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1. 毕业设计（论文）的内容和要求
1、论文内容病虫害对农作物的毁伤极大，及早发现并治理病虫害可以有效地减少病虫害对农作物的伤害，保障粮食安全。
然而农作物病虫害在发病症状上的区别较小，有时很难凭借病症判断出准确的感染情况从而导致贻误了最佳的治理时机。
随着计算机视觉技术与机器学习的迅速发展，利用摄像头获取农作物叶片的图像或视频，基于深度学习模型对农作物叶片进行分析与估计，可以帮助农民识别常见病虫害，建立病虫害知识，培训他们种植作物，并进行早期识别来预防常见的农作物疾病的传播。
2. 实验内容和要求
1、实验内容（1）查阅文献资料，对基于视觉的农作物叶片病虫害检测系统的设计与实现技术全面了解；（2）学习python环境下openCV的使用方法，了解计算机视觉技术原理，理解与神经网络分类识别相关的文献论文，对其应用的各类图像处理算法有细致了解；（3）分析系统需求，搭建系统模型；（4）细化模型，完成总体设计方案；（5）搭建开发平台、调试开发环境；（6）完成基于视觉的农作物叶片病虫害检测系统的最终设计；（6）撰写毕业设计论文（不少于1.5万字）；（7）完成指定内容的外文资料翻译。
2、实验要求搭建以PyQt5等为开发IDE的工具、java或python作为开发语言、openCV作为图像处理库的开发环境，熟悉并学习该环境下开发所需的基础知识。
分析系统需求，吃饭理解农作物叶片病虫害识别流程，了解经典的叶片病虫害检测算法，对各类应用于农作物叶片病虫害检测系统的算法进行系统的学习和比较，确立最优方案，并针对一定的场景确立合理的检测方案。
3. 参考文献
[1]沈美,于翔.基于机器视觉的农作物病害无人机寻的研究与实现以水稻纹枯病为例[J].无线互联科技.2019,(24):112-114.
[2]李江龙,鲍义东,陈果.基于视觉显著性的农作物图像评价方法研究[J].计算机技术与发展.2020,30(4):211-215.
[3]张晓东,毛罕平,倪军.作物生长多传感信息检测系统设计与应用[J].农业机械学报.2009,40(9):164-170.
4. 毕业设计（论文）计划
起讫日期 设计（论文）各阶段工作内容 备 注2020.12.29-2021.01.09 确定题目 2021.01.10-2021.02.25 查阅参考文献，了解课题要求，完成开题报告 2021.02.26-2021.03.15 分析系统需求，确立系统模型，确定农作物叶片病虫害检测系统所需模块及处理流程。
2021.03.16-2021.03.26 对图像获取模块、图像预处理模块进行细化，进行形态学处理，得到清晰、去噪点、二值化图像帧，完成图像预处理操作。
2021.03.27-2021.04.27 着手实现系统核心部分数据采集、模型建立与优化，系统比较相关图像识别算法的优劣，确定最优解决方案，并针对图像和视频场景进行调试和优化。
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