中国是全球主要的茶叶生产和消费国,有大面积的茶叶种植园。然而,由于土壤、气候、生态等原因,茶树会受到不同种类的病害感染,从而导致减产。精确识别茶叶病害有利于指导茶农精准喷药,减少因茶叶的病害所造成的损失,保证茶农的经济利益。由于大部分茶树生长在崎岖的山区,植保专家翻山越岭去辨别茶叶病害的效率低成本高。基于图像处理和机器学习的识别方法能够及时且有效识别病害茶叶信息,传统机器学习的方法需要手工提取病害特征,识别精度不高。随着计算机视觉技术的不断发展,基于深度学习的农作物病害自动识别成为热门研究方向,但自然场景下的茶叶病害自动识别存在数据量较少、背景较为复杂等难点问题,本文研究基于深度学习的小样本下茶叶病害识别,主要内容及研究成果如下:1、介绍了本文所使用的茶叶图像相关信息和数据预处理方法,包含采集图像所用设备的型号,地理位置和采集图像的数量。预处理方法分为两步:（1）通过U-Net对茶叶图像进行背景分割,降低复杂背景对识别结果的影响。（2）采用上述茶叶病害图像做为原始训练样本,通过非条件生成模型Sin GAN生成新的训练样本,以进行数据增广。2、采用了一种多卷积神经网络体系结构,即Merge Model,并结合一种新的权值初始化方法用于小样本下的茶叶病害自动识别。多个卷积模块相结合使得Merge Model能够提取到多样的判别特征,因此,Merge Model的识别能力相较单一的神经网络得到了提升。网络中的卷积滤波器权重没有随机初始化,而是将图像病害特征编码到其中,这有助于模型在训练开始时集中学习有用的特征。实验结果表明,Merge Model能将健康茶叶和病害茶叶进行有效区分,并识别出茶白星病,茶叶叶枯病,茶赤叶斑病,茶煤病等茶叶常见病害。与现有方法相比,本文所提方法具有更高的小样本下的茶叶病害识别准确率。3、采用了一种基于图像文本协同表示学习的小样本下的茶叶病害识别算法。由于数据样本较少,仅仅使用图像,所取得的信息有限,难以获得高准确率的识别结果。因此通过添加文本信息作为先验知识,以确保模型在小样本数据集上获得良好的识别结果。本文将图像信息通道和文本增强通道输出内容相结合,利用两种类型信息之间的关联程度和互补性,实现了对病害特征的协同能力识别算法。其中图像信息通道利用视觉Transformer获取到图像模态信息,文本增强通道通过ALBERT结合Text CNN获取到茶叶图像所对应的文本模态信息。实验结果表明,结合两种模态信息的新模型在小样本数据集下能够取得比单独的图像模型或文本模型更好的结果。