首页 期刊 中国农机化学报 基于图像处理和BP神经网络的玉米叶部病害识别 【正文】

基于图像处理和BP神经网络的玉米叶部病害识别

作者:张开兴; 吕高龙; 贾浩; 赵秀艳; 刘贤喜 山东农业大学机械与电子工程学院; 山东泰安271018; 山东农业大学信息科学与工程学院; 山东泰安271018
玉米   病害识别   图像处理   bp神经网络  

摘要:为快速诊断识别玉米叶部病害,及时采取防治措施,提高玉米产量,本文将图像处理技术和BP神经网络算法引入到玉米叶部病害识别诊断中。对田间采集的玉米叶部病害样本图像进行背景去除、灰度化处理、阈值分割、噪声去除等预处理操作,实现叶部病害图像的分割;通过提取病害图像颜色特征和形状特征的17个参量,作为BP神经网络的输入,实现了玉米叶部常见六种病害的分类识别。实验结果表明,6种玉米叶部病害的平均识别率为93.4%,取得较好的识别效果,具有一定的实用价值。

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