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公开(公告)号:CN119240248B
公开(公告)日:2025-04-15
申请号:CN202411379095.2
申请日:2024-09-29
Applicant: 安徽农业大学
Abstract: 本发明提供了一种发芽小麦种子高通量智能检测方法与系统,属于图像检测技术领域,包括进料组件、出料组件和识别组件;所述进料组件包括进料台,所述进料台上侧设置有进料仓;所述出料组件包括底座,所述底座上侧设置有载料台,所述载料台上侧设置有载料盒,所述载料盒的一侧为出料挡板;所述识别组件包括光源,所述光源上侧设置有相机,所述相机的镜头位于光源的正上方;所述进料仓与进料控制器相连,所述进料台、载料台和出料挡板均与IO控制器相连。本发明采用自动分散种子的成像系统使种子图像的采集更加快速、高效,优化后的YOLOv7‑CFocal模型显著提高了发芽种子检测的准确性。
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公开(公告)号:CN119240248A
公开(公告)日:2025-01-03
申请号:CN202411379095.2
申请日:2024-09-29
Applicant: 安徽农业大学
Abstract: 本发明提供了一种发芽小麦种子高通量智能检测方法与系统,属于图像检测技术领域,包括进料组件、出料组件和识别组件;所述进料组件包括进料台,所述进料台上侧设置有进料仓;所述出料组件包括底座,所述底座上侧设置有载料台,所述载料台上侧设置有载料盒,所述载料盒的一侧为出料挡板;所述识别组件包括光源,所述光源上侧设置有相机,所述相机的镜头位于光源的正上方;所述进料仓与进料控制器相连,所述进料台、载料台和出料挡板均与IO控制器相连。本发明采用自动分散种子的成像系统使种子图像的采集更加快速、高效,优化后的YOLOv7‑CFocal模型显著提高了发芽种子检测的准确性。
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