[发明专利]一种马铃薯病害诊断装置、诊断系统及诊断方法

摘要

本发明涉及马铃薯病害诊断的技术领域，具体涉及一种马铃薯病害诊断装置、诊断系统及诊断方法。本发明马铃薯病害诊断装置包括接收单元，用于接收来自移动终端采集模块采集的马铃薯的病害图像；预处理单元，用于对所述病害图像进行预处理，确定染病部位；以及病斑处理单元，用于对染病部位的图像进行处理，确定病斑种类及对应的防治措施。本发明马铃薯病害诊断装置预处理单元和病斑处理单元对病害图像进行双重处理，可准确确定病斑种类及对应的防治措施，及时准确。

主权项

1.一种马铃薯病害诊断装置，其特征在于，所述诊断装置包括：接收单元，用于接收来自移动终端采集模块采集的马铃薯的病害图像；预处理单元，用于对所述病害图像进行预处理，确定染病部位；以及病斑处理单元，用于对染病部位的图像进行处理，确定病斑种类及对应的防治措施；所述预处理单元包括：区域分离模块，用于对所述病害图像依次进行灰度化、阈值分割、二值化处理背景分离操作，获取马铃薯的染病区域图像；第一特征值提取模块，用于根据所述染病区域图像，分别提取染病区域特征值，其中，所述染病区域特征值包括彩色特征和形状特征的特征值；以及染病部位分类模块，用于分类计算所述染病区域特征值，确定染病部位；所述形状特征采用圆形度参数C来描述染病部位接近圆形的程度，根据公式C＝4πA/L2确定，A表示病斑面积，L为病斑周长；所述染病部位分类模块为K均值分类器；将马铃薯染病部位的彩色特征红色分量均值比r、蓝色分量均值比b、形状特征参数C送入K均值分类器；K均值分类器选择标准块茎、茎蔓和叶面样本作归一化处理，作为块茎、茎蔓和叶面的三类簇的中心；计算分类样本到簇中心的距离并进行聚类计算，之后更新簇中心点坐标，并进行5次迭代，取最后一次迭代结果作为识别结果，以确定染病部位；所述病斑处理单元包括：病斑区域分割模块，用于对染病部位的图像进行灰度化处理、高斯滤波，根据处理后的染病部位的图像计算图像梯度幅值矩阵，以及根据图像梯度幅值矩阵确定病斑区域；第二特征值提取模块，用于根据所述病斑区域，提取病斑特征值，其中，所述病斑特征值包括病斑区域的彩色特征、形状特征以及纹理特征的特征值；对应染病部位的病害识别分类模块，用于分别根据所述病斑特征值确定对应的病害分类结果；以及投票表决模块，用于根据各所述病害识别分类器的权重因子以及确定的病害分类结果投票确定病害种类；各所述病害识别分类模块分别包括K均值分类器、基于神经网络分类器及支持向量机分类器；所述投票表决模块还用于根据所述病害种类修正各所述病害识别分类器的权重因子。