三种葡萄叶部病害检测系统

三种葡萄叶部病害检测系统

毕业设计

中文题目:三种葡萄叶片病害的识别系统设计

学生姓名

系别

专业班级

指导教师

成绩评定

2013年05月

目录

1 引言 (4)

1.1研究的目的和意义 (4)

1.2该选题的研究现状及发展趋势 (4)

1.3主要研究内容 (5)

2 系统硬件设计 (5)

2．2AT89S52最小系统 (6)

2.3液晶显示模块 (7)

2.4矩阵键盘模块 (9)

2.5电源选择 (10)

3 知识库及推理系统设计 (10)

3.1知识库建立 (10)

3.2数据库建立 (13)

3.3推理系统构成 (14)

4 葡萄叶部病害诊断软件系统设计 (15)

4.1葡萄叶部病害诊断系统流程图 (15)

4.2显示汉字或图形流程图: (16)

4.3系统子程序 (16)

4.3.1显示子程序 (16)

4.3.2按键子程序 (17)

4.3.3初始化子程序 (18)

4.3.4主函数 (18)

5总结 (21)

参考文献 (22)

附录1：相关英文文献 (24)

附录2：英文文献中文译文 (28)

摘要

进入21 世纪以来，信息技术已经广泛应用于生产生活的各个领域，我国农业生产正处于传统农业向现代化农业转型的重要时期。农业要实现现代化，实现生

产力质的飞跃，必须大力发展信息技术这一管理和传播手段。而作为信息技术重要内容的智能化的农作物病害诊断系统已成为精确农业研究领域的一个热点，具有广阔的应用前景和发展潜力，对于提高劳动者素质，实现农业现代化有着重要意义。

本文主要研究了人工智能、知识库建立，数据库建立，推理系统设计。以及专家系统在农业信息化领域的应用和发展现状，针对课题要求的葡萄叶部病害诊断系统提出了设计方案并予以实现。通过对经典专家系统设计方法的研究和分析发现，多知识库、多主体特性是专家系统发展的趋势。

本文研究的葡萄叶部诊断系统主要包括了知识库，数据库，推理系统设计三大模块。完成了相应的硬件电路，和软件程序编译，为了实现葡萄叶部病害的准确诊断，本文查阅了大量资料，通过与相关种植人员的讨论，建立了自己的推理系统，通过不断的调试，初步完成了葡萄叶部病害的诊断。

并且系统具有便携式、成本低的特点，对葡萄叶部病害诊断的分析提出了新的思路，对其他农作物病害诊断，分析具有参考价值，为农作物病害诊断专家系统的进一步研究奠定基础。

关键词：病害诊断知识库数据库推理系统

三种葡萄叶片病害的识别系统设计

1引言

1.1 研究的目的和意义

在对葡萄叶部病害诊断知识进行系统归纳!整理和详尽的用户需求分析的基础上，模拟了葡萄病害诊断的思维方式，采用了逻辑知识归纳的表示方法，建立了不确定性推理模型算法。本文着重围绕着以下问题开展了研究工作：

（1）在分析葡萄病害专家诊断思维模式的基础上，对葡萄病害诊断知识进行分析并确定了葡萄病害诊断因素。

（2）在分析葡萄病害专家诊断思维过程的基础上提出了采用模糊规则的不确定性推理模型算法来进行葡萄病害诊断推理，并在此基础上进行了修正，使其更复合实际诊断情况。

（3）应用该葡萄叶部疾病诊断系统，初步诊断葡萄叶部病害的几种类型。

本研究系统在农作物疾病诊断中的应用是符合我国现代农业发展状况和国际人工智能发展趋势的[1]。通过从专业的角度对农作物疾病诊断专家系统的研究,可以从根本上解决目前我国所开发的农作物疾病诊断专家系统不能适合于现地使用的问题[2],为专业人员开发相关的专家系统提供有益的资料和技术积累,并且根据对专家系统理论和专业的结合方式提供一些新的思路,通过一些农作物疾病专家系统的开发和应用解决农作物疾病专家不足问题,保证现代农业的健康发展[3]。

1.2 该选题的研究现状及发展趋势

农业专家系统(AgriculturalExpertSystem)，它是运用人工智能的专家系统技术，结合农业领域特点发展起来的一门高新技术，是农业信息技术的一项重要内容[4]，农业是一个很复杂的系统工程，涉及种植业和养殖业两大部分，而这两大部分又有各自不同、繁杂的分类，这就造成了农业专家系统所研究的内容也是十分复杂的，同时也就出现了各种类型的农业专家系统。农作物病虫害诊断专家系统的研究起源于1965年E.A.Feigenbaum等所开发的DENDRAL[5]（一个推断化学分子结构的计算机系统）。经过接近50年的发展，专家系统技术由刚发展时不成熟阶段逐渐走向成熟阶段，也迅速拓展了它的应用范围，例化学工程、地质勘探、医疗诊断、金融决策、农业以及军事等领域。专家系统在农作物病虫害诊断方面，在70年代时，专家系统的研究开始应用于农作物病虫害的诊断，如1978年美国伊利诺斯大学开发的大豆病虫害诊断系统PLANT/ds及1983年日本千叶大学研制的番茄病虫害诊断专家系统

MTCCS等。

虽然研究了这么多的农作物病虫害诊断专家系统，但是真正实用的寥寥无几。比如在1990年到2001年的CAB数据库中，以pest diagnosis为关键词检索，仅检索到十几篇。较为成熟产品中最具有代表性的是澳大利亚昆上兰大学、国际水稻研究以及浙江大学植保系（程家安等）联合开发的用于水稻病虫害综合治理的病虫害诊断系统（RiceIPM），这个系统的内容包括了病虫害的危害特点、信息、识别特征以及防止措施防范等。

在国内，1997-1999年，浙江大学植保系与澳大利亚昆士兰大学联合开发的农作物检疫决策系统[6]（QPM），该系统由知识库、LucID子系统包括Player和Builder 两个子系统，它以检查表方式进行分类、鉴定。QPM系统对每个检疫对象的知识包括分类地位、图文信息、侵染和传播途径、传播途径、形态描述、为害性，生物学特性、检验方法以及防止措施、地域分布图等。农业专家系统技术应用最早的是农作物病虫害诊断系统，也是最为活跃的领域，有着良好的基础和发展前景。已经在农作物病虫害综合管理中发挥了重要的辅助决策作用有：蒋平安等的新疆棉花病虫害管理专家系统，庄铁成等的大豆病虫害诊断专家系统，于艳的黑龙江省水稻病虫害诊断专家系统，陈恺等的安徽水稻病虫害诊断专家系统等。

1.3主要研究内容

（1）基于单片机的葡萄叶部病害诊断，数据库，推理机建立；

（2）诊断信息，基于12864液晶屏逻辑显示；

（3）电路设计后进行硬件电路的焊接，进行调试；

（4）系统的原理图以及PCB图的制作。

2系统硬件设计

系统整体设计对整个系统的开发有重要的作用，系统整体设计决定了系统的功能和特点，并且对后续的开发、升级有着重要的影响。市场上的植物病害专家系统大多基于机器视觉技术，需要强大，丰富的知识库。但是这类仪器仪表价钱昂贵、需要专家使用，不便于种植人员使用，本文设计的仪器有价格低、便携式等优点。

2.1 硬件总体设计

硬件框图及原理图如下所示。