蔬菜作为我国农作物中的重要经济作物，在我国农业生产中占有较大的比例。有害生物是蔬菜生产的重要限制因素，而不合理使用农药造成了蔬菜产品农药残留超标和环境污染。因此，准确迅速地识别蔬菜的病虫害，及时地采取有效的防治措施是蔬菜病虫害防治的关键技术。首先，介绍了我国农业生产者对作物病害识别的现状，指出了正确识别作物病害的必要性。接着，以计算机图像处理为主要技术手段，综合运用图像处理、模糊数学、遗传算法、模糊识别等方面的知识，研究了蔬菜病害图像自动识别的方法。以生产中最为常见的黄瓜病害为研究对象，作了如下的研究工作：1．利用图像采集装置收集了黄瓜病害图像样本，根据专家的建议共采集病害图像168幅，其中包括霜霉病、白粉病、叶斑病、细菌性角斑病、斑点病、炭疽病六种黄瓜最常见的病害。2．研究了病害图像的预处理方法，主要进行了图像灰度变换处理、图像平滑处理、图像增强处理、以及边缘检测等。3．对处理后的病害图像从灰度统计量、颜色、几何形状三方面进行了特征提取，初步提取了14个特征值，再利用遗传算法对这些特征值进行优化和选择，最终得到8个最具有代表性的特征参数。4．尝试了利用模糊模式识别对黄瓜病害图像进行分类，研究了隶属原则识别法和择近原则识别法，设计了相应的分类器，并建立了病害诊断模型。5．利用Visual C++作为开发工具，编写了“黄瓜病害图像处理与识别系统”，实现了对黄瓜常见病害图像的处理与识别。本研究采用了模糊模式识别对黄瓜病害进行分类是一种全新的尝试。人类的思维活动是一个具有大量模糊性的推理过程，人类识别图像在某些方面比机器优越，就在于人类能够根据模糊逻辑进行推理。对于自然生长的植物，其发生病害部位形态各异，利用模糊识别能够更好地对其进行分类。本文从图像采集、图像预处理、特征提取、模式识别等几个方面都进行了方法研究，取得了较理想的研究结果。对于六种病害的平均识别准确率达到93.3％，明显高于人工识别的准确率。