基于Android平台的温室蔬菜病害程度检测系统研究

发布时间：2018-10-11 15:23

【摘要】：针对温室蔬菜病害程度在传统检测技术上的缺陷,本文结合Android开发技术和图像处理技术,研究并开发了基于AAndroid平台的无损检测温室蔬菜病害程度的检测系统,该系统对温室蔬菜叶部病害程度的检测以及对蔬菜病害的防控作指导等方面都有重要意义。本文研发的病害程度检测系统是在借助Eclipse软件和其他工具文件搭建的Android应用程序开发环境下,通过研究和对比图像处理算法,然后选择CTF1931-RGR颜色空间作为最终的空间模型,选择自动阈值法作为叶片分割的主要实现方法,选择模糊C均值聚类算法作为温室蔬菜叶片的病斑提取算法,最后采用Java语言完成了应用程序的编码。将采集的病害图像载入到该检测系统中,首先对图像进行预处理,其次分别对叶片区域和病斑区域作分割与提取处理,并统计这两个区域的像素点个数,然后计算两者的比值,又参照权威分级标准判断出病害等级,根据多个叶片病害等级计算出整个温室蔬菜总体的病情指数,最后将病害结果的相关数据和建议防控措施显示给用户。用户还可以将病害检测结果通过互联网传至服务器平台,然后在电脑端登陆专用查询网站对温室蔬菜病情信息进行查看。通过实验对比发现,Android手机应用程序开发技术与图像处理技术相结合的检测系统,用户可以通过简单的操作就能获取温室蔬菜病害程度信息及病害防控措施。该病害程度检测系统实现了温室蔬菜病害程度实时无损检测的目的,具有一定的针对性和可靠性。
[Abstract]:Aiming at the defects of the traditional detection technology of greenhouse vegetable disease degree, this paper studies and develops a non-destructive detection system of greenhouse vegetable disease degree based on AAndroid platform combined with Android development technology and image processing technology. The system is of great significance to the detection of leaf diseases in greenhouse and to the prevention and control of vegetable diseases. The disease degree detection system developed in this paper is based on the Android application development environment based on Eclipse software and other tool files. By studying and comparing the image processing algorithm, we choose the CTF1931-RGR color space as the final space model. The automatic threshold method is chosen as the main method of leaf segmentation, and the fuzzy C-means clustering algorithm is selected as the disease spot extraction algorithm of greenhouse vegetable leaves. Finally, the application program is coded by Java language. The collected disease image is loaded into the detection system. Firstly, the image is preprocessed. Secondly, the leaf region and the disease spot region are segmented and extracted, and the number of pixels in the two regions is counted, and the ratio of the two regions is calculated. According to the authoritative grading standard, the disease grade was determined, and the total disease index of the whole greenhouse vegetable was calculated according to several leaf disease grades. Finally, the relevant data of the disease results and the suggested prevention and control measures were displayed to the users. Users can also test the disease through the Internet to the server platform, and then access the computer side of the special query site to view the greenhouse vegetable disease information. Through experimental comparison, it is found that the detection system which combines Android mobile phone application development technology and image processing technology can obtain the greenhouse vegetable disease degree information and disease prevention and control measures through simple operation. The system realizes the purpose of real-time nondestructive detection of vegetable disease degree in greenhouse, and has certain pertinence and reliability.
【学位授予单位】：沈阳农业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP274;S436.3

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本文编号：2264550