買專利賣專利找龍圖騰，真高效！ 查專利查商標(biāo)用IPTOP,全免費(fèi)！專利年費(fèi)監(jiān)控用IP管家,真方便！

龍圖騰網(wǎng)獲悉貴州省水稻研究所申請的專利一種基于機(jī)器視覺技術(shù)的水稻病蟲害識別方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120219861B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-12發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510698299.0，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/764；該發(fā)明授權(quán)一種基于機(jī)器視覺技術(shù)的水稻病蟲害識別方法及系統(tǒng)是由徐海峰;龍武華;唐會會;宮彥龍;王倩;朱速松設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-05-28向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于機(jī)器視覺技術(shù)的水稻病蟲害識別方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及機(jī)器視覺技術(shù)與農(nóng)業(yè)病蟲害診斷技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于機(jī)器視覺技術(shù)的水稻病蟲害識別方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：S1：獲取葉片表面反射光的偏振方向分布，生成偏振光補(bǔ)償圖像；S2：進(jìn)行特征層融合，生成多光譜融合圖像；S3：基于多光譜融合圖像中各像素點(diǎn)的偏振相位差異值分割出獨(dú)立葉片區(qū)域；S4：對分割后的葉片區(qū)域進(jìn)行多維度特征提取；S5：進(jìn)行歐氏距離計(jì)算，確定最鄰近匹配結(jié)果；S6：根據(jù)匹配結(jié)果中的特征相似度閾值判定病蟲害種類。本發(fā)明，通過融合多源光譜信息與結(jié)構(gòu)化特征比對，實(shí)現(xiàn)了水稻病蟲害的高精度識別與病斑空間定位，提升了病害診斷的智能化水平與實(shí)用性。

本發(fā)明授權(quán)一種基于機(jī)器視覺技術(shù)的水稻病蟲害識別方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于機(jī)器視覺技術(shù)的水稻病蟲害識別方法，其特征在于，包括以下步驟： S1：通過旋轉(zhuǎn)偏振片陣列獲取葉片表面反射光的偏振方向分布，生成偏振光補(bǔ)償圖像； S2：將偏振光補(bǔ)償圖像與近紅外波段圖像進(jìn)行特征層融合，生成包含表面反射特性與內(nèi)部組織特征的多光譜融合圖像； S3：基于多光譜融合圖像中各像素點(diǎn)的偏振相位差異值，采用區(qū)域生長算法分割出獨(dú)立葉片區(qū)域； 所述S3具體包括： S31：以S2生成的多光譜融合圖像為基礎(chǔ)，計(jì)算圖像中每個像素的偏振相位差異值，并構(gòu)建完整的偏振相位差異值圖； S32：在偏振相位差異值圖中，選取偏振相位差異值處于預(yù)設(shè)區(qū)間內(nèi)且空間位置位于葉片中心區(qū)域的像素點(diǎn)作為初始生長種子點(diǎn)，并將種子點(diǎn)標(biāo)記為葉片區(qū)域； S33：以種子點(diǎn)為起始點(diǎn)，分析種子點(diǎn)的8鄰域像素，計(jì)算種子點(diǎn)與其鄰域像素之間偏振相位差異值的絕對差值；若絕對差值小于預(yù)設(shè)的相位相似性閾值，則將該鄰域像素標(biāo)記為葉片區(qū)域，并將其加入待處理種子點(diǎn)集合； S34：循環(huán)執(zhí)行S33，持續(xù)擴(kuò)展種子點(diǎn)集合并更新葉片區(qū)域標(biāo)記，直至種子點(diǎn)集合不再增加，輸出葉片區(qū)域的空間掩膜圖； S4：對分割后的葉片區(qū)域進(jìn)行多維度特征提取，包括偏振反射率差異特征、葉脈紋路斷裂特征和近紅外吸收異常特征； 所述S4具體包括： S41：基于S3輸出的葉片區(qū)域空間掩膜圖，在偏振光補(bǔ)償圖像中對每個葉片區(qū)域內(nèi)部計(jì)算區(qū)域內(nèi)偏振反射率最大值與最小值之差，以該差值作為偏振反射率差異特征； S42：對S3分割出的葉片區(qū)域進(jìn)行邊緣檢測，構(gòu)建葉脈骨架圖并識別骨架中的斷裂位置，提取骨架斷裂點(diǎn)的空間坐標(biāo)位置與斷裂點(diǎn)數(shù)量作為葉脈紋路斷裂特征； S43：基于S2生成的多光譜融合圖像，提取葉片區(qū)域內(nèi)近紅外吸收強(qiáng)度，將葉片區(qū)域內(nèi)各像素近紅外吸收強(qiáng)度值與設(shè)定的正常葉片區(qū)域近紅外吸收強(qiáng)度閾值進(jìn)行差值計(jì)算，提取差值超出正常閾值范圍的像素?cái)?shù)量占區(qū)域總像素?cái)?shù)的比例作為近紅外吸收異常特征； S5：將提取的多維度特征與病蟲害特征數(shù)據(jù)庫進(jìn)行歐氏距離計(jì)算，確定最鄰近匹配結(jié)果； S6：根據(jù)匹配結(jié)果中的特征相似度閾值判定病蟲害種類，輸出包含病斑定位信息的診斷報告。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人貴州省水稻研究所，其通訊地址為：550006 貴州省貴陽市小河區(qū)金農(nóng)社區(qū)；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。