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基于机器视觉技术的辣椒果实炭疽病病害分级方法研究

文献类型： 中文期刊

作者： 邹玮 1 ; 岳延滨 1 ; 李莉婕 1 ; 陈维榕 1 ; 韩威 1 ; 朱存洲 1 ;

作者机构： 1.贵州省农业科技信息研究所

关键词： 辣椒(Capsicum annuum L.)果实;机器视觉技术;炭疽病;病害分级

期刊名称： 湖北农业科学

ISSN： 0439-8114

年卷期： 2025 年 64 卷 008 期

页码： 17-23

收录情况： 北大核心

摘要： 针对传统辣椒（Capsicum annuum L.）病害分级的主观性强、检测效率低等问题，以感染炭疽病的辣椒果实为研究对象，提出基于机器视觉的语义分割模型，实现辣椒果实炭疽病的自动化快速分级、识别。在密闭环境下模拟太阳光照，采集不同辣椒品种的健康果实及4个病害等级的图像，利用主成分分析方法对图像冗余特征进行降维，得到累计贡献率为95%的3个颜色特征，分别为Cb、Cr、R。对模型1（决策树）、模型2（朴素贝叶斯）、模型3(SVM)、模型4(KNN)进行训练，模型1（决策树）训练时间较短、精确率最高，将其作为辣椒炭疽病病害分级的最优预测模型，该模型对机器性能要求较低，且生成模型的内存占用较小，便于后续边缘化部署。模型1（决策树）对辣椒果实和病斑的识别精确率分别为90.3%～98.2%和75.3%～80.7%，对辣椒炭疽病病害分级的召回率为73.3%～93.3%，其中对健康辣椒（0级）的识别召回率均高于90.0%。模型1（决策树）的预测结果与人工标注真实值在病害各等级上具有高度一致性，验证了该模型在自动化病害监测系统中的适用性，可替代人工目视分级方法。

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