这是一种基于三通道卷积神经网络的作物病害识别算法，其主要技术特点是进行图像预处理；将RGB彩色病害叶片图像分解为R、G和B三个通道，作为卷积神经网络的输入；构建三通道卷积神经网络模型；初始化权重和偏置参数；利用训练数据库对训练好的卷积神经网络进行再训练，从而使训练好的模型参数能够拟合当前的数据库，提取图像更抽象的特征，进行图像识别。

本发明设计合理，在苹果和黄瓜病害叶片图像数据库上进行了实验验证，能够准确地描述黄瓜病害叶片图像特征，使所得到的目标像素的特征值更具代表性，提高了识别率；本发明得到的特征值对黄瓜病害叶片图像的特征信息描述的较为全面，因此可以进行有效的黄瓜病害叶片图像识别。