基于图像处理和BP神经网络的玉米叶部病害识别

来源：中国农机化学报杂志2019年第8期北京时间：

作者：张开兴;吕高龙;贾浩;赵秀艳;刘贤喜;

单位：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;

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

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)