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中国农机化学报

中国农机化学报 ›› 2019, Vol. 40 ›› Issue (8): 122-126.DOI: 10.13733/j.jcam.issn.2095-5553.2019.08.21

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基于图像处理和BP神经网络的玉米叶部病害识别

张开兴;吕高龙;贾浩;赵秀艳;刘贤喜;   

  1. 山东农业大学机械与电子工程学院;山东农业大学信息科学与工程学院;
  • 出版日期:2019-08-15 发布日期:2019-08-15
  • 基金资助:
    山东省农业重大应用技术创新项目;; 山东省“双一流”奖补资金项目(SYL2017XTTD14)

  • Online:2019-08-15 Published:2019-08-15

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。

关键词: 玉米, 病害识别, 图像处理, BP神经网络

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