【摘 要】
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苹果作为世界上产量最高的水果之一,苹果的量产满足了人们生活需求,提高我国的经济效益。但是由于其叶部病害发生普遍,严重影响了苹果的产量和质量,及早发现并诊断出病害类型,可以最大限度地减少病害造成的经济损失,具有重要的理论和现实意义。本文以苹果叶部常见的3类病害（雪松锈病、灰斑病、黑星病）为研究对象,从数据集预处理,病害图像预处理和建立病害检测模型三个方面对苹果叶部病害检测展开研究。主要完成工作如下:
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苹果作为世界上产量最高的水果之一,苹果的量产满足了人们生活需求,提高我国的经济效益。但是由于其叶部病害发生普遍,严重影响了苹果的产量和质量,及早发现并诊断出病害类型,可以最大限度地减少病害造成的经济损失,具有重要的理论和现实意义。本文以苹果叶部常见的3类病害（雪松锈病、灰斑病、黑星病）为研究对象,从数据集预处理,病害图像预处理和建立病害检测模型三个方面对苹果叶部病害检测展开研究。主要完成工作如下:（1）针对所用PlantVillage数据集中样本数据不足,容易在网络训练过程中发生过拟合的问题,将数据集中3类共730张病害图像采用旋转、水平和垂直镜像等方式对样本数据进行扩充,并采用Labelme标注工具对病害图像得病斑区域进行标注。（2）针对苹果叶部病害图像存在的光照问题及病斑识别问题,提出首先将图像转入HSV颜色空间,使图像中的病斑及叶片更好的凸显,实现对背景的简单分割,再将图像进行Retinex算法处理,使病害图像的特征更容易被识别。基于Faster R-CNN算法的基础上,在其特征提取网络VGG16中添加SK卷积模块,并用采用全局平均池化,提升病害的检测精度。实验结果表明:该网络模型对3种病害的平均精度均值达到88.17%,但检测速率较低,单张图片检测时间为2.51s,无法进行实时性检测。（3）为了实现实时性检测,且针对病害图像具有区域大,病斑小的特点,提出首先将苹果叶部病害图像进行超绿法灰度化（ExG-Gray）处理去除阴影影响,再采用CLAHE算法进行病斑增强,基于YOLOv5算法基础上,将通道注意力和空间注意力同时融入于YOLOv5的主干网络中,提高网络模型提取病害特征的能力,提升检测性能。实验结果表明:该网络模型对3种病害的平均精度均值达到89%,且平均检测时间为39ms,是Faster R-CNN算法检测时间的1/6,在保证高速率检测的同时,检测精度也优于其他几种目标检测模型。
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