«上一篇/Previous Article|本期目录/Table of Contents|下一篇/Next Article»

《江苏农业科学》[ISSN:1002-1302/CN:32-1214/S]

卷:

第45卷

期数:

2017年02期

页码:

198-202

栏目:

农业工程与信息技术

出版日期:

2017-01-20

文章信息/Info

Title:

Design of potato disease identification system based on machine vision

作者:

赵建敏;  薛晓波;  李琦

内蒙古科技大学信息工程学院，内蒙古包头 014010

Author(s):

Zhao Jianmin; et al

关键词:

机器视觉; 特征提取; 分类器; REST API; Android SDK; 马铃薯病害

Keywords:

-

分类号:

S435.32；TP391.4

DOI:

-

文献标志码:

A

摘要:

设计出一种基于机器视觉的马铃薯病害识别系统，该系统主要包括病害识别部分、服务器端、客户端。识别部分采集病害叶片图像，并进行小波去噪。利用OTSU阈值算法分割图像，提取病害的颜色、形状、纹理特征并利用SVM分类器进行识别。基于VS 2010搭建服务器端，提供包含REST API的Web Service与客户端进行信息交互。基于Android SDK设计病害识别系统的手机客户端，通过3G或无线网络对服务器端进行访问。通过实地测试，能准确识别出马铃薯的几种主要病害，且识别率大于92%。

Abstract:

-

参考文献/References:

［1］陈佳娟，赵学笃. 采用计算机视觉进行棉花虫害程度的自动测定［J］. 农业工程学报，2001，17(2)：157-160.
［2］邱道尹，张红涛，刘新宇，等. 基于机器视觉的大田害虫检测系统［J］. 农业机械学报，2007，38(1)：120-122.
［3］李斌. 基于计算视觉的奶牛体型线性测量系统设计［J］. 计算机测量与控制，2012，20(12)：3213-3215.
［4］胡君，程京，王敏. 基于XML的REST API设计与实现［J］. 微计算机信息，2010(9)：166-167.
［5］李宏东. 模式分类［M］. 北京：机械工业出版社，2003：7-13.
［6］孙即祥. 现代模式识别［M］. 长沙：国防科技大学出版社，2002：1-5.
［7］彭艳芳. 视频运动目标检测与跟踪算法研究［D］. 武汉：武汉理工大学，2010.
［8］李伟，芦东昕，柳长安. 基于Windows Mobile的智能终端上自动化测试研究［J］. 计算机工程与设计，2006，27(21)：4055-4057.
［9］大山. Android 操作系统应用推荐［J］. 个人电脑，2011，17(3)：82-91.
［10］尚明华，秦磊磊，王风云，等. 基于Android智能手机的小麦生产风险信息采集系统［J］. 农业工程学报，2011，27(5)：178-182.
［11］吴亚峰，索依娜. Android核心技术与实例详解［M］. 北京：电子工业出版社，2010：22-25.

相似文献/References:

[1]周洪刚,康敏.基于机器视觉的成熟柑橘自动识别研究[J].江苏农业科学,2013,41(06):380.
　Zhou Honggang,et al.Research on automatic recognizing of mature oranges based on machine vision[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2013,41(02):380.
[2]田昊,王维新,毕新胜,等.基于图像处理的机采棉杂质提取算法[J].江苏农业科学,2014,42(01):366.
　Tian Hao,et al.Study on impurities extraction algorithm of machine-harvested cotton based on image processing[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2014,42(02):366.
[3]赵建敏,赵忠鑫,李琦.基于Kinect传感器的羊体体尺测量方法[J].江苏农业科学,2015,43(11):495.
　Zhao Jianmin,et al.Sheep body size measurement method based on Kinect sensor[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2015,43(02):495.
[4]王旭启,张善文,王献锋.基于不变矩的作物病害识别方法[J].江苏农业科学,2014,42(06):378.
　Wang Xuqi,et al.A recognition method of crop disease based on invariant moments[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2014,42(02):378.
[5]丁竹青,李晓良,张若宇,等.基于LabVIEW Vision的加工番茄表面霉斑缺陷检测[J].江苏农业科学,2015,43(05):302.
　Ding Zhuqing,et al.Study on mildew defect detection of processing tomato based on LabVIEW Vision[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2015,43(02):302.
[6]师韵,王旭启,张善文.基于主分量分析的苹果叶部3种常见病害识别方法[J].江苏农业科学,2016,44(09):337.
　Shi Yun,et al.Identification method of three common apple leaf diseases based on principal component analysis[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2016,44(02):337.
[7]申爱敏,霍晓静,王文娣,等.基于机器视觉的核桃仁大小自动分级技术[J].江苏农业科学,2016,44(09):383.
　Shen Aimin,et al.Automatic size classification technology of walnut kernel based on machine vision[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2016,44(02):383.
[8]梁培生,孙辉,张国政,等.基于主成分分析和BP神经网络的蚕蛹分类方法[J].江苏农业科学,2016,44(10):428.
　Liang Peisheng,et al.Study on classification of silkworm chrysalis based on principal component analysis and BP neural network[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2016,44(02):428.
[9]张云龙,袁浩,张晴晴,等.基于颜色特征和差直方图的苹果叶部病害识别方法[J].江苏农业科学,2017,45(14):171.
　Zhang Yunlong,et al.Apple leaf disease recognition based on color characteristics and differential histogram[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2017,45(02):171.
[10]高雄,汤岩,陈铁英,等.基于图像处理的甘蓝虫害识别研究[J].江苏农业科学,2017,45(23):235.
　Gao Xiong,et al.Study on cabbage insect pests recognition based on image processing[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2017,45(02):235.
[11]罗匡男,彭琳,齐伟恒.基于机器视觉的三七叶片病斑识别[J].江苏农业科学,2017,45(24):209.
　Luo Kuangnan,et al.Recognition of Panax notoginseng leaf diseases based on machine vision[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2017,45(02):209.

备注/Memo

备注/Memo:

收稿日期：2015-11-14
基金项目：内蒙古自治区高等学校科学研究项目(编号：NJZY144)。
作者简介：赵建敏(1982—)，男，内蒙古包头人，硕士，讲师，主要从事人机交互、模式识别的研究。E-mail：418405748@qq.com。
通信作者：薛晓波，硕士研究生，主要从事机器视觉、图像处理的研究。E-mail：418405748@qq.com。

常用功能

更新日期/Last Update: 2017-01-20