营养液水培模式在现代设施农业中发展迅速,生菜则是该模式下种植最广泛的作物之一。实际生产中,由于营养液的自动化管理技术不够完善,水培生菜在生长中可能由于缺乏某种养分表现出病症。因此,及时准确判断水培生菜生长的健康状况,对于其病害防治及营养液后续的科学管理具有重要意义。生菜叶片表征信息可以反映其健康状况,为了实现准确、无损、快速地在生长前期诊断水培生菜的缺素种类,本文以整株水培生菜的冠层叶片图像为研究对象,基于机器学习算法,研究对比不同种类算法模型的识别效果,提出了一种有效的缺素诊断方法。文章主要研究及结论如下:（1）水培生菜缺素栽培试验。为采集研究所需的水培生菜缺素样本,进行了水培生菜缺素栽培试验。以Knop古典通用水培配方为基础,设置缺钾、缺钙、缺氮3个试验组和1个正常组共4个组别,对作物生长期内室内环境的湿度值、温度值、CO2浓度值、营养液的温度值、p H值和EC值等参数变化进行实时监测,确保各环境条件稳定,以保证试验条件变量的单一性;同时对作物的主要生长参数包括叶片数、叶片展开度、叶高、根长等进行监测,结果表明,不同缺素类型的水培生菜有明显的生长差异性,以此验证了后续研究的可行性,并为建立水培生菜缺素诊断模型提供了样本。（2）水培生菜缺素图像特征提取及降维。完成了对水培生菜缺素图像样本的采集及初步处理。设计搭建了PVC材质的图像采集暗箱,将Lifecam Studio高清摄像头安装在图像采集箱顶部,距离栽培槽40 cm,共采集到水培生菜冠层叶片图像样本1440张;为提高图像质量,对图像进行预处理,对比均值滤波和中值滤波两种算法的不同效果,完成了图像去噪,利用直方图增强的方法进一步实现了图像增强,基于超绿分割算法对彩色图像进行处理,得到灰度图像和二值图像;随后通过颜色矩、灰度共生矩阵和边界特征提取的方法,分别提取到图像的颜色特征、纹理特征、形状特征共19项原始特征信息,最后基于主成分分析法对其进行降维,得到6维新特征集中表示所有原始特征。（3）基于机器学习的水培生菜缺素诊断模型。为实现对水培生菜缺素种类的无损、准确、快速判断,利用图像信息,基于机器学习算法构建了水培生菜缺素诊断模型。经过特征提取后,1440组原始样本中有1424组有效样本用于缺素诊断模型研究,在Windows10系统下的Matlab 2019a软件环境中,使用C语言混合编程,分别基于BP神经网络算法、支持向量机算法和随机森林算法构建模型;经过模型优化及效果对比,随机森林算法构建的缺素诊断模型效果最优,对于测试集的识别准确率可达86.32%,BP神经网络模型和支持向量机模型的测试集识别准确率分别为79.25%和83.73%。（4）水培生菜缺素诊断人机交互系统设计。为了更加直观地向用户展示水培生菜缺素诊断的结果,在第三章和第四章研究数据的基础上,利用Lab VIEW软件平台,设计了水培生菜缺素诊断人机交互系统。系统可供用户选择查看24 h内采集到的任意一张水培生菜叶片图像,并展示图像预处理的图像结果、特征提取的数据结果以及最终的诊断结果,经测试,系统运行稳定可靠。