【技术实现步骤摘要】
基于机器视觉的灰葡萄孢菌防效分析方法及装置
[0001]本专利技术属于图像分析和微生物生长分析
，具体涉及一种基于机器视觉的灰葡萄孢菌防效分析方法及装置。
技术介绍
[0002]灰葡萄孢菌是一种分布广泛的作物致病病原真菌，可以感染多种作物，包括蔬菜、果树、花卉等，其感染植物之后会使得植物引发灰霉病。灰霉病作为危害作物的主要真菌病害之一，能够危害茄科、葫芦科、蔷薇科等 470 多种植物，植物在受灰霉病影响发病时，表面会生长出灰色绒毛状的菌丝和孢子，进而导致植物的果实、叶子以及花朵出现变软、腐烂的症状。同时灰葡萄孢菌可以感染植物的茎、叶、花、果实等多个器官并同时产生病状，因此灰霉病的防治也就成为了重点以及难点。在农业方面灰霉病是蔬菜、水果、花卉等重要经济作物的主要病害，在高温高湿的条件下灰霉病非常容易爆发，并且它的传播速度非常快、致病力强，对经济作物的产量会造成很大的影响。随着农业种植结构调整，大棚、温室等人工环境设施种植技术的推广应用，温暖高湿的集中种植环境使得真菌性病害变得更难防治。
[0003]目前在灰霉病的...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于机器视觉的灰葡萄孢菌防效分析方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：将灰葡萄孢菌的培养皿放置在观测装置上，通过摄像头拍摄采集培养皿中的灰葡萄孢菌培养图像，并且记录观测装置内的条件因素，所述条件因素包括光照强度、温度、培养皿的营养成分以及滴加的药剂浓度；步骤二：对灰葡萄孢菌培养图像进行标注，将标注的灰葡萄孢菌培养图像样本扩充成训练数据集，训练数据集包含训练集、验证集和测试集；步骤三：通过语义分割模型对训练数据集的灰葡萄孢菌培养图像进行处理，分割出菌落在培养皿中的位置和菌落的形状，计算在灰葡萄孢菌培养图像中的培养皿尺寸，再根据培养皿尺寸以及菌落与培养皿的比例关系计算出培养皿中菌落尺寸数据，并将菌落尺寸数据作为菌落分割图像的标签；步骤四：以光照强度、温度、营养成分作为RGB彩色图像的RGB值，以药剂浓度作为RGB彩色图像的强度值，进行RGB彩色图像转化，将所得RGB彩色图像和打上标签的菌落分割图像作为菌种生长防效网络预测模型输入，使用菌种生长防效网络预测模型预测各个条件因素下菌落生长发育的情况；所述菌种生长防效网络预测模型由加入通道注意力机制结合多头自注意力模块以及多尺度特征提取器改进的RepVGG网络训练得到，通道注意力机制结合多头自注意力模块由SE模块和多头自注意力模块结合而成；步骤五：根据步骤四的预测结果建立灰葡萄孢菌生长曲线，通过各个时间点的菌落半径和菌落面积来评判各条件因素对灰葡萄孢菌的抑菌效率。2.根据权利要求1所述的基于机器视觉的灰葡萄孢菌防效分析方法，其特征在于，所述菌种生长防效网络预测模型由RepVGG网络、通道注意力机制结合多头自注意力模块、多尺度特征提取器构成，RepVGG网络的输出进入通道注意力机制结合多头自注意力模块，然后再进入多尺度特征提取器。3.根据权利要求2所述的基于机器视觉的灰葡萄孢菌防效分析方法，其特征在于，RepVGG网络依次包括三级卷积组，每一级卷积组由3
×
3二维卷积、1
×
1二维卷积和Relu激活函数组成，每一级卷积组中，3
×
3二维卷积、1
×
1二维卷积分别将输入的特征进行卷积...
【专利技术属性】
技术研发人员：易文龙，张训胜，程香平，戴仕明，丁姿屹，
申请(专利权)人：江西农业大学，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。