王林柏，张博，姚竟发，杨志辉，张君，范晓飞

(1.河北农业大学机电工程学院，河北保定，071000；2.河北农业大学植物保护学院,河北保定，071000)

0 引言

马铃薯是全球第四大重要的粮食作物，也是十大热门营养健康食品之一，同时马铃薯是具有发展前景的高产作物，是仅次于水稻、玉米、小麦的重要粮食作物，由于它高产稳产、适应性广、营养成分全和产业链长而受全世界的高度重视[1]。我国马铃薯主要有四个产区，分别是：北方一作区、中原二作区、南方冬作区和西南混作区。河北省北方地区属于北方一作区，是重要的马铃薯种植基地，而马铃薯病害的防治是关乎其产量的至关重要因素，尤其早疫病与晚疫病是马铃薯种植过程中的两种重要病害，也是主要的防治对象。近年来随着马铃薯种植面积的不断增加，早疫病与晚疫病的发病面积与危害程度也不断增加，同时由于早疫病与晚疫病发病早期多集中在叶片，判断错误容易延误治疗时机。因此对病斑的识别和准确定位是对马铃薯病害防治的重要手段[2-3]。

传统的农作物病害诊断通常由有经验的专家进行，然而人工检测方法效率低、主观性强，不适合大区域场景。目前机器视觉技术在农业应用领域快速发展，能够对作物病害进行快速、准确的诊断[4-7]。范振军等[8]提出了一种基于关键特征点的病害感兴趣区域快速检测与融合颜色和纹理特征的识别方法，对10类马铃薯病害实现了速度快、准确率高的识别，但对复杂环境下识别不够理想。……