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基于机器视觉技术的黄瓜叶片白粉病识别

文献类型： 中文期刊

作者： 张鹏 1 ; 朱育强 2 ; 王丽莉 2 ; 周胜军 3 ;

作者机构： 1.浙江省农业科学院蔬菜所

2.;浙江省农业科学院蔬菜所

3.;浙江省农业科学院蔬菜所;

关键词： 黄瓜叶片白粉病;机器视觉;数字图像处理;BP网络

期刊名称： 中国农学通报

ISSN： 1000-6850

年卷期： 2017 年 21 期

页码： 134-137

摘要： 黄瓜叶片白粉病染病程度的判定,对于确定病灾预防措施意义重大。笔者采用机器视觉技术对叶片病斑进行有效识别,借助人工神经网络完成对叶片染病状态的模式分类。根据病斑的规模及面积分布提出了白斑区域面积比、平均白斑面积、白斑覆盖率等特征参数,借助这3个特征参数实现了叶片染病程度的定量分析,并借助人工神经网络完成了对叶片染病状态的模式分类。4类白斑叶片的正确识别率分别为88%、91%、92%、94%。

  • 相关文献

[1]机器视觉在食用植物油掺伪鉴别中的研究进展. 何思凡,王伟,关荣发,张玉,王君虹,李雪,朱作艺,景凤强. 2020

[2]基于机器视觉的食品外包装缺陷检测算法研究进展. 戈明辉,张俊,陆慧娟. 2023

[3]脱囊衣橘片自动分拣机器视觉算法研究. 任磊,张俊,陆胜民. 2015

[4]基于改进Mask R-CNN模型的工厂化养蚕蚕体识别与计数. 何锐敏,郑可锋,尉钦洋,张小斌,张俊,朱怡航,赵懿滢,顾清. 2022

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