机器视觉技术实现害虫自动识别与数量监控系统

资源摘要信息:"本毕业设计旨在探索和实现一套基于机器视觉技术的害虫种类及数量检测系统，其主要目标是建立一个可以远程自动识别病虫害的系统，减轻农业植保人员和病虫害鉴定专家的工作负担，帮助缺乏病虫害知识的农业工作者及时发现和处理病虫害问题。通过监测害虫的种类和数量，定期整理和分析昆虫数据，建立病虫害爆发的规律模型，预测病虫害爆发时间，实现科学的预防和治理，从而提高农作物的产量和质量。 研究内容涉及以下几个方面： 1. 设计和实现了一种适用于野外环境的害虫捕获与图像采集装置。该装置能够24小时不间断地进行害虫诱杀和图像采集工作。装置还能够利用无线网络技术将采集到的害虫图像实时上传至农业监控中心，由虫类鉴别服务器进行害虫种类的识别，并对产区内害虫种类数目进行信息收集和统计。 2. 开发了一套基于机器视觉的昆虫计数方法。该方法针对的是如苍蝇粘板等设备上捕获的含有多个昆虫的图像，通过对图像进行二值化预处理，查找昆虫轮廓，并对轮廓进行计数，以此得到图像中昆虫的数量。这种方法尤其适用于图像中存在大量昆虫体的场景。 研究中使用的关键词包括：毕业设计、计算机视觉、机器学习、检测系统、Python。这些关键词指向了本研究的技术路线和工具选择。计算机视觉技术是实现图像采集和处理的核心技术，机器学习算法用于训练模型以识别和分类害虫种类，检测系统是整个研究的最终目标，而Python作为编程语言，在数据处理和模型开发中发挥了重要作用。 文件名称列表中的【毕业设计】基于机器视觉的害虫种类及数量检测，强调了本设计项目的性质和核心应用领域，即在机器视觉技术的基础上对害虫种类及数量进行自动化检测。"