[發明專利]應用深度學習卷積神經網絡提高作物種子發芽率的方法有效
| 申請號： | 201910207911.4 | 申請日： | 2019-03-19 |
| 公開（公告）號： | CN109948531B | 公開（公告）日： | 2023-04-18 |
| 發明（設計）人： | 劉軍;付華;張友勝 | 申請（專利權）人： | 廣東省農業科學院農業生物基因研究中心 |
| 主分類號： | G06V20/50 | 分類號： | G06V20/50;G06V10/44;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06T7/12;A01C1/00 |
| 代理公司： | 廣州藍晟專利代理事務所(普通合伙) 44452 | 代理人： | 欒洋洋 |
| 地址： | 510000 廣東省廣州*** | 國省代碼： | 廣東;44 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 應用 深度 學習 卷積 神經網絡 提高 作物 種子 發芽率 方法 | ||
1.一種應用深度學習卷積神經網絡提高作物種子發芽率的方法，其特征在于，包括步驟：
S1：將需要提高發芽率的作物種子置于工作臺的篩選槽中，盡量使種子單個排列，然后啟動篩選槽，使種子緩慢向前移動；
S2：開啟工作臺上的拍照系統，使作物種子照片同步傳入計算機處理系統；
S3：從作物種子照片中分離出單個籽粒，利用計算機視覺算法，計算籽粒輪廓，所述S3包括步驟：
S31：利用機器學習判斷種子輪廓是否為單一籽粒；
S32：如果是單一籽粒，利用輪廓切割圖像輸出籽粒輪廓圖片；如果是粘連籽粒，則自動啟動設備的振動功能或者進行人工干預，使之成單一籽粒后，重新拍照；
S4：對分離后的各籽粒根據其籽粒輪廓圖片進行分類，根據不同作物種子的形態分為發芽率高型、發芽率低型和發芽率一般型，根據作物種子內含物的充實狀態，將農作物籽粒分為閉穎實粒、閉穎偏實粒、開穎實粒、開穎偏實粒、閉穎偏空粒、開穎偏空粒、閉穎空粒、開穎空粒；
S5：使用各類籽粒輪廓圖片對深度學習卷積神經網絡進行訓練；
S6：使用驗證照片對所述深度學習卷積神經網絡進行驗證；
S7：使用所述深度學習卷積神經網絡對作物種子照片進行識別；
S8：將識別后的種子傳入到相對應的貯藏器中，在閉穎實粒類型貯藏器中篩選出發芽率高型的作物種子。
2.如權利要求1所述的應用深度學習卷積神經網絡提高作物種子發芽率的方法，其特征在于，所述S2中的拍照系統包括但不限于光學照相或X光成像。
3.如權利要求1所述的應用深度學習卷積神經網絡提高作物種子發芽率的方法，其特征在于，步驟S8包括步驟：將閉穎實粒進一步分為正常的閉穎實粒和有霉點的閉穎實粒。
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