究內(nèi)容包括：）通過系統(tǒng)的總體功能分析進行系統(tǒng)軟硬件選型和整體設計布局的）進行嵌入式Linux應用開發(fā)環(huán)境的搭建以及OpenCV,ffmpeg,x264,配置與移植等。）實現(xiàn)視頻采集及傳輸系統(tǒng)的開發(fā)研究，主要涉....

圖2.1OMAP3530核心板系統(tǒng)顯示采用7寸真彩色LCD，可以實時的顯示圖像和數(shù)據(jù)，并且可以實現(xiàn)對系

出的應用軟件可以分別在PC服務器和嵌入式平臺上對植物輸及顯示模塊的設計是首先將采集的圖像通過Qt程序?qū)崿F(xiàn)視頻數(shù)據(jù)經(jīng)過x264壓縮，并通過網(wǎng)絡協(xié)議進行傳輸，視頻用FFmpeg庫函數(shù)進行解碼，再使用Qt應用程序進行顯示況的遠程監(jiān)控。系統(tǒng)軟硬件平臺及開發(fā)流程式硬件平....

圖2.2嵌入式系統(tǒng)硬件實物圖

圖2.2嵌入式系統(tǒng)硬件實物圖圖2.3系統(tǒng)主要的硬件組成軟件上世紀發(fā)展到現(xiàn)在，選擇Linux作為操作系統(tǒng)1991年第一次發(fā)布并開放源代碼的一種類Unix已經(jīng)變成功能十分強大、各種設計特別完善

圖2.3系統(tǒng)主要的硬件組成

圖2.3系統(tǒng)主要的硬件組成式系統(tǒng)軟件系統(tǒng)從上世紀發(fā)展到現(xiàn)在，選擇Linux作為操作系統(tǒng)進行應用inux是1991年第一次發(fā)布并開放源代碼的一種類Unix操作系，Linux已經(jīng)變成功能十分強大、各種設計特別完善的OS，入式平臺上運行，而且是目前應用十分廣泛的多....

本文編號：3910602