[發明專利]一種基于深度學習卷積神經網絡的作物種子凈度判斷方法有效
| 申請號： | 201910208265.3 | 申請日： | 2019-03-19 |
| 公開（公告）號： | CN109949323B | 公開（公告）日： | 2022-12-20 |
| 發明（設計）人： | 劉軍;戴彰言;陳兵先;張文虎 | 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： | G06T7/12 | 分類號： | G06T7/12;G06N3/04 |
| 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： | 一種 基于 深度 學習 卷積 神經網絡 作物 種子 判斷 方法 | ||
【權利要求書】：
1.一種基于深度學習卷積神經網絡的作物種子凈度判斷方法，其特征在于，包括步驟
S1：取一定數量的某種作物種子稱重量后置于種子凈度分析臺上，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；
S2：從預先稱重好的該作物種子照片中分離出正常作物凈種子和雜質，所述雜質包括土石、雜草和其他植物種子，利用計算機視覺算法，計算凈種子和雜質輪廓，包括步驟：
S21：利用機器學習判斷種子輪廓是否為單一籽粒；
S22：如果是單一籽粒，利用輪廓切割圖像輸出籽粒圖片，計算長度，寬度和面積；如果是粘連籽粒，利用圖像分割算法分離粘連的籽粒，如籽粒粘連不能分離出單個籽粒，或粘連籽粒因為形狀不規則，不符合籽粒形狀，則進行人工干預，重新拍照；
S3：對分離后的種子、雜質的輪廓照片進行分類，將籽粒分為正常作物凈種子和雜質；
S4：使用正常作物凈種子和雜質輪廓照片對深度卷積神經網絡進行訓練；
S5：使用驗證照片對所述深度卷積神經網絡進行驗證；
S6：使用所述深度卷積神經網絡對某種具體作物種子照片進行判定，分離出正常作物凈種子和雜質，統計出正常凈種子的數量，根據正常凈種子的平均千粒重，計算出正常凈種子的重量和作物種子凈度，作物種子凈度＝(正常凈種子的重量/供測試種子總重量)×100％。
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