机器视觉在农业中的应用：实时检测生菜缺钙

"这篇文档是一篇关于计算机和电子技术在农业中应用的毕业论文，特别关注了使用计算机视觉技术检测温室中生菜的钙缺乏症。论文由David Story、Murat Kacira、Lingling An、Chieri Kubota和Ali Akoglu等人撰写，涉及了亚利桑那大学的农业、生物系统工程、植物科学和电气及计算机工程领域的研究。" 本文的核心内容是探讨如何运用计算机视觉技术来改进温室中作物的监测和管理。传统的温室环境监测依赖于人工观察，但这种方法在实时监控和控制上存在局限性。作者提出了一种基于机器视觉的植物感应和监控系统，该系统能够检测到生菜因钙缺乏导致的压力，并且可以在实际问题发生前进行预警。 机器视觉系统由两部分组成：一个机器人摄像头定位系统和图像处理模块。摄像头捕捉生菜作物的颜色和形态变化，而图像处理模块则分析这些数据，提取出关键特征。这些特征包括形态学特征如顶部预测冠层区域（TPCA）、颜色特征如红绿蓝（RGB）和色调饱和度亮度（HSL），以及纹理特征如熵、能量、对比度和均匀度。通过对这些特征的分析，系统可以无损地检测植物的健康状况和生长状态。 研究结果表明，这种方法比人类肉眼更早发现生菜的钙缺乏，尤其是在通过TPCA、能量、熵和均匀度等参数进行分析时。这种方法对于实时监测作物营养状况，特别是钙缺乏症的早期识别，具有很大的潜力。在可控环境农业（CEA）中，这种技术的应用可以提高农作物的产量和质量，因为CEA系统允许更精确地控制生长条件，包括水分、光照和病虫害管理。 此外，通过在温室中部署这样的系统，可以实现全年不间断的新鲜农产品供应，减少对远程运输的依赖，从而提高农业效益。结合水培技术，温室可以建在任何地方，为消费者提供新鲜的本地农产品，同时也降低了农业对环境的影响。 这篇论文揭示了计算机和电子技术在农业中的创新应用，特别是在植物健康监测方面，为未来智能农业的发展提供了有力的技术支持。