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摘 要

农作物病害自动识别是现代智慧农业发展的重要环节。茶叶作为我国具有代表性的经济作物，其病害的早期发现与干预对保障产量和品质至关重要。传统的人工巡检方式效率低下且容易受主观经验影响，难以满足大规模茶园的高效生产管理需求。针对这一问题，本文设计并实现了一套基于YOLO的茶叶健康智能检测系统。

本文首先构建了符合YOLO目标检测标准格式的茶叶病害图像数据集，并通过数据增强技术提升了样本的多样性。其次，选用YOLOv8作为核心目标检测模型，针对茶叶病害特征（如病斑面积小、背景环境复杂等）进行了针对性的模型训练与策略优化。最后，结合PyQt5和OpenCV等技术，开发了包含数据校验、模型训练、性能评估以及多模式推理（支持单图、图像文件夹、视频及实时摄像头读取）的图形化用户界面，实现了算法的可视化与工程化落地。

目 录

1 绪论

1.1 研究背景

1.2 研究目的与意义

1.2.1 研究目的

1.2.2 研究意义

1.3 国内外研究现状

1.3.1 国内研究现状

1.3.2 国外研究现状

1.6 论文结构安排

2 相关理论与关键技术

2.1卷积神经网络

2.2PyQt5

2.3 OpenCV

2.5PyTorch框架

3 基于YOLO的茶叶病害检测模型设计

3.1 茶叶病害图像数据集构建

3.2 基础YOLOv8模型设计

3.4 模型训练方案设计

3.4.1 训练参数设置

3.4.2 学习率与迭代策略设计

3.4.3 最优权重选择方法

3.5 模型评价指标设计

3.5.1 Precision

3.5.2 Recall

3.5.3 混淆矩阵

4 茶叶健康智能检测系统实现

4.1 系统总体架构与功能组成

4.1.1 系统总体架构

4.1.2 系统功能模块划分

4.1.3 系统运行流程

4.2 主程序与界面实现

4.2.1 主程序启动实现

4.2.2 主窗口实现

4.2.4 设置界面实现

4.3 核心业务模块实现

4.4 辅助功能实现

4.4.1 异常管理实现

4.4.2 日志输出实现

4.4.3 主题与交互优化实现

4.5 检测结果输出实现

5 系统测试与实验结果分析

5.1 实验环境与测试条件

5.1.1 硬件环境

5.1.2 软件环境

5.1.3 数据集与实验条件

5.2 模型训练结果分析

5.2.1 损失函数变化分析

5.2.2 Precision与Recall分析

5.2.5 混淆矩阵分析

5.3 检测效果分析

5.3.1 验证集检测结果分析

5.3.3 小目标病害识别效果分析

5.4 系统功能测试

5.5 系统存在的问题与改进方向

结 论

参 考 文 献

致 谢

1 绪论

近年来，人工智能、深度学习和计算机视觉技术在农业领域的应用不断深化，传统农业正在向数字化、智能化和精细化方向持续发展。农作物病害识别作为农业智能感知的重要组成部分，直接关系到病害防控效率和农产品品质安全。在现代农业生产中，若能够及时识别作物叶片的病害状态，并在病害早期进行干预，就可以有效降低病害蔓延带来的经济损失[1]。病害图像识别技术逐渐成为智慧农业研究的重要热点,尤其在茶叶种植领域，由于茶树栽培面积大、病害种类多、田间环境复杂，单纯依赖人工观察进行巡检已经难以适应高效率生产管理的需要[2]。基于这一背景，研究和实现一个基于YOLO的茶叶健康智能检测系统，既具有较强的理论研究价值，也具有明显的实际应用意义。

2 相关理论与关键技术

重点阐述系统研发依托的核心技术，介绍了卷积神经网络的基础原理，讲解了PyTorch深度学习框架、OpenCV视觉处理工具与PyQt5界面开发技术，详细剖析YOLOv8算法的网络结构、训练策略与优化机制，为茶叶病害智能检测模型训练与系统开发筑牢理论与技术根基。

3 基于YOLO的茶叶病害检测模型设计

3.1 茶叶病害图像数据集构建

茶叶病害检测模型的性能高度依赖于数据集质量。为了实现有效训练，需要构建覆盖不同病害类别、不同拍摄角度和不同环境条件的茶叶病害图像数据集。根据项目结构可以看出，系统已经具备完整的训练集和验证集目录，说明数据集已经按照目标检测任务要求进行了较规范的组织。图像数据主要围绕茶叶叶片病害区域展开，既包含单病斑目标，也包含多病斑目标和复杂背景图像，从而为模型学习提供了较丰富的样本信息。

图3-1 茶树数据集

4 茶叶健康智能检测系统实现

4.2.2 主窗口实现

在ui/main_window.py中，主窗口负责组织系统主要界面元素，包括标签页组件、界面布局、主题管理和终端重定向等。主窗口不仅承担界面展示任务，还负责不同功能页之间的组织与交互。通过标签页结构，系统将推理功能和设置功能进行统一管理，增强了界面结构的清晰度。

图4-1 系统主界面

5 系统测试与实验结果分析

系统主界面能够正常启动，标签页切换顺畅，推理界面和设置界面均可正常显示。界面布局清晰，控件功能基本完整，能够满足用户进行模型操作和结果查看的需求。