这是《基于机器视觉的农作物病虫害检测技术研究进展》的论文框架图，该论文的研究目标是系统梳理从检测基础、识别算法、关键技术再到挑战与展望的相关研究进展以及现实应用瓶颈。第一部分检测基础包含病虫害特点、数据集构建、图像预处理，分析病虫害的复杂成因，说明数据集采集均衡性要求以及图像规范化、数据增强等预处理工作。第二部分识别算法依次梳理人工特征、传统机器学习（K‑means、SVM 等）、深度学习（YOLO、U‑Net 等）、Transformer 模型几类技术路线，归纳不同算法的特征提取实现思路。第三部分关键技术聚焦多模态融合、小样本学习、小目标与细粒度识别、多任务分级、轻量化与大模型，针对农业场景实际难点梳理现有技术手段。第四部分挑战与展望，总结现存主要挑战，包括数据稀缺偏移、复杂背景、模型可解释性以及算力约束；并从大规模多模态数据集建设、域泛化、CNN‑Transformer 混合模型可解释机制、轻量化边缘部署与跨领域应用拓展给出未来研究方向。整篇论文遵循从基础要素到模型方法，再聚焦落地难题，最后归纳未来方向的写作逻辑。无论撰写农业 AI 综述的学生，还是研究机器视觉植保技术的科研人员都可以作为写作参考。