植株的生长过程监测及病害检测是实现温室作物精细化管理的重要内容,对于提高作物产量和品质,维护农产品安全具有非常重要的意义。叶绿素荧光技术主要监测植物光合作用时产生的荧光强度,可以准确反映出植株的光合作用情况,并进一步为植株生长情况的判断提供可靠依据。且其兼具效率高、精度高、零损伤的特点,是一种优良的无损检测技术。本文基于植株叶绿素的荧光现象开发出一套可以采集整株植物叶绿素荧光图像的设备,一方面使用该设备探究黄瓜植株生长过程中各营养参数的变化,另一方面使用该设备对于病斑症状相似的黄瓜褐斑病和炭疽病进行了早期识别及分类检测。本文主要的研究工作内容包括:（1）设计了由Mini主机、触摸屏、CCD相机、可编程直流电源等设备构成的荧光成像系统的硬件设备平台,并结合以Lab View和Matlab软件构成的系统控制和数据处理环节,制作出了一套应用于黄瓜植株的叶绿素荧光成像系统。（2）使用叶绿素荧光成像系统对黄瓜植株的生长过程进行了监测,通过图像处理计算出反映植株不同光合生理状况的叶绿素荧光参数（共19个）,并通过荧光图片与植株光合生理的关系制作了整株植物光合效率的伪彩图,可以快速观察植株光合效率分布。（3）使用叶绿素荧光技术,建立一种黄瓜植株营养成分监测的简便观测方法。将提取和计算所得叶片平均荧光参数与植株含氮量和叶绿素含量采用支持向量机对其建立线性回归模型,其中叶绿素荧光与含氮量模型的相关系数为Rc值为0.839,叶绿素荧光与叶绿素含量的相关系数Rc值为0.890。依据上述模型预测荧光图像的每个像素点分别对应的氮或叶绿素含量,再转化到相应的灰度级,最后使用伪彩色图像使植株叶片氮和叶绿素含量分别从高到低对应不同的色彩,令其可视化观测植株叶片上的氮和叶绿素的分布。（4）使用叶绿素荧光成像技术,对黄瓜叶片病害进行早期识别和分类检测。首先采集黄瓜病害植株的荧光图像,使用Matlab进行图像处理,获取感兴趣区域荧光参数数值,通过SVM和XGBoost对病害进行判别和分类。最终得到褐斑病的识别率为94.6%,而炭疽病的识别率为89.2%;进一步对不同病害进行区分,对照组、炭疽病组和褐斑病组的3组分类准确率为88.6%;对于对照组、褐斑病早期组、褐斑病晚期组、炭疽病早期组和炭疽病晚期的五组分类准确率为78.9%。实现了叶绿素荧光技术对相似病害的检测和区分,为黄瓜早期相似病害的检测提供了新思路。