基于光谱技术的便携式马铃薯晚疫病检测仪研制

发布时间：2020-05-19 07:13

【摘要】：马铃薯是世界第三大经济型农作物,也是我国的四大主粮之一。我国总种植面积已居世界首位,但平均亩产量远低于世界平均水平。马铃薯晚疫病是制约马铃薯生产的首要因素,传统的马铃薯病害检测方法难以对马铃薯病害严重程度及理化指标变化进行准确、快速的检测和诊断。因此需要探索出一种既准确又快速且无损的病害检测方法,准确识别晚疫病并进行精确的病害分级,为快速防治提供理论依据。本研究以马铃薯叶片为研究对象,通过设计并搭建基于光纤光谱的便携式检测仪采集马铃薯叶片样本相应区域的光谱信息,并与化学计量法相结合,对受晚疫病侵染的马铃薯叶片进行了理化值检测和病害分级研究。通过研究结果设计并优化便携式检测仪的软件系统,最终实现马铃薯叶片晚疫病潜伏期的诊断和发病期病害分级功能。本论文主要工作如下:(1)设计了基于光谱技术的便携式马铃薯晚疫病检测仪的外壳并搭建了硬件系统。其中,硬件系统主要由供电模块、控制模块、显示模块和采集模块构成,根据各模块的功能对其进行硬件的选型及连接。将连接好的硬件搭载到检测仪外壳内完成便携式检测仪样机制作。运用Python语言在主控制器树莓派中编写程序,使该仪器可初步实现光谱数据采集功能。(2)便携式检测仪检测POD活性、SPAD值的研究。对比多种预处理方法后的建模效果,建立了最优全光谱数据与POD活性值的PLS预测模型。采用x-LW法提取特征波长后建立了最优预处理下光谱数据与POD活性值的PLS和MLR预测模型。其中,光谱变换后的全光谱数据与POD活性值的PLS模型预测效果最好,Rp为所有模型中最大达到0.944,RMSEp为所有模型中最小且为2.764。对比多种预处理方法后的建模效果,建立了最优全光谱数据与SPAD值的PLS预测模型。采用SPA提取特征波长后建立了最优预处理下光谱数据与SPAD值的PLS、MLR和BP-ANN模型。研究发现,平均平滑处理后的全光谱数据与SPAD值的PLS模型预测效果最好,Rp为所有模型中最大达到0.950,RMSEp为所有模型中最小且为2.786。(3)晚疫病胁迫下马铃薯叶片病害分级识别研究。通过分析反射率值、病斑大小、理化值随时间变化的动力学方程及变化曲线图,建立了马铃薯叶片晚疫病基于理化值和反射率值的两种病害分级、识别模型。(4)设计开发了马铃薯晚疫病检测仪的软件系统及人机交互界面。利用Python语言完成了主系统、光谱采集系统、光谱显示系统、计算系统、病害分级系统的程序设计,并运用Tkinter工具包完成图形界面的设计。通过该图形界面程序将上述五大系统连接起来植入到便携式检测仪的树莓派中,最终实现该仪器数据采集、预测理化值、病害识别、分级等功能。
【图文】：

图 1-1）从古至今以来都是马铃薯种植和生天就可以蔓延全田，从而造成毁灭性的危方法防治的最优时期, 因为马铃薯晚疫病法都会造成马铃薯产量的减少， 因此马等 2018）。因此马铃薯叶片在晚疫病病的，病斑大小为 50%以下都是可以治愈治疗，，但造成的损失也是较大的。

技术路线图
【学位授予单位】：西北农林科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：S435.32;S237

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本文编号：2670534