圖像識別技術在藍莓病蟲害診斷中的應用研究

李沖 楊靖

摘 要：隨著科學技術的發展，圖像識別技術不斷成熟，其影響已經滲透到了農業工程領域。農作物病蟲害識別技術具有高效、準確等特點，有著替代傳統人工識別方法的潛力和趨勢。文中對圖像識別技術的內涵進行概述，為提高藍莓病蟲害的識別效率及準確率，協助開展藍莓病蟲害防治工作，提出了構建藍莓病蟲害圖像識別系統的方案。

關鍵詞：圖像識別；圖像處理；病蟲害；診斷

中圖分類號：TP393 文獻標識碼：A 文章編號：2095-1302（2018）08-00-02

0 引 言

我國是一個農業大國，農業對社會經濟的持續發展有著重要影響，病蟲害是導致農作物減產降質的一個主要原因。傳統的農作物病蟲害檢測往往通過人的肉眼去觀察，然后根據個人經驗進行判斷，不僅費時費力、效率低下，而且容易造成誤判。如何快速、準確地識別農作物病蟲害已成為迫切需要解決的問題。圖像識別技術具有便捷、快速、準確等特點，可以很好地解決現有問題。

1 圖像識別技術

計算機圖像識別技術主要利用計算機系統對目標圖像進行處理與分析，進而識別圖像。可將計算機圖像識別技術理解為圖像處理與識別的總和，在計算機的支持下完成對目標圖像的處理，具體包括處理分辨率、清晰度等。再由掃描部分展開對圖像的識別、對比和篩選，從而獲取較為準確的圖像，并取得有效的數據信息，滿足相關行業的基本需求，其技術特征為處理量大、精確度高、靈活度大[1]。

作為智能領域的重要組成部分，圖像識別的發展先后經歷了文字識別、數字圖像處理與識別、物體識別三個發展階

段[2]。近年來圖像識別技術發展飛速，新的創新技術不斷涌現[3]，不僅能夠在其應用領域中代替人工完成工作，達到比人工更好的效果，而且其所具備的某些功能是人工達不到的。

隨著社會的發展，對圖像進行智能化處理越來越重要，圖像識別技術的應用越來越廣泛。例如，醫療診斷中各種醫學圖片的分析與識別、天氣預報中的衛星云圖識別、遙感圖片識別、指紋識別、臉譜識別等，圖像識別技術被越來越多地應用到日常生活中[4]。隨著計算機技術的不斷發展，圖像識別技術在工業、農業以及科學研究等方面將發揮關鍵作用。同時，計算機智能化圖像識別技術在不斷運用和發展的過程中也將會越來越成熟[5]。

2 基于圖像識別技術的藍莓病蟲害診斷系統的設計

藍莓（Blueberry）又稱越桔或藍漿果，屬杜鵑花科越桔屬落葉叢生灌木植物。果實為深藍色漿果，單果重0.5～5 g，3月開花，6—9月成熟。越桔屬植物在全世界有450余種，中國已知有91種，南北方均有分布，但主要分布在東北、西南及華南地區[6-7]。藍莓果實具有觀賞性、食用性俱佳的特點，是集營養、保健功能于一身的新型水果，含有人體必需的多種營養物質，其天然活性物質、抗氧化酶本身具有預防衰老、提高免疫力等功能，所以售價昂貴，在歐美及日本等高端市場價格一直處于所有水果類商品的頂端，有“世界水果之王”“黃金漿果”的美譽[8]。藍莓馴化和商業化栽培時間不長，規模化種植初期病蟲害較少，但隨著藍莓種植面積急劇增大，病原物日積月累，病蟲害造成的危害將日益嚴重[9]。貴州藍莓栽培區都有病蟲害發生：病害共分為11種，其中生理性病害有4種，侵染性病害有7種，蟲害共12種[10]。藍莓的病蟲害種類多，危害大，是造成藍莓減產的一個主要原因。

目前在藍莓種植業中，主要依靠傳統的人工識別診斷藍莓病蟲害，效率很低，而且培訓專業農技人員的時間成本、經濟成本都較高，無法大量推廣。傳統的識別方法主要依賴個人經驗進行判斷，誤判率高。因此，利用圖像識別技術識別藍莓病蟲害，將會使藍莓病蟲害的防治工作變得高效、準確。

利用圖像識別技術建立藍莓病蟲害診斷系統，為廣大藍莓種植戶以及技術人員提供一個可以對藍莓病蟲害進行智能識別的平臺，有助于及時防治藍莓病蟲害。基于圖像識別技術的藍莓病蟲害診斷系統可以分為圖像預處理、特征提取、病蟲害識別三部分，基于圖像識別技術的藍莓病蟲害診斷系統結構如圖1所示。

（1）圖像預處理包括噪聲過濾和圖像分割兩部分。在實際應用中，農作物病蟲害圖像在采集過程中往往會受到各種外界因素的干擾，通過各種硬件設備進行傳輸時也會受到不同程度噪聲的影響，導致圖像質量下降以及信息丟失。要保證病蟲害識別的準確性，就必須在特征提取以及圖像識別之前對圖像進行噪聲過濾處理，提高圖像質量，保證后續識別的準確率。圖像分割可以將藍莓病蟲害的病斑與正常葉片分離開來，從而將病斑提取出來，為后續特征提取做好準備。

（2）特征提取是進行圖像識別前的一個重要步驟，病蟲害識別時會依據提取到的病斑顏色特征、紋理特征對病蟲害進行分類，所以特征提取將直接影響到分類的精確度和效率。

（3）病蟲害識別是整個系統的關鍵部分，也是最終要達到的目的，利用圖像識別技術對圖像特征進行分析，構成分類器，從而對病蟲害進行識別診斷。

藍莓病蟲害診斷系統流程如圖2所示。

可利用數碼相機或帶有照相功能的智能手機采集藍莓病蟲害圖像，原始圖像經過濾波后可以消除噪聲，保證圖像質量，圖像分割提取病斑圖像用來進行特征提取，從而完成圖像識別前的圖像處理工作。通過對各種方法進行比較，選擇支持向量機（SVM）分類器對病蟲害進行分類和識別，最后判別出藍莓所患的病蟲害種類，并輸出診斷結果。

3 結 語

為了更高效、準確地防治藍莓病蟲害，設計了一個基于圖像識別技術的藍莓病蟲害診斷系統。該系統可幫助藍莓種植戶以及技術人員對藍莓病蟲害進行診斷，及時針對病蟲害采取防治措施，降低病蟲害造成的危害，對加速實現我國農業自動化亦有所幫助。

參考文獻

[1]鄒香玲.計算機圖像識別技術及應用問題之研究[J].電子測試，2017（23）：46-47.

[2]楊琛.試析人工智能中的圖像識別技術[J].信息通信，2017（1）：16-17.

[3]蔣樹強，閔巍慶，王樹徽.面向智能交互的圖像識別技術綜述與展望[J].計算機研究與發展，2016，53（1）：113-122.

[4]劉穎.計算機圖像識別技術的發展現狀與展望[J].考試周刊，2014（8）：115.

[5]孫亮.計算機智能化圖像識別技術的理論性突破[J].數字技術與應用，2013（6）：106-107.

[6]聶飛，房小晶，周紅英，等.我國藍莓栽培現狀及在貴州的產業化發展前景[J].貴州農業科學，2010，38（10）：69-71.

[7]房小晶，聶飛，張群英，等.藍莓栽培及其在園林綠化中的應用前景[J].耕作與栽培，2012（5）：34-35.

[8]任艷玲，周杰，王濤，等.貴州藍莓產業的發展現狀及對策[J].貴州農業科學，2016，44（6）：172-175.

[9]任艷玲，周杰，楊茂發，等.貴州藍莓病蟲害調查及防治方法初報[J].中國南方果樹，2015，44（6）：102-105.

[10]陳令芳，張姍姍，張凱，等.物聯網技術在藍莓病蟲害監測預警中的應用初探[J].物聯網技術，2016，6（7）：95-96.