植物真菌病害预防的关键是实时监测空气中病菌孢子的数量,以此为依据做出对植物发病的预警。常规的孢子检测是通过单一的孢子捕捉装置捕捉空气中的孢子,将样本取回实验室在显微镜下通过肉眼进行识别与计数,目前对于植物真菌病害检测技术还处于初步研发阶段,还没有高效准确、高集成度的病菌孢子检测系统。本课题为了实现对白粉病菌孢子高效准确的检测,基于传统的白粉病菌孢子捕捉与计数方法,设计了可以实现对空气中的白粉病菌孢子进行捕捉、通过显微镜数码成像对白粉病菌孢子进行拍照并通过上位机对白粉病菌孢子的图像进行处理,最终得出样本孢子的数量,从而对植物病害发病趋势预测做出有力的数据支撑。本论文研究内容主要包括如下几方面:1.要实现对白粉病菌孢子的检测,系统的机械结构是整个系统的重要组成部分。经过分析研究和多次实际测试,设计出样本载玻片自动更换系统、孢子捕捉装置和显微镜调焦拍照装置,完成对空气中病菌孢子的采集和拍照,为后续的图像处理和孢子计数工作打下基础。2.根据系统功能需求设计了系统的硬件电路,主要针对步进电机驱动控制模块、风扇驱动和光源驱动模块的设计,其核心为通过Arduino串口发送定义好的指令,完成对系统的控制。3.根据系统功能需求设计了图像处理的算法和孢子计数的软件界面,包括灰度化、边缘检测、闭运算、开运算和特征判别等,软件界面通过点击按钮完成白粉病菌孢子显微图像的预览和计数,其核心为用Python3+PyQt5+OpenCV3来完成对图像中白粉病菌孢子的计数,并对计数结果进行检测得准确率为87.4%。通过实际的测试表明,本系统可以完成对空气中白粉病菌孢子的捕捉和计数,并以此为依据完成对病情的预测,在发病或发病初提前采取措施,降低病情危害。