该项研究以计算机视觉系统为重要技术手段,综合运用数字图像处理、人工神经网络、进化理论、模糊逻辑理论、专家系统等人工智能领域的技术,研究了实现植物病害自动诊断的技术.实验结果表明,该项研究可以自动准确地诊断植物病害,对植物病害的危害程度进行正确的量化分级,并且能够为农业生产者提供有针对性的病害防治方法,以经济的方法挽回病害造成的损失,有效减少施药、施肥对农产品及环境的污染.该项研究针对植物病害图像的特点,分析和比较了植物病害图像预处理的几种方法的功能及应用.在此基础上,综合了植物病害的形状、纹理、颜色信息,建立了能够完成植物病种判别的多层次模糊人工神经网络.该项研究在国内首次采用先进的数字图像处理和人工智能技术,对植物病害进行了自动诊断.研究结果为进一步开发具有商业价值的植物病害自动诊断系统提供了重要的理论基础和应用技术,为缩小中国在农作物自动化管理方面与发达国家之间的差距,促进数字图像处理,人工神经网络、遗传进化理论和专家系统等人工智能技术在中国农业工程领域的应用奠定了基础.