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作物病害機(jī)器視覺診斷技術(shù)研究雖然取得了一定的進(jìn)展，在克服傳統(tǒng)診斷方法的植保專業(yè)技術(shù)人員不可替代、費(fèi)時(shí)、成本高、受人為因素影響等缺點(diǎn)方面表現(xiàn)出極大的潛在優(yōu)勢。目前作物病害機(jī)器視覺診斷技術(shù)從研究的深度、應(yīng)用的范圍和實(shí)用化角度來看，還存在很多不足，需要進(jìn)一步深入研究。主要有以下幾方面的問題：
2.1 作物病害機(jī)器視覺診斷應(yīng)用空間的拓展
在實(shí)驗(yàn)室條件下作物病害機(jī)器視覺診斷正確率高，但擴(kuò)展到大田應(yīng)用時(shí)，難度較大。主要原因是目前的研究很多都是基于人工營造環(huán)境下的病害圖像診斷，對于大田復(fù)雜的背景環(huán)境診斷識(shí)別研究的比較少。因此，作物病害機(jī)器視覺診斷從實(shí)驗(yàn)室向大田擴(kuò)展時(shí)需要綜合考慮所采用的病害圖像識(shí)別特征在復(fù)雜背景環(huán)境條件下的穩(wěn)定性、可獲取性，以便作物病害機(jī)器視覺診斷從實(shí)驗(yàn)室向大田擴(kuò)展。
2.2 作物病害機(jī)器視覺診斷的時(shí)間擴(kuò)展
對于某一發(fā)病時(shí)期病害圖像建立的作物病害機(jī)器視覺診斷系統(tǒng)，用于不同發(fā)病時(shí)期診斷識(shí)別率低。主要原因是不同發(fā)病時(shí)期，作物病斑的大小、顏色等圖像信息不斷發(fā)生變化，基于瞬態(tài)(靜態(tài))的病害圖像診斷識(shí)別系統(tǒng)，很難診斷識(shí)別處于動(dòng)態(tài)的病害圖像。作物病害機(jī)器視覺診斷系統(tǒng)應(yīng)充分考慮不同發(fā)病時(shí)期，識(shí)別特征的變化規(guī)律，探索不同發(fā)病時(shí)期作物病害機(jī)器視覺診斷轉(zhuǎn)移技術(shù)。
2.3 多元特征的互補(bǔ)
作物病害機(jī)器視覺診斷目前多數(shù)都是利用病害圖像顏色、紋理、形狀等單變量特征參數(shù)，可以為少數(shù)幾種病害的識(shí)別提供有效識(shí)別參數(shù)，而對于作物多數(shù)病害的識(shí)別就難以為濟(jì)。前人的研宄多是從圖像處理技術(shù)的角度來提取病害的特征信息，而在結(jié)合植物病理學(xué)知識(shí)，依據(jù)病害類型和病狀的類型采用不同圖像處理技術(shù)方面缺乏考慮。作物病害機(jī)器視覺診斷應(yīng)綜合利用顏色、紋理和形態(tài)等特征參數(shù)結(jié)合植物病理學(xué)知識(shí)進(jìn)行多變量特征參數(shù)互補(bǔ)，建立科學(xué)、完整、系統(tǒng)的數(shù)據(jù)圖象特征參數(shù)組合模型組成特征矢量，為病害的診斷識(shí)別服務(wù)。
2.4 高效的圖形圖像算法的研究
由于生物的多樣性、作物生長狀況及其生長環(huán)境復(fù)雜，植物病害圖像具有特征多樣性、復(fù)雜性和模糊性的特點(diǎn)，使得計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域遠(yuǎn)復(fù)雜于工業(yè)領(lǐng)域，目前的一些圖形圖像算法還不能滿足計(jì)算機(jī)視覺在作物病害診斷中的應(yīng)用。在以后的研究中，要側(cè)重模糊數(shù)學(xué)、遺傳算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、圖像分形紋理、組合優(yōu)化等理論的研究。
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