Trong các hệ thống nhà kính trồng rau, nhu cầu tự động hóa cho người sử dụng ngày càng tăng. Bài viết tập trung giới thiệu một phương án để phát hiện rau bị nhiễm bệnh qua các đặc điểm bên ngoài của rau như màu lá, hình dạng lá, vật thể lạ trên lá. | Đề xuất phương pháp phát hiện rau bị sâu bệnh bằng hình ảnh dựa trên các dấu hiệu trên bề mặt lá LIÊN NGÀNH ĐIỆN - ĐIỆN TỬ - TỰ ĐỘNG HÓA ĐỀ XUẤT PHƯƠNG PHÁP PHÁT HIỆN RAU BỊ SÂU BỆNH BẰNG HÌNH ẢNH DỰA TRÊN CÁC DẤU HIỆU TRÊN BỀ MẶT LÁ APPLICATION OF IMAGE PROCESSING IN INSECT PEST RECOGNITION VEGETABLES Đỗ Tuấn Linh1, Nguyễn Trọng Các2, Nguyễn Hữu Phát1 Email: 1 Trường Đại học Bách khoa Hà Nội 2 Trường Đại học Sao Đỏ Ngày nhận bài: 24/4/2018 Ngày nhận bài sửa sau phản biện: 20/6/2018 Ngày chấp nhận đăng: 28/6/2018 Tóm tắt Trong các hệ thống nhà kính trồng rau, nhu cầu tự động hóa cho người sử dụng ngày càng tăng. Trong bài báo này, chúng tôi giới thiệu một phương án để phát hiện rau bị nhiễm bệnh qua các đặc điểm bên ngoài của rau như màu lá, hình dạng lá, vật thể lạ trên lá. Phương pháp này bao gồm các bước chính: nhận ảnh từ camera, tiền xử lý ảnh, xác định, so sánh màu rau với màu rau khỏe mạnh, đưa ảnh về dạng âm bản, loại bỏ màu nền của đất, xác định đường biên trong ảnh, cuối cùng xác định các lỗ sâu ăn lá trên rau bệnh bằng cách sử dụng thuật toán SimpleBlobDetector. Kết quả độ chính xác của phương pháp đề xuất đạt được 90%. Phương pháp này nhằm đưa ra một hướng đi mới trong việc kiểm định và đánh giá các sản phẩm nông nghiệp tự động. Các ảnh nguồn và ảnh thu thập đã được chúng tôi thực hiện kiểm chứng với phương pháp đưa ra. Kết quả thu được chứng tỏ tính khả thi của phương pháp đề xuất. Từ khóa: Phát hiện đốm; hệ thống nhà kính; sâu bệnh; nhận dạng rau; xử lý ảnh. Abstract In the vegetable greenhouse systems, the demand for automation for users is increasing. In this article we introduce an alternative way to detect infected vegetables by the external characteristics of vegetables such as leaf color, leaf shape. This method includes the main steps: capturing the image, pre-processing images, identifying, and comparing vegetable colors with others, and applying image to .
