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基于机器视觉技术的棉花病害识别  
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【作者】 郑世茶;
【导师】 毛罕平;
【学位授予单位】 江苏大学;
【学科专业名称】 机械设计及其理论
【学位年度】 2007
【论文级别】 硕士
【网络出版投稿人】 江苏大学
【网络出版投稿时间】 2007-10-09
【关键词】 机器视觉; 棉花病害; 诊断; 形态特征; 支持向量机;
【英文关键词】 Machine vision; Cotton disease; diagnose; Morphological feature; Support vector machine;
【中文摘要】 在分析了国内外现有研究基础上，本研究引入数学形态学，提取识别棉花病害和正常叶片的形态特征，建立正常和病害两类棉花样本的模式识别分类器。本文的研究工作主要包括以下几个方面： (1)以棉田中常见的几种危害比较严重的病害棉花(炭疽病、轮纹病和红叶枯病)和正常棉花为研究对象，利用穴盘和营养钵育苗后移栽的方法在塑料大棚中进行样本培育工作。通过人工诱导致病的方法进行接种实验，以得到病害棉花样本。 (2)处理和识别的图象是针对温室内培养的和田间生产的两种条件下采集得到的棉花叶片图像。首先对获取的原始RGB图像进行中值滤波平滑处理，然后将图像进行二值化处理。分别采用超绿分割特征和固定阈值法、超绿分割特征和Ostu自动阈值分割法、以及优化超绿分割特征和优化阈值方法来分割图像，通过实验分别比较了三种不同的分割操作，结果表明优化超绿特征和优化阈值方法比较适合棉花图像的分割。 (3)基于数学形态学方法提取分割后图像的形态特征参数。实验中分别通过区域填充算法和连通区域标记法提取了病害叶片图像和正常叶片图像中的孔数与叶片面积比、孔面积与叶片面积比；通过极限腐蚀算法提取了腐蚀次数与叶片面积...
【英文摘要】 In this paper, a cotton disease identification system is established based on machine vision; the significance and the practical application value of this study is also illustrated. The main contents are as follows: (1) Cotton cultivation. First, cultivate seedling both in pit plate and in nutrition plate plug. After some ten days, cotton seedlings are transplanted in soil. In order to get diseased cotton samples, infection testing by artificial inducement has been done. (2) Image acquis...
【更新日期】 2009-09-14

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