茶叶是一种极具营养价值和经济价值的饮料作物,中国饮茶文化历史悠久灿烂。随着茶树种植规模的扩大,茶叶病害的防治面临着极大的挑战。推动茶园病害防治走向智能化、精准化和高效化是解决问题的关键。深度学习作为一种高效的智能化数据和图像处理方法,能够跨越空间和时间限制,做到实时和异地检测茶叶病害,在获取茶叶病害信息和监测茶园状态方面发挥重要作用。本文以自然场景图像中的茶叶病害为研究对象,将深度学习和图像处理技术应用于自然场景图像中茶叶病害检测和严重度估计,可以做到精确检测定位茶叶病害的同时识别茶叶病害类别,并估计茶叶病害的严重程度,有利于智慧茶园的建设。本文主要工作和研究内容如下:1、使用佳能EOS 80D单反相机相机、Iphone 7和Iphone11手机于安徽省池州市苗竹村茶园、安徽省合肥市天井山茶园和安徽农业大学茶园多次采集茶叶病害图像,图像采集时不进行人为控制拍摄背景,采集设备镜头距离茶叶约为0.3m。为了方便后续处理和满足实际需求,本文将茶叶病害图像进行初步预处理,并使用开源图像标注工具Labelme标注图片,构建原始数据集。2、提出一种基于改进Faster R-CNN和VGG16的茶云纹叶枯病检测及严重度估计方法,解决现有方法在自然环境下受光照变化、阴影、形状变化、尺度变换和叶片相互遮挡等因素影响造成的茶叶病害检测精度不高的问题。首先采用Retinex算法增强自然场景茶叶病害图像,减少光照变化和阴影的影响。然后给出了一种针对自然场景中茶叶病害特点改进的Faster R-CNN算法,以提高模糊、卷曲和小尺度病叶的检测性能。检测到的病害叶片被输入到经过训练的VGG16网络中,实现严重程度估计。实验结果表明,与现有的深度模型和方法相比,该方法的检测精度和严重度分级准确率均有显著提高。3、提出一种基于改进Mask R-CNN和ShuffleNetv2的多种茶叶病害检测及严重度估计方法。自然场景中的茶叶背景十分复杂,茶叶相互遮挡,光照条件也变化不定,给茶叶病害的精确检测和分割带来了极大的挑战。为了能够在自然场景中准确检测茶叶病害和估计茶叶病害严重度,该方法将第二代可变形卷积引入Mask R-CNN实例分割算法的特征提取网络,可以自适应提取病害茶叶特征,对茶叶病害进行有效检测并准确分割病害叶片。同时,为了快速且准确地对分割后的多种茶叶病害严重度分级,该方法使用ShuffleNetv2网络训练茶叶病害严重度估计模型。实验结果表明,与现有的深度模型和方法相比,该方法的检测平均精度和严重度分级准确率均有明显提升。