Afin de réaliser une reconnaissance des pommes de terre, une sorte de maladie de la pomme de terre est basée sur la théorie du capteur de compression conçue. Il est construit avec l'algorithme de décomposition K-Siyi (K-SVD), avec algorithme de décomposition K-Si (K-SVD). Cottage gris quittant l'image du dictionnaire de la maladie, à travers un petit coefficient de matrice surveillant la correspondance orthogonale dans différentes maladies et effectuant une reconstruction d'image, résolvant des erreurs originales régénérantes. En utilisant différents dictionnaires, lors du test de la reconstruction, la plus petite erreur est le type de maladie appartenant à la pièce de test. Par rapport aux algorithmes d'identification de vecteur de support, les méthodes peuvent apprendre automatiquement les caractéristiques d'image, réduire différents segments d'image et complexités. Vérification, classant trois vannes avec dictionnaire de théorie d'apprentissage, 3 types de maladie de la dalle, prototype unique, vitesse de reconnaissance globale atteignant 95,33%, plus élevé que l'algorithme de classification de machine de vecteur pris en charge (identifier 92%).