13、基于机器视觉的果蔬病害识别技术解析

基于机器视觉的果蔬病害识别技术解析

1. 引言

随着世界人口的逐年快速增长，资源短缺问题日益严峻，尤其是粮食资源。据相关预测，到 2050 年，世界人口将达到约 100 亿，肉类、水果和蔬菜的消费量将大幅增加，同时自然资源也将面临更大压力。因此，提高农业产量迫在眉睫，而人工智能（AI）在这方面可以发挥重要作用。

目前，AI 技术已广泛应用于多个领域，如遥感场景分类、白细胞分类、组织病理学图像分类等。在农业领域，AI 也有特殊贡献，包括果蔬病害识别、鱼类识别、农产品质量分级和作物病害识别等。

本文将系统介绍基于机器视觉的果蔬病害识别的先进方法，主要涉及病害检测和病害分类两个问题。我们将详细介绍果蔬病害识别专家系统的架构、不同的计算机视觉方法，并对相关先进方法进行全面比较分析，旨在帮助对该领域感兴趣的人增加知识并实现有效工作。

2. 果蔬病害识别基础

在农业中，果蔬识别至关重要。由于现场工作人员难以对每一个作物和水果进行检测，且有时农民需要立即控制病害，因此利用计算机视觉和机器学习进行果蔬病害识别十分必要。现场人员可以通过智能手机拍摄受影响的果蔬照片，并发送给相关部门，这些图像可以作为输入直接发送到专家系统，专家系统将发送图像的审查报告和结果。

要从手机拍摄的照片中直接获取信息，需要进行一些处理。图像采集完成后，将进行处理，处理方法多样。预处理后，工作将分为两种方式进行：一种是使用传统机器学习进行特征提取；另一种是使用深度学习通过神经网络提取特征并进行分类。根据分类报告做出病害识别决策，并将结果发送给发送者。整个过程如下流程图所示：

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