[發明專利]一種雜草種子的檢測方法

在審

• 申請號: 201910335799.2
• 申請日: 2019-04-24
• 公開（公告）號: CN110188609A
• 公開（公告）日: 2019-08-30
• 發明（設計）人: 喬曦;錢萬強;萬方浩
• 申請（專利權）人: 中國農業科學院深圳農業基因組研究所
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06T7/00;G06T7/11;G06F16/51;G06F16/58;G01N15/00;B65G47/14
• 代理公司: 北京中譽威圣知識產權代理有限公司 11279
• 代理人: 盧岳鋒

1.一種雜草種子的檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟一，通過種子輸送裝置把待檢測的種子向前輸送經過圖像采集裝置，以通過所述圖像采集裝置采集待測種子圖像，并把采集到的所述待測種子圖像輸送給主控計算機；

步驟二，所述主控計算機通過圖像預處理模塊對所述圖像采集裝置采集到的所述待測種子圖像進行處理，把所述待測種子圖像中包含的所有的種子分割成單個種子圖像；

步驟三，在所述主控計算機上通過人工標記采集到的其中一個所述待測種子圖像的所有的所述單個種子圖像的名稱，以構成種子圖像數據庫；

步驟四，所述主控計算機通過訓練模塊以所述種子圖像數據庫作為訓練集來訓練種子圖像識別模型，把訓練好的所述種子圖像識別模型作為種子圖像識別模塊；

步驟五，所述主控制計算機通過所述種子圖像識別模塊識別其他所述待測種子圖像的所有的所述單個種子圖像；對于所述單個種子圖像并非屬于所述種子圖像數據庫中的任何一類，歸為其他種類；以及

步驟六，所述主控制計算機通過顯示器對步驟五中的所述種子圖像識別模塊的識別結果進行顯示。

2.根據權利要求1所述的雜草種子的檢測方法，其特征在于，所述種子輸送裝置包括傳送帶和種子收納箱，所述種子收納箱位于所述傳送帶的后端的下方；所述圖像采集裝置設置于所述傳送帶的中部。

3.根據權利要求2所述的雜草種子的檢測方法，其特征在于，所述種子輸送裝置還包括振動式排種器和進料斗，所述進料斗位于所述振動式排種器的前部的上方，所述振動式排種器的后端位于所述傳送帶的前部的上方，所述振動式排種器把種子振動分散后再輸送給所述傳送帶。

4.根據權利要求2所述的雜草種子的檢測方法，其特征在于，所述圖像采集裝置包括暗箱、光源以及攝像器，所述暗箱設置于所述傳送帶的中部，所述傳送帶為透明帶，所述光源設置于所述暗箱內并位于所述傳送帶的下方；所述攝像器設置于所述暗箱內并位于所述傳送帶的上方，且所述攝像器與所述主控計算機連接。

5.根據權利要求4所述的雜草種子的檢測方法，其特征在于，所述光源為呈矩陣排列分布的LED光源。

6.根據權利要求1所述的雜草種子的檢測方法，其特征在于，所述圖像預處理模塊對所述待測種子圖像進行處理的過程為：

首先，采用閾值法把所述待測種子圖像中包含的所有的種子分割成單個種子目標；

然后，基于四連通標記所述單個種子目標，并獲得所述單個種子目標的總數；

接著，提取標記過的所述單個種子目標，并基于標記提取對應的所述單個種子目標的區域坐標，再將原圖中非提取的所述單個種子目標的區域坐標的像素值變為255，提取的所述單個種子目標的區域坐標的像素值不變；

最后，以所述單個種子目標所在區域的中心坐標為中心，將原圖裁剪為正方形圖像，便得到所述單個種子圖像。

7.根據權利要求1所述的雜草種子的檢測方法，其特征在于，所述種子圖像識別模型是一種深度卷積神經網絡模型，包括：

輸入層，用于讀取所述圖像預處理模塊處理得到的所述單個種子圖像；

隱藏層，用于提取所述單個種子圖像的特征；以及

輸出層，用于輸出識別結果。

8.根據權利要求1所述的雜草種子的檢測方法，其特征在于，在所述步驟五中，對于歸為其他種類的所述單個種子圖像，轉由人工鑒定，并通過人工標記名稱后存儲至所述種子圖像數據庫中，所述主控計算機重新訓練所述種子圖像識別模型，以更新所述種子圖像識別模塊。