基于机器视觉的果树病虫害检测方法

本发明涉及农业智能检测技术领域，具体涉及基于机器视觉的果树病虫害检测方法，通过多光谱相机对果树的可见光、红外光和紫外光图像进行多角度采集，获取完整的果树表面信息，并对采集的图像进行预处理，包括去噪、光照校正和图像对齐，预处理后的图像通过卷积神经网络提取病虫害的特征向量，包括病斑的颜色、形状、大小及虫害分布等特征，利用多模态数据融合算法，将病虫害特征与环境数据进行融合，增强病虫害分类的准确性，并基于支持向量机分类算法对病虫害进行分类识别；根据动态调整的阈值和专家系统提供的建议，生成病虫害诊断报告并提供防治措施建议；本发明，能够实现果树病虫害的高效、精准检测与管理，提升农业管理的智能化水平。