[发明专利]一种香蕉叶片叶斑病检测方法

说明书

本发明公开了一种香蕉叶片叶斑病检测方法，包括建立并初始化叶斑病预测模型；建立数据库；利用训练病变图像完成对叶斑病预测模型的训练操作；采集香蕉叶片的图像；对初始图像进行背景去除操作，得到待测图像；利用分水岭算法将待测图像中的香蕉叶片的病变区域提取出来；将待测病变图像输入到叶斑病预测模型中，叶斑病预测模型输出其病变结果。本技术方案通过大量现存的训练病变图像完成对叶斑病预测模型的训练操作，之后从需要检测的香蕉叶片中通过图像处理方法得到待测病变图像，最后将待测病变图像输入到完成训练后的叶斑病预测模型中，叶斑病预测模型输出待测病变图像的病变结果，判断准确率高，无需浪费大量时间和人力成本，检测结果及时。

技术领域

本发明涉及香蕉叶斑病检测技术领域。

背景技术

香蕉叶斑病是一种分布广泛、危害较大的香蕉植株冰寒，作为主要香蕉病害之一，它致使香蕉产量与品质降低，并产生有毒物质，限制了香蕉植株的栽培并严重影响香蕉行业的经济效益，迫使种植者为防治病害投入人力、资金并大量使用农药，造成环境污染。

由于香蕉叶斑病包含多种子类，发病表征又不完全一样，所以使得香蕉叶斑病早期确诊及后期防治变得较为困难，如何准确、尽早检测和预警香蕉叶斑病的产生，是保证香蕉生产效益的关键。

目前农业生产中，对香蕉叶斑病的早期检测主要有现场检验和实验室检验。现场检验以肉眼或借助手持放大镜、实体显微镜仔细观察香蕉植株叶片的症状。

暗双胞霉叶斑病的症状为初期病斑褐色，后扩大为中央浅褐色、具轮纹、周围深褐色的椭圆形病斑，病斑背面灰褐色、边缘模糊，子实层大多生于叶背。病菌沿叶缘水孔侵入，初期叶边缘出现水债状、暗褐色、新月形或椭圆形、不刁、不等的病斑；黄叶斑病的症状为斑短杆状、暗褐色，后扩展为长椭圆形病斑，大多单独存在，近叶缘表面病斑数量比近中脉的多；小窦氏霉叶斑病的症状为常见中、下部叶片发病。病斑褐色、椭圆形、有明显轮纹，多发生于叶缘，病健部交界明显，潮湿时病斑表面产生许多黑色霉状物；长喙壳叶斑病的症状为中、下层叶片发病较多。初期病斑暗褐色、米粒大，病健部分界明显。

实验室检验是根据叶片症状作出初步诊断，然后接种证实病部细菌的致病性或作进一步检验；当病害被初步确认由细菌引起时，为确定病原细菌的种类，步骤为先分离是选择的新鲜病斑，切取小块组织香蕉病变叶片，用70％酒精或0.5％次氯酸钠液进行表面消毒，并以无菌水洗净，研碎后浸泡片刻。然后在培养基上用划线或稀释分离法，得到纯化的单个菌落。再通过检测细菌的耐盐性、好氧或厌氧性、对碳素化合物的利用和分解能力、对大分析化合物的分解能力，来鉴别病原，从而判别香蕉植株病变症状。其中，暗双胞霉叶斑病的病原为香蕉暗双胞菌，黄叶斑病的病原为香蕉尾孢菌，小窦氏霉叶斑病的病原为小窦氏霉叶斑病，长喙壳叶斑病病原菌为奇异长咏壳。

从以上叙述可知，现有技术中检测香蕉叶斑病的主要方法还是通过人工检测，传统的检测方法存在以下弊端，由于香蕉种植通常为大面积作业，需要确诊叶斑病需要耗费大量时间和人力成本；长时间工作也使种植人员判断准确率明显下降，主观失误造成大量误诊、漏诊现象出现，导致后续处理延误或采用错误的防治措施，将会增加防护成本和错过最佳防护时期，造成植株大面积死亡、减产、经济效益大幅度降低；对植株的防护和管理及时性不足，在香蕉植株发病初期，在叶片上会出现及其细小的变化和病纹，很难人为观察得到，一旦在发病初期没有观察到并作出及时的防护管理，将会导致香蕉植株发病严重，迅速死亡。

发明内容

本发明要解决的技术问题是：提供一种利用基于图像检测的香蕉叶斑病检测方法。

本发明解决其技术问题的解决方案是：

一种香蕉叶片叶斑病检测方法，包括以下步骤：

步骤100，建立并初始化香蕉叶片的叶斑病预测模型；

步骤200，建立数据库，所述数据库存有多个训练病变图像；