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公开(公告)号：CN110132862B
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN201910461294.0
申请日：2019-05-30
Applicant: 安徽大学
IPC: G01N21/27
Abstract: 本发明涉及病虫害检测技术领域，特别涉及一种小麦赤霉病检测专属病情指数构建方法，包括如下步骤：(A)采集不同染病程度的多个小麦麦穗作为样本；(B)利用高光谱相机拍摄样本中每个小麦麦穗的高光谱图像；(C)对高光谱图像进行处理，得到每个小麦麦穗的光谱曲线；(D)利用随机森林算法对光谱波段特征进行度量，筛选出对赤霉病敏感的两个特征波段；(E)根据特征波段的光谱反射率值计算小麦赤霉病检测专属病情指数FDI；还公开了基于该病情指数的小麦赤霉病病害等级检测方法。该方法能够快速、准确地确定出高光谱图像中最能够体现病害情况的特征波段，检测时，采用波段少、计算方便、速度快，具有非常好的应用推广价值。
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公开(公告)号：CN110132856B
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN201910415768.8
申请日：2019-05-18
Applicant: 安徽大学
IPC: G01N21/25
Abstract: 本发明特别涉及一种小麦赤霉病染病籽粒识别的光谱病害指数构建，包括如下步骤：(A)挑选健康和染病小麦籽粒作为样本，采集得到两条平均光谱曲线；(B)分别对两条平均光谱曲线进行一阶微分处理得到两条一阶微分光谱曲线；(C)根据两条平均光谱曲线求解波长λ1，根据两条一阶微分光谱曲线求解波长λ2；(D)计算每个小麦籽粒的光谱病害指数；(E)根据健康和染病小麦籽粒的光谱病害指数分别画出其频数直方图；(F)对两个频数直方图进行曲线拟合，取两条拟合曲线的交点为判断阈值；还公开了利用该模型进行小麦赤霉病检测的方法。本发明构建的光谱病害指数，具有无损、计算速度快、精度高、稳定性好的应用优势。
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公开(公告)号：CN110211099A
公开(公告)日：2019-09-06
申请号：CN201910414797.2
申请日：2019-05-18
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明涉及特别涉及一种综合麦穗正反面病情的小麦赤霉病检测方法，包括以下步骤：采集麦穗的正面图像和反面图像；对麦穗的正面图像和反面图像分别进行处理，得到正面图像中麦穗面积S11和病斑区域面积S12以及反面图像中麦穗面积S21和病斑区域面积S22；(C)按如下公式计算麦穗的病斑面积和麦穗面积比值：R＝(S12+S22)/(S11+S21)；(D)根据比值R以及国家标准对麦穗进行病害分级；并公开了对应的检测装置。相较于以往的单面检测而言，本发明通过对正反两面的麦穗进行分割，并计算正反两面的麦穗面积和病斑面积，把正反两面的病害面积和麦穗面积线性相加，最后，计算病害面积与麦穗面积的比值，划分病害等级，为植保人员调查病情和精准施药防治病害提供更加可靠的技术支持。
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公开(公告)号：CN110132856A
公开(公告)日：2019-08-16
申请号：CN201910415768.8
申请日：2019-05-18
Applicant: 安徽大学
IPC: G01N21/25
Abstract: 本发明特别涉及一种小麦赤霉病染病籽粒识别的光谱病害指数构建，包括如下步骤：(A)挑选健康和染病小麦籽粒作为样本，采集得到两条平均光谱曲线；(B)分别对两条平均光谱曲线进行一阶微分处理得到两条一阶微分光谱曲线；(C)根据两条平均光谱曲线求解波长λ1，根据两条一阶微分光谱曲线求解波长λ2；(D)计算每个小麦籽粒的光谱病害指数；(E)根据健康和染病小麦籽粒的光谱病害指数分别画出其频数直方图；(F)对两个频数直方图进行曲线拟合，取两条拟合曲线的交点为判断阈值；还公开了利用该模型进行小麦赤霉病检测的方法。本发明构建的光谱病害指数，具有无损、计算速度快、精度高、稳定性好的应用优势。
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公开(公告)号：CN110089297A
公开(公告)日：2019-08-06
申请号：CN201910414703.1
申请日：2019-05-18
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明特别涉及一种小麦赤霉病大田环境下病情严重度诊断方法，包括以下步骤：(A)在麦田采集感染小麦赤霉病麦穗45度角图像；(B)用田间麦穗分割模型分割病害图像得到麦穗区域；用小麦赤霉病分割模型分割病害图像得到病斑区域；(C)采用凹点匹配法分割麦穗和病斑的粘连区域，得到麦田中每株麦穗的面积和病斑面积；(D)计算每株麦穗的病斑面积和麦穗面积的比值R，判断R是否大于设定阈值，若R大于设定阈值，则判定该株麦穗为病穗；(E)计算麦田中病穗数量与总穗数量的比值X，并根据比值X对病情进行分级；并公开了对应的检测装置。该方法可以实现大田环境下小麦赤霉病病情诊断，诊断速度快且精确度高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109544538A
公开(公告)日：2019-03-29
申请号：CN201811422679.8
申请日：2018-11-27
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明特别涉及一种小麦赤霉病病害等级分级方法，包括以下步骤：(A)采集得到原始图像；(B)对原始图像依次进行灰度化处理、二值化处理、开闭运算得到二值化图像；(C)将原始图像和二值化图像进行结合；(D)转换到Lab颜色空间，利用IABC-K-PCNN方法对a通道灰度图进行处理得到二值化的单穗赤霉病病斑图；(E)计算单穗面积S1和病斑面积S2，然后计算两者比值R；(F)根据国家标准、比值R将对该单穗的病害进行分级并将病害等级输出；还公开了一种分级装置。本发明提出的病害等级分级方法经大量样本测试，在小麦赤霉病田间调查时不破坏性采样，具有分级精度可靠、推广价值高等优势。
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公开(公告)号：CN109544538B
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN201811422679.8
申请日：2018-11-27
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明特别涉及一种小麦赤霉病病害等级分级方法，包括以下步骤：(A)采集得到原始图像；(B)对原始图像依次进行灰度化处理、二值化处理、开闭运算得到二值化图像；(C)将原始图像和二值化图像进行结合；(D)转换到Lab颜色空间，利用IABC‑K‑PCNN方法对a通道灰度图进行处理得到二值化的单穗赤霉病病斑图；(E)计算单穗面积S1和病斑面积S2，然后计算两者比值R；(F)根据国家标准、比值R将对该单穗的病害进行分级并将病害等级输出；还公开了一种分级装置。本发明提出的病害等级分级方法经大量样本测试，在小麦赤霉病田间调查时不破坏性采样，具有分级精度可靠、推广价值高等优势。
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公开(公告)号：CN110132862A
公开(公告)日：2019-08-16
申请号：CN201910461294.0
申请日：2019-05-30
Applicant: 安徽大学
IPC: G01N21/27
Abstract: 本发明涉及病虫害检测技术领域，特别涉及一种小麦赤霉病检测专属病情指数构建方法，包括如下步骤：(A)采集不同染病程度的多个小麦麦穗作为样本；(B)利用高光谱相机拍摄样本中每个小麦麦穗的高光谱图像；(C)对高光谱图像进行处理，得到每个小麦麦穗的光谱曲线；(D)利用随机森林算法对光谱波段特征进行度量，筛选出对赤霉病敏感的两个特征波段；(E)根据特征波段的光谱反射率值计算小麦赤霉病检测专属病情指数FDI；还公开了基于该病情指数的小麦赤霉病病害等级检测方法。该方法能够快速、准确地确定出高光谱图像中最能够体现病害情况的特征波段，检测时，采用波段少、计算方便、速度快，具有非常好的应用推广价值。
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公开(公告)号：CN110089297B
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN201910414703.1
申请日：2019-05-18
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明特别涉及一种小麦赤霉病大田环境下病情严重度诊断方法，包括以下步骤：(A)在麦田采集感染小麦赤霉病麦穗45度角图像；(B)用田间麦穗分割模型分割病害图像得到麦穗区域；用小麦赤霉病分割模型分割病害图像得到病斑区域；(C)采用凹点匹配法分割麦穗和病斑的粘连区域，得到麦田中每株麦穗的面积和病斑面积；(D)计算每株麦穗的病斑面积和麦穗面积的比值R，判断R是否大于设定阈值，若R大于设定阈值，则判定该株麦穗为病穗；(E)计算麦田中病穗数量与总穗数量的比值X，并根据比值X对病情进行分级；并公开了对应的检测装置。该方法可以实现大田环境下小麦赤霉病病情诊断，诊断速度快且精确度高。
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公开(公告)号：CN210051700U
公开(公告)日：2020-02-11
申请号：CN201920712563.1
申请日：2019-05-18
Applicant: 安徽大学
IPC: G01N21/84
Abstract: 本实用新型涉及农田病害检测装置技术领域，特别涉及一种手持式可组装麦穗病害检测装置，包括采集单元、连接部以及夹取单元；所述连接部的一端与采集单元固定连接，连接部的另一端与夹取单元相铰接；夹取单元包括板状的背景板以及背景板两侧设置的方形框架，背景板由不透光材料制成，麦穗可放置于背景板的任一侧，方形框架用于扶持麦穗；采集单元和连接部可绕铰接轴围绕夹取单元转动用于实现对背景板正面和反面的拍摄。通过将采集单元和连接部铰接在夹取单元上，麦穗本身可以通过夹取单元固定在背景板的任意一侧，通过转动采集单元和调整麦穗的位置，即可实现麦穗正反面图像的采集，使用起来非常的方便、快捷。
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