采用计算机视觉进行棉花虫害程度的自动测定.pdf

在现代农业生产中，合理有效地防治作物虫害是确保产量与质量的关键环节。随着科技的发展，计算机视觉技术逐渐成为农业领域研究与应用的热点。本文将深入探讨如何利用计算机视觉技术自动测定棉花虫害程度，并通过分析实验结果，展现该技术在精准农业中的潜力与价值。 一、计算机视觉系统在棉花虫害测定中的应用 计算机视觉系统由三个主要部分构成，即图像获取模块、图像处理模块和图像分析模块。整个过程模拟人类视觉，通过摄像头获取棉花田间的图像信息，利用计算机技术进行分析与识别，最终实现对棉花虫害程度的自动测定。 二、图像获取模块 为了捕捉棉花田间的图像，实验选用了SONY VCB-3312P型CCD摄像头和大恒DH-VRT-CG200型图像卡。CCD摄像头具备良好的图像捕捉能力，其解析度能够满足棉花图像的分辨率需求。通过图像卡，摄像头能够以 PAL 制 800×600×24 bit 或 NTSC 制 640×480×24 bit 的标准输出图像信号，确保图像的清晰度。 三、图像处理模块 获取到的图像首先需要经过预处理和分割。在这一环节，将图像分割为7×7个分块，每个分块大小为64×64像素，以方便后续处理。预处理完成后，利用最小错误分割法确定最佳分割阈值Txy，以便将棉花与土壤背景分离，然后对图像进行二值化处理，简化图像信息。 四、图像分析模块 图像分析模块的功能是对处理后的图像进行深入分析和识别。利用高斯拉普拉斯算子（LOG）从二值化的棉花图像中提取出棉花叶片的边沿。随后，边缘跟踪算法帮助确定棉叶中的孔洞以及叶片边缘的残缺，这些信息对于评估虫害程度至关重要。为了更准确地确定叶片边缘的残缺，还需采用膨胀算法进一步处理。 五、实验结果与分析 实验结果显示，该方法对棉花虫害程度的测定误差小于0.05，具有较高的准确性。这意味着通过计算机视觉技术得到的虫害数据足够准确，可以为精准农药喷洒提供理论依据。此外，该方法通过减少农药使用量，对环境保护起到了积极作用。 六、结论 计算机视觉技术在自动测定棉花虫害程度方面展现了巨大优势。本文所提出的测定方法不仅能够为精确喷洒农药提供科学依据，减少农药使用量和环境污染，而且能够为农业生产者提供实时的虫害监测和预警系统，具有重要的应用前景。随着计算机视觉技术的不断进步，未来有望在其他作物虫害监测方面得到更广泛的应用，推动农业现代化进程。