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龙图腾网获悉陕西伊翡园艺科技有限公司申请的专利一种基于机器视觉的花卉病虫害监控方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121304705B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511872449.1，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权一种基于机器视觉的花卉病虫害监控方法是由李莹;李亚龙;王鹏鹏设计研发完成，并于2025-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器视觉的花卉病虫害监控方法在说明书摘要公布了：本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种基于机器视觉的花卉病虫害监控方法，该方法获取待监控花卉叶片的灰度图像中的候选伪边界集合，根据每一候选伪边界的局部分析区域中像素点的灰度分布特征，以及每一候选伪边界的线性结构特征，获取每一候选伪边界的叶脉特征指标；根据每一候选伪边界的叶脉特征指标和方向特征，在候选伪边界集合中筛选得到至少一个伪边界；在使用分水岭算法对灰度图像进行区域分割的过程中，获取每个像素点进行距离变换后的初始距离，根据每个像素点与每个伪边界之间的位置关系，对每个像素点的初始距离进行自适应距离补偿，得到补偿距离，实现病斑区域的完整分割，为花卉病虫害监测与防治决策提供可靠的量化依据。

本发明授权一种基于机器视觉的花卉病虫害监控方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器视觉的花卉病虫害监控方法，其特征在于，所述一种基于机器视觉的花卉病虫害监控方法包括： 采集待监控花卉叶片的初始图像，对所述初始图像进行灰度化处理，得到灰度图像； 对所述灰度图像进行边缘检测，获取候选伪边界集合，针对所述候选伪边界集合中任一候选伪边界，获取所述任一候选伪边界的局部分析区域，根据所述局部分析区域中像素点的灰度分布特征，以及所述任一候选伪边界的线性结构特征，获取所述任一候选伪边界的叶脉特征指标； 获取所述候选伪边界集合中每一候选伪边界的叶脉特征指标，根据每一候选伪边界的叶脉特征指标和方向特征，在所述候选伪边界集合中筛选得到至少一个伪边界； 在使用分水岭算法对所述灰度图像进行区域分割的过程中，获取对所述灰度图像中的每个像素点进行距离变换后的初始距离，根据每个像素点与每个伪边界之间的位置关系，对每个像素点的初始距离进行自适应距离补偿，得到补偿距离； 根据所述灰度图像中每个像素点的补偿距离，对所述灰度图像进行区域分割，得到病斑区域，根据病斑区域对所述待监控花卉叶片进行花卉病虫害的监测控制处理； 所述根据所述局部分析区域中像素点的灰度分布特征，以及所述任一候选伪边界的线性结构特征，获取所述任一候选伪边界的叶脉特征指标，包括： 根据所述局部分析区域中像素点的灰度分布特征，获取所述任一候选伪边界的第一叶脉特征指标； 根据所述任一候选伪边界的线性结构特征，获取所述任一候选伪边界的第二叶脉特征指标； 对所述第一叶脉特征指标进行归一化处理，得到第一归一化结果，对所述第二叶脉特征指标进行归一化处理，得到第二归一化结果，对所述第一归一化结果与所述第二归一化结果进行加权求和，得到所述任一候选伪边界的叶脉特征指标； 所述根据每个像素点与每个伪边界之间的位置关系，对每个像素点的初始距离进行自适应距离补偿，得到补偿距离，包括： 针对任一像素点，在所述候选伪边界集合中获取与所述任一像素点距离最近的候选伪边界，记为最近边界，若所述最近边界为伪边界，则获取所述任一像素点与所述最近边界的距离，记为最近距离，利用所述最近距离对所述任一像素点的初始距离进行补偿，得到所述任一像素点的补偿距离； 若所述最近边界不是伪边界，则将所述任一像素点的初始距离作为所述任一像素点的补偿距离。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人陕西伊翡园艺科技有限公司，其通讯地址为：713700 陕西省咸阳市西咸新区泾河新城崇文镇摆渡村泾河大道中段；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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