基于机器视觉的智能花卉病虫害早期识别与预警技术研究

基于机器视觉的智能花卉病虫害早期识别与预警技术研究

汪纯茂、李浩恩

郑州科技学院

摘要：

随着农业技术的发展，机器视觉在花卉病虫害识别中的应用日益重要。文章旨在通过机器视觉技术，实现花卉病虫害的早期识别和预警，以提高农业生产的效率和质量。文章首先概述了机器视觉在农业领域的应用背景，然后详细介绍了智能花卉病虫害识别技术的发展现状和挑战。分析了该技术在未来农业发展中的潜力和应用前景。

关键词：机器视觉、智能识别、花卉病虫害、预警技术、农业技术

引言：

机器视觉作为一种先进的图像处理技术，在农业产业中扮演着日益关键的角色。特别在花卉病虫害的识别与管理领域，机器视觉的应用不仅极大提升了诊断的准确性，还实现了对潜在病害的早期预警。这一技术的发展和应用对于确保农业生产的安全性、优化作物的质量与提升产量均具有深远的影响。通过准确快速地识别和应对病虫害，机器视觉技术有望为现代农业带来革命性的进步。

一、机器视觉技术在花卉病虫害识别中的应用

（一）图像采集与处理

在花卉病虫害的智能识别过程中，图像采集和处理是基础且关键的步骤。通过高精度摄像设备对花卉进行高清晰度的图像捕捉，这一过程不仅要求图像的清晰度，还需要关注拍摄角度和光线条件，以确保获得的图像能够详尽地反映出植物的健康状况。在图像采集后，接下来的步骤是图像处理，这一阶段主要通过各种算法优化图像质量。例如，使用图像增强技术来提升图像的对比度和亮度，使病虫害的特征更加明显。还会应用滤波器去除图像噪声，以及使用边缘检测技术来准确描绘花卉的轮廓。这些处理手段不仅提高了图像的视觉效果，更为后续的病虫害识别提供了准确和高质量的图像数据。

（二）智能识别算法

智能识别算法作为机器视觉技术在花卉病虫害识别领域的重要支柱，发挥着关键作用。目前，深度悟识与形态辨认，乃是目前主流的智能辨识技法。深度学习算法通过组建庞大的人工神经网络来实现其目标，计算机系统具备自主提取与学习花卉图像特性的能力，进而达到对病虫害的快速辨识。在多数情况下，此类方法需依赖大量标记数据以助力模型养成，以分辨各类病虫害之独特征象。一旦深度学习模型的训练完毕，它便能够在新提供的图像数据上，迅速且精确地识别病虫害。另一方面，识别技术透过解析图像中的独特模式，依据色泽、形态及纹理的不同，以辨别病虫之害。在处理小规模数据集方面，模式识别展现出更高的效率，同时对计算资源的需求也相对较低。凭借规律性的算法优化与训练数据集的不断扩大，以期提升整体性能，可以确保识别系统始终保持高效和准确[1]。

二、花卉病虫害早期识别的挑战与对策

（一）识别精度的提升

在探究花卉病虫害之初，识别至关重要，提高机器视觉识别准确性的难题显得尤为关键。为应对此挑战，研究与开发团队全力以赴，致力于多方面的优化与改进，涵盖算法优化以及数据集拓展。在算法优化领域，核心突破在于对图像处理与分析技术的改良，旨在更为精确地捕捉微小或初期病虫害迹象。例如，借助于尖端图像分割领域的突破性成果，如今，我们能够更为精确地辨别健全与受损的组织，在此基础上，运用更为精密的辨识方法，以提升区分之精确度。这些方式主要涵盖卷积神经网络（CNN）以及支持向量机（SVM）等方法，这些技艺足以更出色地操控图像信息，提炼核心要素。

数据集的拓展对于机器学习和深度学习算法的性能提升具有举足轻重的地位。这些算法的效能很大程度上取决于训练数据的品质与丰富程度，因此，搜集及标注各类花卉及其病虫害图像数据，成为提升模型普适性与识别准确性的关键途径。这问题远不止于数据规模的扩大，涵盖众多环境之花卉病虫害数据，须保证数据质量，以实现全面研究，如各异的光照、温度和湿度环境。应时节与地域之变，顾及病虫之患，获取并汇总来自各地域、各季节的数据，同样具有重大意义。通过此类方式，可以确保算法在各种情境下均具备较高的精确性和稳定性。通过算法的迭代优化和数据集的持续拓展，此举将有力提高机器视觉在初期识别花卉病虫害方面的效能，从而更为有效地满足农业生产的诉求。这些努力不仅提高了识别的精准度，此番调整使得系统更能适应繁杂且多变的环境，为未来农业科技的进步铺垫了稳固的基石。

（二）实时监测与预警系统的构建

构建实时监测和预警系统是花卉病虫害管理的关键环节。这一系统的目标是通过连续监控，及时发现并预警病虫害的发生，从而允许及时的干预措施，减少损失。为实现这一目标，机器视觉技术与物联网（IoT）技术的结合至关重要。通过在农田或温室中部署带有高精度摄像头的监测设备，可以持续收集花卉的图像数据。这些设备不仅能够捕捉花卉的视觉信息，还可以通过传感器收集环境数据，如温度、湿度和光照等，这对于理解病虫害发展的环境因素非常重要。收集到的数据随后被传输到中央处理系统，该系统运行先进的机器视觉算法来分析图像，识别出潜在的病虫害迹象。一旦识别出病虫害，系统会立即向农户或管理人员发出预警，允许他们迅速采取措施。这一系统还可以整合历史数据和实时数据，使用机器学习算法预测病虫害的发展趋势，从而提供更加有效的预防建议。通过这种方式，实时监测与预警系统不仅增强了病虫害管理的实时性和准确性，而且极大地提升了农业生产的智能化水平

[2]。

三、机器视觉技术在农业发展中的潜力和应用前景

（一）技术发展趋势

农业领域中，机器视觉技术的未来发展揭示了众多创新与优化的可能性。随着人工智能与深度学习技术的日益发展，在处理繁复图像数据方面，机器视觉将提升效率，增强精确度。这涵盖了更为优秀的图像解析策略，在复杂多变的环境中，能够精确识别花卉病虫害。可预见，一体化解决方案的问世将愈发频繁，这种解决方案是将机器视觉技术与其他技术（例如无人机、自动化机器人、物联网设备等）相融合，拓展应用领域，提升运作效能。伴随着科技进步，成本削减已成为关键发展趋势。较低成本的机器视觉技术将为小型和中型农业生产者带来便利，使他们得以运用此技术。机器视觉领域之未来进程，亦涵盖更优质之用户界面及数据处理平台，令不具备专长的人士也能轻易掌握与操控这些体系，让技术得以广泛传播和应用。

（二）应用前景

农业领域，尤其是花卉栽培方面，机器视觉技术展现出了巨大的应用潜力。机器视觉技术在提升产量方面，能够全程关注花卉的生长历程，审慎洞察植株生长发育之中出现异常及病虫害之潜在威胁，从而确保适时干预，以充分释放作物生长的潜力。这项技术在确保农作物质量方面，能够实现对病虫害的早期识别与处理，降低病害对作物产量的负面影响，确保作物高品质的稳定保持。机器视觉技术的应用，为精准农业的实现提供了有力支持，依赖精确的数据解析与策略引导，谋求水资源与化肥的精准运用，以达成资源配置的最优化，从而使整体的农业生产力得到提升。机器视觉技术，或可与其他智能之技共进，如自动化灌溉之系统，以及智能化温室之管理，致力于提升农业生产的智能化与自动化水平。这一技术并不仅仅局限于大规模农业的运用，此外，新型领域如城市农业和垂直农业等，亦在其适用范围之内，为农业的可持续发展注入了新的活力与途径。因此，农业领域里，机器视觉技术的运用空间无限宽广，未来数十年，此技术或将重塑农业生产之格局[3]。

结束语：

机器视觉在花卉病虫害早期识别与预警领域的应用展现了显著的潜力，对于现代农业的发展具有重要意义。未来，通过技术革新和跨学科合作，该领域将实现更大的突破，为农业生产提供更高效、智能的技术支持。

参考文献

[1]梁万杰,冯辉,江东等.高光谱图像结合深度学习的油菜菌核病早期识别[J].光谱学与光谱分析,2023,43(07):2220-2225.

[2]西桂林.雅氏落叶松尺蠖虫害早期高光谱识别研究[D].内蒙古师范大学,2020.

[3]田野.棉花病虫害光谱识别及遥感监测研究[D].山东农业大学,2016.

本文为河南省教育厅2021年大学生创新创业训练计划项目“花卉监测陪护装置设计与实现”（编号：S202112746050）、郑州科技学院2021年大学生创新创业训练计划项目“花卉监测陪护装置设计与实现”（编号：DC202150）阶段性成果