机器视觉技术在桑椹菌核病防治上的研究

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基于机器视觉的现代农业作物病害识别算法研究

基于机器视觉的现代农业作物病害识别算法研究现代农业面临着日益严峻的挑战，其中作物病害控制是农民们最为关心的问题之一。

作物病害的早期诊断和及时治疗对于确保农作物的生长和产量至关重要。

随着机器视觉技术的快速发展，利用计算机视觉算法和图像处理技术来实现作物病害的快速识别成为可能。

现代农业作物病害的识别问题不仅涉及到大量的数据处理，还需要解决图像的预处理、特征提取和分类等核心问题。

本文将探讨基于机器视觉的现代农业作物病害识别算法的研究，并介绍一种基于深度学习的图像分类算法。

首先，图像的预处理是作物病害识别的第一步。

由于农田环境的复杂性，图像可能会受到光线、角度、尺度等影响，导致图像质量较低。

为了提高图像的质量，可以采用灰度化、滤波、直方图均衡化等方式进行预处理。

通过图像预处理可以使得图像更加清晰，为后续的特征提取和分类打下良好的基础。

在图像预处理完成后，接下来需要进行特征提取。

特征提取是将图像中蕴含的信息提取出来，用于作物病害的分类和识别。

传统的特征提取方法包括颜色特征、纹理特征和形状特征等。

然而，由于作物病害的多样性和复杂性，单一的特征提取方法无法充分表达图像中的信息。

因此，近年来，基于深度学习的特征提取方法逐渐受到关注。

深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，其能够通过多层次的神经网络学习到数据中的高层次抽象特征。

深度学习在图像识别领域取得了重大突破，为作物病害识别提供了新的思路。

例如，卷积神经网络（CNN）可以通过从图像中学习低层到高层的特征表示，自动提取图像中的信息。

同时，深度学习还能够适应不同的图像尺度和角度，并具备较强的泛化能力。

基于深度学习的作物病害识别算法主要包括以下几个步骤。

首先，利用已标注的作物病害图像作为训练集，通过卷积神经网络学习图像中的特征表示。

然后，利用训练好的模型对新的图像进行分类预测。

最后，根据分类结果判断作物是否患有病害，并给出相应的治疗建议。

在进行训练时，需要注意数据集的质量和数量。

基于机器视觉的农作物病虫害自动监测技术研究

基于机器视觉的农作物病虫害自动监测技术研究农作物产量和质量受到各种病虫害的严重威胁，这些病虫害在不加以及时监测和控制的情况下，可能会导致严重的经济损失。

传统的病虫害监测方法通常需要大量的人力成本和时间，效率低下且不准确。

在这样的背景下，基于机器视觉的农作物病虫害自动监测技术应运而生。

机器视觉是一项利用计算机和摄像机来模拟和实现人类视觉的技术。

它通过图像处理和模式识别等算法，能够自动分析和识别图像中的物体、特征和行为，并产生相应的输出。

在农作物病虫害监测中，机器视觉技术可以通过对植物叶片、茎干或果实等部位的图像进行拍摄和分析，准确地检测出病虫害的存在和程度，并及时采取相应的防治措施。

基于机器视觉的农作物病虫害自动监测技术的研究主要包括以下几个方面：1. 图像采集与处理：首先需要设计和搭建适合农作物病虫害监测的图像采集系统，如高分辨率数字相机、无人机或机器人等。

采集到的图像可以通过预处理方法进行去噪、增强和分割等处理，以提高后续的图像分析和识别的准确性。

2. 特征提取与选择：通过对病虫害图像进行特征提取和选择，可以从大量的图像数据中获取最具代表性和区分度的特征。

常用的特征包括颜色、纹理、形状和结构等。

采用适当的特征提取方法，可以有效地提高农作物病虫害的检测准确性。

3. 病虫害分类与识别：根据特定的特征和模型，对采集到的农作物病虫害图像进行分类和识别。

常用的方法包括传统的机器学习算法如支持向量机、朴素贝叶斯等，以及深度学习算法如卷积神经网络等。

这些算法可以从图像中学习到病虫害的模式和规律，并将其归类为不同的类型和程度。

4. 病虫害监测系统的构建与优化：基于机器视觉的农作物病虫害自动监测技术不仅需要开发相应的软件和算法，还需要构建稳定可靠的硬件系统和传感器网络。

通过不断的优化和改进，可以提高监测系统的准确性、实时性和可靠性。

基于机器视觉的农作物病虫害自动监测技术的研究与应用已经取得了一些重要的进展。

研究人员利用这一技术已成功开发出各种类型的农作物病虫害监测系统，如棉花病虫害监测系统、水稻白叶枯病监测系统等。

桑椹菌核病防治技术研究进展

第57卷第11期广东蚕业 V ol.57,No.11 2023年11月GUANGDONG CANYE Nov . 202322DOI ：10.3969/j .issn .2095-1205.2023.11.06桑椹菌核病防治技术研究进展廖友新（湖北省农业科学院经济作物研究所湖北武汉 430064）摘要桑椹菌核病又称桑椹白果病，在果桑主产区普遍发生，该病来势猛、发病快、发病率高、难防控，严重制约了果桑产业的发展。

文章对桑椹菌核病的发生及侵染规律进行综述，从化学防治、农业防治和生物防治等方面总结了桑椹菌核病的防治方法，以期为果桑生产中综合防治桑椹菌核病提供技术参考。

关键词桑椹；菌核病；防治技术中图分类号:S888.7文献标识码:A文章编号:2095-1205(2023)11-22-03桑椹是桑科（Moraceae ）桑属（Morus L .）植物的聚花果穗，是一种集营养、保健、药用于一体的优质浆果，具有抗氧化、促进造血细胞生长、降血糖、降血脂等药理作用。

目前，果桑在观光采摘、农旅结合及三产融合发展中备受欢迎，已经成为城郊农民致富增收的新兴产业。

然而，果桑产业也面临着严峻的病虫害挑战。

其中，桑椹菌核病是危害桑椹生产的一种毁灭性真菌病害，具有来势猛、发病快、发病率高、难防控等特点。

现已明确，引发桑椹菌核病的病原真菌有桑实杯盘菌（Ciboria shiraiana ）、肉阜状杯盘菌（C. carunculoides ）和核地杖菌（Scleromitrula shiraiana ）3种，表现出肥大性菌核病、缩小性菌核病和小粒性菌核病3种类型[1-2]，其共同病征是：桑椹失去应有的红紫、滋润、光亮状态，变成或大或小、形状色泽怪异的病果，而且产生黑色菌核。

随着果桑种植面积的逐年增加，我国多数果桑种植区病害频繁暴发，轻者减产30%～50%，重者减产可达80%，甚至绝收，已成为严重制约果桑产业发展的重要因素[3-4]。

桑葚病虫害防控的病害识别与监测装置研发

桑葚病虫害防控的病害识别与监测装置研发桑葚是一种常见的果树，但它也面临各种病虫害的威胁。

为了保护桑葚的生长和果实的质量，研发一种病害识别与监测装置是非常重要的。

首先，病害识别与监测装置需要能够识别桑葚的常见病害。

桑葚的常见病害有蚧虫、蚜虫和黑斑病等。

蚧虫是桑树上的一种常见害虫，会危害叶片和枝干，导致桑叶变黄、掉落。

蚧虫的虫体较小，很难用肉眼观察到，所以需要病害识别与监测装置具备高清晰度的显微镜功能。

蚜虫是桑叶上的另一种常见害虫，它会吸食桑叶的汁液，导致桑叶黄化、干枯。

黑斑病是一种桑树的真菌病害，会导致叶片出现黑褐色斑点和干枯。

所以，病害识别与监测装置需要能够识别不同类型的病害，并给出准确的诊断结果。

其次，病害识别与监测装置还需要能够监测桑葚的病虫害发生情况。

颗粒物传感器是一种可以监测空气中微小颗粒物浓度的装置，可以检测到蚧虫和蚜虫危害桑叶时所产生的蜜露颗粒，进一步判断病虫害的发生情况。

同时，装置还可以通过监测土壤湿度和温度，推测出黑斑病是否会发生，并提前做好防治工作。

此外，装置还可以通过监测环境因素，如降雨量、风速和太阳光照强度等，预测病虫害的爆发时间和规模，为果农采取相应的防控措施提供依据。

最后，病害识别与监测装置需要具备智能化的功能，能够及时向果农发送预警信息。

装置应该配备可以与智能手机等通信工具进行无线连接的功能，当检测到病虫害发生时，可以通过手机应用程序发送警报信息给果农。

果农可以根据设备提供的信息，及时采取防控措施，以减少病虫害对桑葚的危害。

总之，病害识别与监测装置对于桑葚的病害防控非常重要。

它需要具备高清晰度的显微镜功能，以准确识别桑葚的常见病害；需要配备颗粒物传感器和环境监测功能，以监测病虫害的发生情况和趋势；需要实现智能化功能，能够及时向果农发送预警信息。

只有病害识别与监测装置具备这些功能，才能为果农提供准确的病虫害防控建议，保护桑葚的生长和果实的质量。

除了上述提到的病害识别与监测功能之外，病害识别与监测装置还可以进一步提升其性能和应用价值。

如何利用计算机视觉技术提高农作物病虫害检测效果

如何利用计算机视觉技术提高农作物病虫害检测效果计算机视觉技术是利用计算机处理视觉信息的一种技术手段，越来越多地应用于各个领域。

在农业领域，农作物病虫害检测是一个重要的问题，而利用计算机视觉技术可以提高农作物病虫害检测效果。

本文将从图像处理、机器学习和智能决策三个方面介绍如何利用计算机视觉技术提高农作物病虫害检测效果。

首先，图像处理是计算机视觉技术的重要组成部分，对于农作物病虫害检测起着关键作用。

通过图像处理技术，可以将农田中拍摄到的图像进行预处理，提取出有用的特征信息。

在农作物病虫害检测中，可以利用图像处理技术对农作物的叶片、果实等进行分割，将病虫害区域与正常区域进行区分。

通过图像处理技术，可以清晰地展示病虫害的细节，提供更准确的检测结果。

其次，机器学习是计算机视觉技术的核心内容，也是提高农作物病虫害检测效果的关键。

通过机器学习算法，可以从大量的图像数据中提取特征，并训练模型进行分类。

对于农作物病虫害检测，可以利用机器学习算法对病虫害样本进行分类学习，建立病虫害检测模型。

在训练模型过程中，可以使用深度学习算法，如卷积神经网络，提取图像的高级特征，从而提高病虫害的检测效果。

通过不断调整模型参数和训练样本，可以提高模型的准确率和鲁棒性，使其能够更好地应对不同的农田环境和病虫害类型。

最后，智能决策是计算机视觉技术在农作物病虫害检测中的应用方向之一。

利用计算机视觉技术，可以实现对农田中病虫害的实时监测和预警。

通过安装摄像头，并搭建相应的图像处理和机器学习系统，可以对农田中的图像数据进行实时分析，并及时发出病虫害预警信息，帮助农作物种植者及时采取相应的防治措施。

同时，通过对农田中不同作物的病虫害特征进行分析和比对，可以为农作物种植者提供智能决策的建议，指导其进行病虫害的有效预防和控制。

综上所述，利用计算机视觉技术可以提高农作物病虫害检测的效果。

通过图像处理技术，可以对农作物图像进行预处理和分割，提取出有用的特征信息；通过机器学习算法，可以建立病虫害检测模型，提高检测的准确率和鲁棒性；通过智能决策技术，可以实现农田病虫害的实时监测和预警，并提供相应的防治建议。

基于机器视觉的农作物病虫害自动检测技术

基于机器视觉的农作物病虫害自动检测技术随着农业的发展和人口的增长，保障粮食安全成为各国关注的重点。

然而，全球范围内病虫害对农作物产量和质量造成了严重的影响。

传统的病虫害检测方法依赖于专业人员的经验和目视观察，后期往往以繁琐的实验室检测为主。

为了提高农作物病虫害的检测效率和准确性，基于机器视觉的农作物病虫害自动检测技术应运而生。

机器视觉是一种模拟人眼观察和理解视觉信息的技术，通过图像采集、处理和分析等步骤，可以对农作物的病虫害进行自动检测。

该技术主要包括图像采集、图像预处理、特征提取和分类识别等步骤。

首先，图像采集是基于机器视觉检测的重要步骤之一。

通过使用高分辨率的数字相机或其他图像采集设备，对农作物进行拍摄。

拍摄时可以使用手持设备、无人机或自动化平台等，以获取不同高度和视角的图像。

这些图像将作为数据输入进行后续的处理和分析。

其次，图像预处理是为了提取和增强农作物图像中的有用信息。

这一步骤包括图像去噪、图像增强和图像分割。

去噪可以通过滤波算法来减少图像中的噪声，并提高图像的质量。

图像增强可以通过对比度增强、亮度调整和直方图均衡化等方法来增强图像的细节。

图像分割是将图像分为不同的区域，以便更好地提取农作物的特征。

接下来，特征提取是为了从农作物图像中提取有用的信息，用于区分正常作物和受损作物。

特征提取方法可以分为基于颜色特征、纹理特征和形状特征等多种方法。

颜色特征是通过提取图像中不同颜色区域的像素值进行的。

而纹理特征是通过提取图像中的纹理细节信息来进行的。

形状特征则是通过计算图像中物体的轮廓、面积和周长等特性来进行的。

最后，分类识别是将提取到的特征与预先训练的分类模型进行比对，以判断农作物是否受到病虫害的侵害。

在分类识别阶段，可以使用机器学习算法，如支持向量机、神经网络和深度学习等方法。

这些算法能够学习和识别不同病虫害对应的特征模式，并进行自动的分类识别。

基于机器视觉的农作物病虫害自动检测技术具有许多优势。

桑椹菌核病的发生及实用防病措施

从而推动了果桑产业的稳步发展。以本镇为例，２０１３年结合现代农业园区的建设，新栽果桑园近百
统优势产业，必须要走优质、高效、特色之路，作为其
中一项有效举措，就是加大对果桑资源的开发利用，
提高蚕桑生产的附加值。
强光直射、防雨淋、防动物危害、防农药中毒等 “ 五防” 。当熟蚕人孔定位初成茧形时，将方格蔟移至
采茧按上蔟先后顺序进行，轻采轻放，减少出血
蛹和内印茧，同时分类采摘，分类堆放，分类出售，不采售毛脚茧、嫩蛹茧、潮茧，努力保全茧质，增加蚕茧
产的实际情况，因地制宜地分析桑椹菌核病发生的主要原因，以便能够采取针对性的防病措施，从而提高果桑生产的稳定性及经济效益。
关键词
蚕桑
果桑
菌核病病
中图分类号：￥８８８．７１
文献标识码：Ｃ
文章编号：２０１５ — ０６一ｌ１ — ００２
随着我国国民经济的快速发展和农业科技的不
者青睐；也因其良好的保健效果和药用价值，已被国
断进步，农业内部的行业竞争日趋激烈，这在经济较为发达的苏南地区尤为突出。蚕桑生产一直是吴江
农村传统骨干副业，目前还保留着苏南最大规模的
之首。震泽镇的蚕桑生产同样面临着越来越严峻的挑战，要想在这样一个经济发达地区稳定我们的传

研究桑葚病虫害防治的生物学方法与机制

研究桑葚病虫害防治的生物学方法与机制桑葚是一种重要的果树之一，但同时也容易受到各种病虫害的侵袭。

为了保护桑葚树的健康生长和提高产量，研究和应用生物学方法成为了关键。

生物学方法是通过利用有益生物或者生物制剂来防治病虫害，相对于化学农药而言，具有环境友好、可持续性和对人体健康安全等优势。

本文将介绍桑葚病虫害防治的生物学方法与机制。

一、有益生物防治1.青蛙：青蛙是桑葚园中的重要天敌之一，对蚜虫等有害昆虫有很强的捕食能力。

青蛙的防治作用在于消耗害虫的数量，从而控制害虫的繁殖和传播。

2.寄生性黄蜂：寄生性黄蜂是桑葚树上蚜虫的天敌，寄生性黄蜂会将卵产在蚜虫体内，从而寄生在蚜虫体内进行发育。

寄生性黄蜂的防治作用在于控制蚜虫的数量，减少对桑葚树的危害。

3.杀菌剂：利用具有杀菌作用的微生物进行桑葚病害防治，如枯草杆菌、拮抗细菌等。

这些杀菌剂可以通过竞争性抑制病原菌的生长，从而达到防治病害的效果。

二、生物制剂防治1.有机肥料：有机肥料富含有机质和微量元素，能够提高土壤的肥力，增加桑葚树的抗性。

有机肥料能够促进植物生长和增强免疫力，从而减少病虫害的发生。

2.菌剂：菌剂是利用具有生物激素活性的微生物进行防治，能够促进桑葚树的免疫力。

菌剂的作用机理主要是通过激活植物的免疫系统，从而增强植物对病虫害的抵抗能力。

三、机制研究及应用前景1.抗菌物质的产生机制：研究桑葚树产生的抗菌物质的机制是了解其抵抗病虫害能力的关键。

通过研究抗菌物质的合成路径、调控机制和功能，可以进一步开发抗菌物质的应用技术和产业化。

2.生物制剂的开发与应用：生物制剂是利用生物学方法来防治病虫害的重要手段，通过研发高效、安全、环保的生物制剂，可以减少对化学农药的依赖。

因此，研究生物制剂的开发和应用技术，有助于提高桑葚病虫害的防治效果。

综上所述，桑葚病虫害的防治需要综合运用生物学方法。

未来的研究重点应该是加强有益生物的研究，开发高效的微生物制剂和生物激素，以增强桑葚树的抵抗病虫害的能力。

机器视觉技术在桑椹菌核病防治上的研究

【关键词】机器视觉；桑葚菌核病；轮廓提取；Ｃａｎｎｙ算子
桑葚菌核病俗称白果病，是危害桑椹的主要真菌性病害。桑葚菌核病的侵染循环是病原菌以菌核的形式在土壤中越冬，然后菌核抽生出子囊盘，子囊孢子借风力传播，侵入桑树雌花花器而引起初次感染。病原菌侵入雌花花器后，菌丝大量增殖，最后形成菌核后，菌核随病椹落地，病椹腐烂而菌核留在地表成为下一年的感染源。目前我国大多都是采用农业、化学、生物和物理等手段来防治桑葚菌核病。化学防治虽然方便快捷，见效快，对果农要求也不高，但容易使病菌产生抗药性，从保护环境和保障桑椹产品的食用安全考虑不适合长期使用，而另外两种防治措施都要消耗大量人力、物力、财力。本文根据桑葚菌核病的发病特点，利用机器视觉识别技术对桑葚菌核病的子囊盘进行识别后对子囊盘进行远红外加热方法，使土壤温度在６０ｓ内迅速达到１２５ ℃ ，迅速杀死病原菌，从而使病原菌不再传播，就能达到防治桑椹菌核病发生的目的。相较于传统的农药防治方式，该技术更加环保、效率更高、且简便易行，对防治桑椹菌核病、提高桑椹的品质和价值等方面起着至关
重要的作用。、机器视觉识别桑葚菌核瘸子囊盘的算法及分析机器视觉（ＭａｃｈｉｎｅＶｉｓｉｏｎ）也称计算机视觉（ＣｏｍｐｕｔｅｒＶｉｓｉｏｎ），用机器来代替人的眼睛，从而检测和测量，来达到对图片信息的控制。
节。阈值在很大程度上控制着边缘检测结果的好坏。阈值越

桑椹菌核病防治试验初探

孢子/g 木霉菌可湿性粉剂（山东泰诺药业有限公司）。
试验地设在宁波市鄞州区天宫庄园桑果大棚内进行，栽培的桑果品种为“大十”，树龄 9 年，行距 1.5 m，株距 50 cm。2014~2017 年大棚桑椹菌核病连续三年发生率达 90%以上。 1.2 试验设计
试验设 10 个药剂处理：① 250 g/L 嘧菌酯 SC 1000 倍；② 25% 咪鲜胺 EC 500 倍；③ 40% 菌核净 WP 400 倍；④45%石硫合剂 JJF 100 倍；⑤4%井冈霉素 AS 400 倍；⑥75%百菌清 WP 600 倍液；⑦50%腐霉利 WP 500 倍液；⑧70%甲基硫菌灵 WP 500 倍液； ⑨0.15%四霉素 AS 500 倍液；⑩2 亿活孢子/g 木霉菌 WP 200 倍液。另设喷施清水的空白对照处理。每个小区面积 10 m（2 15 株桑果），重复 3 次，试验采用随机区组排列，小区之间用薄膜隔开。根据桑椹菌核病菌的生长规律，分别于 2017 年 3 月 2 日、3 月 7 日、3 月 12 日将各处理药剂和清水分别使用 3WBD16 型的电动喷雾器喷洒露出地面的子实体，喷药量 40 kg/667 m2。 1.3 调查方法
表 2 10 种药剂对桑椹菌核病的防治效果
药剂名称 2 亿活孢子/g 木霉菌
浓度 200 倍液
防治效果% 97.8%aA
250g/L 嘧菌酯 25%咪鲜胺 40%菌核净
1000 倍液 500 倍液 400 倍液
94.1%bB 86.4%cC 82.6%dD
施药前田间病情基数为零。最后一次地面施药后 3d 观察记录每个处理的病原菌子囊盘的颜色，并于最后一次施药后 30d 调查统计各处理桑椹的发病率，采用 5 点取样法，每点调查 1 株，记录每株病果数。

桑葚菌核病及综合防治技术探究

桑葚菌核病及综合防治技术探究作者：孙凤丽来源：《南方农业·下旬》2016年第11期摘要近几年，果桑产业得以发展和进步，在一些地区获得较大的生产量。

随着种植面积的不断扩展，果桑种植期间的发病频率逐渐性增加，尤其在金沙江、安宁河流域，夏季受高温多湿情况的影响，导致产生大面积的桑葚菌核病。

因此，对其有效防治，具有十分重要的作用。

关键词桑葚；菌核病；防治中图分类号：S888.7 文献标志码：B DOI：10.19415/ki.1673-890x.2016.33.017桑葚菌核病产生后，没有有效的治疗措施，只能通过防治减少其产生的危害。

该病产生速度快、危害严重，会导致桑葚减产，影响经营者的积极种植。

因此，为促进桑葚行业的可持续发展，需要为其提出综合性防治技术。

1 桑葚菌核病病原菌的种类及症状桑葚菌核病是一种真菌类病害，当桑树在开花时期，病菌开始侵入子房中，菌丝逐渐生长产生菌核。

产生病害后，桑葚的果实会为灰白色，这期间可以断定为桑白果病。

在四川省，产生的桑葚菌核病一般有三种类型，分别为桑葚肥大性菌核病、桑葚缩小性菌核病以及桑葚小粒性菌核病[1]。

1.1 桑葚肥大性菌核病该病也是一种肿果病，在我国的乐山地区有分布。

桑葚肥大性菌核病的病菌为桑实杯盘菌，主要是一种子囊菌亚门。

病菌产生后，子囊盘的肉质为漏斗状，盘口直径会在0.5～1.5 cm，为褐色的圆筒状，在外表上存有锈色细毛，其长度在3～5 cm。

在盘上，还有子囊组成的子实层，这种子囊为圆柱形。

观察基部可以看到，基部较细，在上部有椭圆形，子囊孢子不透明。

该病产生后，可以发现已经成熟的桑葚为紫色，果实的杯盘受到感染的桑葚逐渐膨大，其花也比较肥肿，期间为乳白色或者灰白色，如果将其压破后，会出现臭气。

所以说，这种病菌的侵入会导致呈现黑色、干硬的菌核[2]。

1.2 桑葚缩小性菌核病桑葚缩小性菌核病主要分布在我国的宜宾、内江地区等，一般缩小性菌核病为桑葚核地杖菌，也是一种白井头罩地舌菌。

基于机器视觉技术的农作物病虫害识别与防治

基于机器视觉技术的农作物病虫害识别与防治伴随着人口的不断增长和现代社会的发展，粮食安全问题已经成为世界各国共同面临的难题。

农作物病虫害的发生直接影响着农作物的产量和质量，对农业生产和经济社会发展产生了严重的影响。

为了保障粮食安全和农业的可持续发展，需要采用先进的技术手段，基于机器视觉技术进行农作物病虫害识别与防治已经成为重要的研究方向和应用领域。

一、农作物病虫害的危害农作物病虫害的危害主要表现在以下几个方面：1. 影响农作物产量和质量：农作物在生长过程中，受到外界环境的影响，同时也容易受到病虫害的侵害，导致农作物的产量和质量下降。

2. 导致生态破坏：病虫害的存在和侵害不仅会造成农作物的减产和质量下降，同时也会对生态环境造成破坏，导致生态平衡的破坏。

3. 消耗资源和能源：农业生产需要大量的资源和能源，而病虫害的侵害会增加耕作的频率和施肥的次数，进一步消耗资源和能源。

二、机器视觉技术的应用前景1. 能够实时检测病虫害：采用先进的机器视觉技术，能够对农作物进行实时的检测和识别，及时发现和处理病虫害问题。

2. 提高检测效率：相比于传统的人工检测方式，机器视觉技术能够快速地处理大量的数据，大大提高了病虫害检测效率和精度。

3. 降低生产成本：采用机器视觉技术，可以大大降低农业生产成本，提高农业效益和生态效益。

三、机器视觉技术在农作物病虫害识别与防治中的应用1. 植保无人机植保无人机是将机器视觉技术和航空技术相结合的一种新型农业病虫害防治方法。

植保无人机利用多光谱成像技术和红外成像技术，实时监测农田状态和病虫害情况，通过GPS和惯性导航技术进行定位和飞行控制，实现对农作物进行精准的病虫害防治。

2. 农作物病虫害图像识别农作物病虫害图像识别是利用机器视觉技术对农作物病虫害进行自动识别和分类的一种方法。

通过建立农作物病虫害数据库，采用图像处理和模式识别算法，可以对农作物病虫害进行快速精确的检测和识别。

3. 可视化监测系统可视化监测系统是利用机器视觉技术对农作物病虫害进行实时监测和分析的一种方法。

桑葚病虫害防控的信息化与智能化手段

桑葚病虫害防控的信息化与智能化手段随着信息技术和智能技术的快速发展，农业领域的桑葚病虫害防控也开始逐步向信息化和智能化的方向发展。

信息化和智能化手段的应用，可以提高桑葚病虫害防控的效率和准确性，降低防控成本，实现农业可持续发展。

本文将从桑葚病虫害的识别、监测、预警、防治等方面，介绍信息化和智能化手段在桑葚病虫害防控中的应用。

首先，信息化和智能化手段可以帮助农民准确识别桑葚病虫害。

利用图像识别技术，可以对桑葚病虫害的症状进行自动识别和分类，辅助农民判断是何种病虫害。

同时，借助移动设备的普及，识别软件可以安装在智能手机上，农民只需要拍摄病虫害的照片，软件就能迅速给出诊断结果和防治建议。

这大大提高了农民的工作效率，减少了误诊误治的情况发生。

其次，信息化和智能化手段可以帮助监测桑葚病虫害的发生情况。

传统的监测方法主要依赖人工调查，耗时耗力且容易出现遗漏。

而现在，可以利用物联网技术，将监测设备和传感器安装在田间地头，实时监测环境条件、病虫害的发生情况等。

同时，通过无线通信技术，将监测数据传输至农业信息管理平台，农民可以随时随地通过手机或电脑查询实时的监测数据，掌握病虫害的发生情况，及时采取防控措施。

此外，信息化和智能化手段还可以实现对桑葚病虫害的预警。

通过与历史数据和气象数据的对比分析，可以建立病虫害的预警模型，借助人工智能算法，及时预警病虫害的发生风险。

同时，预警系统可以根据不同的预警级别，给农民发送预警信息，提醒其采取相应的防控措施，并给出具体的防治建议。

这样不仅可以提高防治的及时性和准确性，还可以减少农民的防治成本。

最后，在桑葚病虫害的防治方面，信息化和智能化手段也发挥了重要作用。

传统的防治方法主要依赖农药的施用，容易产生农药残留和对环境的污染。

而现在，利用物联网技术，可以实现精准施药。

针对不同的病虫害类型和发生情况，可以利用无人机、植保机器人等智能设备，对桑葚树进行定向喷洒，减少农药的使用量和损失，降低防治成本，并且还能保证防治的效果。

桑葚菌核病防治技术初探

中柏垭镇、嘉陵新庙乡等果桑桑园调查，2011 － 2014 年桑菌核病发生呈如下发生趋势。
收稿日期： 2014 － 09 － 15 作者简介：毛业炀（ 1970 －），男，本科，高级农艺师、站长，从事蚕业管理与技术推广工作。
2014 年第 4 期《四川蚕业》 50 2. 1 品种差异三倍体无核大 10 属早熟品种，易感染菌核病，一旦感病，较难控制。嘉陵 30 号属中晚熟品种，抗病性较强。 2. 2 栽植密度 667m 栽植 200 株较 667m 栽植 500 株的菌核病发病显著减少。栽植密度过大，以低干树型养成，行距、株距过小，株间荫蔽，通气透光性差，湿度大，极利病害发生。 2. 3 土壤耕作土壤耕作状况与菌核病发生具有相关性。土壤进行了翻耕，发病轻；土壤未进行翻耕，发病较重。通常果桑栽植第 1 年基本不发病，第 2 － 3 年发病逐渐加重。发病后不加以防治，造成土壤中菌核数量增多，病原累积，发病加重。土壤中菌核的存活率和存活数量因耕作次数增加而锐减。 2. 4 施肥水平果桑桑园冬季重施磷肥、钾肥及农家肥发病减少，偏施氮肥发病加重。 2. 5 气候条件桑菌核病发生与春季气候相关性显著。春季雨水多发病较重，春季雨水少发病轻，春季干旱基本不发病。 2. 6 环境条件油菜等十字花科植物与桑菌核发病互感，桑菌核病主要在桑树开花期间才感染本病。但也有人认为整个结果期均可感染，以开花前后感染最多，青果期较少。地势较高，周围基本无杂树，通风向阳，发病轻。凡地势低洼，间作豆类或杂草丛生的田块发病更重。 2. 7 药物防治是否使用药物防治与菌核病发生具有相关性。地块与地块之间是否使用药物防治，差异显著。同一株桑树内用药物防治，树冠上部枝条与中下部枝条也具有明显差异性。 3 防治主要关键技术措施贯彻 “预防为主，综合防治 ” 的植保方针。

计算机视觉技术在农作物病害诊断中的应用研究

计算机视觉技术在农作物病害诊断中的应用研究随着农业的发展和人们对食品安全的关注度提高，农作物病害的诊断和防治成为了农业领域中的重要课题。

传统的病害诊断方法往往依赖于人工检查，但这种方式存在着诊断不准确、效率低下等问题。

而计算机视觉技术的引入为农作物病害的诊断带来了新的解决方案。

计算机视觉技术是一项利用计算机和图像处理技术对图像进行分析和识别的技术，通过对农作物病害的图像进行处理和分析，可以准确快速地诊断出病害类型和程度。

下面将介绍计算机视觉技术在农作物病害诊断中的应用研究。

首先，计算机视觉技术可以通过图像处理和特征提取来识别农作物病害。

在农作物生长过程中，病害的症状通常表现为叶片变色、枯萎和斑点等。

计算机视觉技术可以通过对叶片图像进行处理，提取出叶片的颜色、纹理、形状等特征，并与已知病害特征进行比对，从而进行病害的自动识别。

这种方法不仅能够提高诊断的准确度，还可以节省人工检查的时间和人力成本。

其次，计算机视觉技术可以通过建立农作物病害数据库来辅助诊断。

在数据库中，我们可以存储大量的农作物病害图像和相关的信息，包括病害的类型、症状、防治方法等。

当需要诊断农作物病害时，计算机视觉技术可以根据输入的图像与数据库中的图像进行匹配和比对，从而找到最相似的病害类型，并给出相应的诊断结果和防治建议。

此外，计算机视觉技术还可以通过监测和分析农作物生长环境中的异常情况来诊断病害。

农作物的生长环境受到温度、湿度、光照等因素的影响，当出现异常情况时，往往会导致农作物的生长受阻或病害的发生。

计算机视觉技术可以通过对农田的图像进行实时监测和分析，判断是否存在异常情况，并及时预警和提醒农民采取相应的防治措施，以减少病害的发生和损失。

另外，计算机视觉技术还可以结合人工智能算法进行农作物病害诊断。

人工智能算法可以通过学习和训练，自动分析和处理大量的图像数据，从而提高农作物病害的诊断准确性和效率。

例如，深度学习算法可以通过构建卷积神经网络模型，从图像中提取高级特征，并进行病害的分类和定位。

机器视觉技术在农作物病虫害检测中的应用

机器视觉技术在农作物病虫害检测中的应用引言：农作物病虫害是农业生产中的重要问题之一，对于农民来说，及时准确地发现和识别病虫害对农作物的保护至关重要。

传统的农作物病虫害检测方法通常需要大量的人工劳动和时间投入，效率低且容易出现识别误差。

然而，随着机器视觉技术的发展，它已经成为农作物病虫害检测的一种重要工具。

本文将讨论机器视觉技术在农作物病虫害检测中的应用，并探讨其优势和挑战。

一、机器视觉技术的基本原理机器视觉技术是指以图像或视频作为输入，通过图像处理和模式识别技术来实现目标检测、识别和分类的一种技术。

它通常包括图像获取、图像预处理、特征提取和模式分类等步骤。

在农作物病虫害检测中，机器视觉技术通过使用高分辨率传感器获取农田图像，然后利用图像分析和模式识别技术来实现病虫害的自动检测和识别。

二、机器视觉技术在农作物病害检测中的应用1. 病虫害图像采集：机器视觉技术可以利用无人机、移动机器人或固定摄像机等设备，对农田进行图像采集。

这些图像可以提供高分辨率的农田图像，以便更准确地检测和识别病虫害。

2. 图像预处理：采集到的农田图像可能受到光照条件、噪声和图像模糊等因素的影响，需要进行图像预处理以提高图像质量。

常见的图像预处理方法包括去噪、图像增强和图像配准等。

3. 特征提取：在机器视觉技术中，特征提取是一项重要的任务。

通过提取图像中的特征，比如颜色、纹理和形状等信息，可以帮助识别农作物中的病虫害。

常用的特征提取方法包括灰度共生矩阵、小波变换和纹理描述符等。

4. 模式分类：一旦提取到农田图像中的特征，机器视觉技术可以使用模式分类方法来识别不同类型的病虫害。

常见的模式分类算法包括支持向量机、人工神经网络和随机森林等。

三、机器视觉技术在农作物病害检测中的优势1. 自动化：相比传统的人工检测方法，机器视觉技术可以实现自动化的病虫害检测，减少了人工劳动和时间投入，提高了检测的效率。

2. 高准确性：机器视觉技术通过数字图像处理和模式识别技术，可以对农田图像中的病虫害进行准确的检测和识别，减少了人为判断的主观性。

计算机视觉技术在农作物病害检测中的应用研究

计算机视觉技术在农作物病害检测中的应用研究摘要：随着现代农业的发展，农作物病害的防治变得越来越重要。

传统的农作物病害检测方法存在着效率低、准确性差等问题。

而计算机视觉技术作为一种非接触式、快速、准确的检测方法，逐渐得到了广泛应用。

本文主要研究计算机视觉技术在农作物病害检测中的应用情况和未来发展趋势。

引言：农作物病害对农业生产和食品安全造成了严重影响。

传统的农作物病害检测方法主要依赖人工目测，效率低、准确性差，且容易受主观因素影响。

而计算机视觉技术的出现为农作物病害检测提供了一种新的解决方案。

一、计算机视觉技术在农作物病害检测中的应用1.图像采集与处理计算机视觉技术的核心是图像采集和处理。

通过使用高分辨率的摄像设备对农作物进行拍摄，获取高质量的图像。

随后，利用图像处理算法，对图像进行预处理，去除噪声、锐化图像等。

2.特征提取与分类在经过图像处理之后，需要对农作物病害进行特征提取和分类。

常见的特征提取方法包括形态学分析、纹理分析、颜色分析等。

通过这些特征提取方法，可以从图像中提取出病害的特征。

3.病害识别与检测特征提取之后，需要进行病害的识别和检测。

常见的识别方法包括基于规则的识别和基于机器学习的识别。

基于规则的识别依赖于专家知识，需要手动定义规则。

而基于机器学习的识别则利用已有的病害样本数据进行训练，建立分类模型。

二、计算机视觉技术在农作物病害检测中的优势1.非接触式检测传统的农作物病害检测方法通常需要人工接触作物，容易造成交叉感染。

而计算机视觉技术通过图像采集和处理，实现了非接触式检测，避免了交叉感染的风险。

2.快速高效计算机视觉技术能够对大量的作物图像进行快速处理和分析，大大提高了病害检测效率。

同时，与传统的人工目测相比，计算机视觉技术在准确性上也有显著的提升。

3.自动化计算机视觉技术能够实现自动化的农作物病害检测，减少了人工劳动力的消耗。

通过对大量农田进行自动监测，可以及时发现潜在的病害问题，采取相应的预防措施。

基于机器视觉技术的农作物病虫害检测与诊断

基于机器视觉技术的农作物病虫害检测与诊断一、引言随着人们对食品安全的关注度越来越高，农业领域的病虫害识别、监测和预防工作也逐渐成为了人们的关注焦点。

农作物病虫害的发生会严重影响农作物的产量和质量，进而威胁到农产品的安全性和质量。

因此，对农作物病虫害的及时诊断和防控具有非常重要的意义。

机器视觉技术是一门新兴的技术，其在农业领域的应用前景广阔。

本文将介绍基于机器视觉技术的农作物病虫害检测与诊断相关的研究和应用进展。

二、农作物病虫害的检测与诊断技术1.传统的手工识别方法传统的农作物病虫害检测方法主要是人工观察和识别，客观性和准确性存在较大局限。

人们通常需要花费大量时间和精力对种植现场进行观察和抽样，通过人眼判断作物是否发生病害。

2.基于图像识别技术的病虫害检测与诊断方法随着计算机图像处理技术和模式识别技术的不断发展，基于机器视觉技术的病虫害检测与诊断方法逐渐变得成熟。

这种方法主要是通过采集作物图像，利用计算机图像处理、计算机视觉和机器学习等技术手段，进行病虫害的检测、识别和分类。

3.基于人工智能的病虫害检测与诊断技术基于人工智能技术的农作物病虫害检测与诊断方法，主要是利用深度学习和机器学习等技术手段。

其核心是建立一个强大的神经网络模型，对作物病虫害进行训练和分类，以实现准确、高效的病虫害诊断和预测。

三、基于机器视觉技术的农作物病虫害检测与诊断实践1.基于机器视觉技术的番茄叶斑病检测土豆叶子脱色病是一种常见的作物病虫害，对土豆的生长和产量产生了巨大的影响，因此研究人员利用机器视觉技术对土豆叶子脱色病进行了研究和诊断。

研究发现，通过计算图像的纹理特征和颜色特征，可以精确而迅速地检测出土豆叶子脱色病病斑的位置和大小。

2.基于机器视觉技术的水稻纹枯病检测水稻纹枯病是一种严重的水稻病害，对于水稻的产量和产质有很大的影响。

利用机器视觉技术进行水稻纹枯病检测是一种有效的方法。

该方法主要是通过选择合适的图像分割方法和特征提取方法，可以精确地检测出水稻纹枯病的区域和范围。