[发明专利]一种玉米果穗表面缺陷检测方法及装置

说明书

本发明公开了一种玉米果穗表面缺陷检测方法及装置。该检测方法包括以下步骤：采集玉米果穗外观信息；生成玉米果穗展开图像；玉米果穗展开图像的数据扩增，得到更多展开图像数据；玉米果穗分类数据平衡；建立玉米果穗缺陷检测架构；将训练样本输入建立的检测架构生成玉米果穗缺陷检测模型。本发明的检测装置能采集玉米果穗表面缺陷的全方位玉米图像，并获得玉米果穗外观信息展开图像；本发明的检测方法具有精度高、鲁棒性强、适应性好的优点，采用深度学习的方式进行检测，提高了检测的精度与效率，采用语义分割深度学习神经网络检测模型，是一种深度网络结构的自学习检测算法，因而能够很好的从训练数据中学习到有效的识别特征，提高检测的准确率。

技术领域

本发明属于农产品视觉检测技术领域，具体涉及一种玉米果穗表面缺陷检测方法及装置，尤其涉及一种基于语义分割网络模型的玉米果穗表面霉变、缺粒检测方法及装置。

背景技术

玉米是世界上主要的粮食作物之一，20世纪以来，我国玉米产量迅速增加。根据国家统计局数据，玉米产量2021年前三季度同比增长31.2％。玉米除了作为主要的粮食作物外，也是重要的饲料和工业原材料，据不完全统计，与玉米有关的深加工产品达到200种以上，因此，玉米的品质直接影响国民粮食安全与经济繁荣。

玉米独特的生理特性，例如胚部较大、呼吸作用强，玉米果穗在生长期间受雨水、土壤、风力作用下易受真菌感染导致霉变，同样，在运输与存储期间，玉米果穗晾晒不足与大量堆积都可能导致玉米果穗霉变。由于玉米基因影响，会产生秃头现象，受虫害影响，存在玉米籽粒缺失现象。

选育抗虫抗病玉米品种一直是玉米育种的重要目标之一，在玉米育种相关领域研究中，将不同玉米品种生长过程中接种不同种类的霉菌，测量相应玉米品种的果穗在天然霉菌影响下抗霉变与缺粒情况对研究种质资源具有重要的意义，而在玉米果穗上精确定位霉变与缺粒区域将为科研人员分析不同品种的虫害与病害情况、培育高抗虫抗病的玉米品种研究提供科学依据。因此，准确检测玉米果穗外部缺粒与霉变是实现玉米果穗表型分析过程中的重要过程。不同品种的玉米果穗外观表现如形状、颜色、籽粒大小、穗轴颜色等存在较大差异，同时霉变与缺粒后的玉米果穗表现各异，如果穗异常、掉粒、褐色籽粒、白色霉变，黑色霉变、绿色霉变。这些情况的存在都导致玉米果穗表面霉变缺陷的精确检测成为了一个非常困难的问题。

传统的玉米果穗缺陷检测方法主要为感官鉴定，其特点是速度慢、消耗较多的人力和财力，易受主观因素的影响。基于传统图像处理的玉米果穗缺陷检测方法，对于不同品种、不同缺陷程度以及存在机械损伤影响的玉米果穗并不能达到理想的检测效果，因此迫切需要提出一种更高效的检测方法。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于语义分割的玉米果穗表面缺陷检测方法，用以检测玉米果穗是否存在霉变与缺粒，且精确定位霉变与缺粒位置，为培育优质种质资源和果穗外部品质检测提供依据。

本发明的技术方案是一种玉米果穗表面缺陷检测方法，包括以下步骤：

步骤1：采集玉米果穗外观信息；

步骤2：生成玉米果穗展开图像；

步骤3：玉米果穗展开图像的数据扩增，得到更多展开图像数据；

步骤4：玉米果穗分类数据平衡；

步骤5：建立玉米果穗缺陷检测架构；

步骤6：将训练样本输入建立的检测架构生成玉米果穗缺陷检测模型。

实现所述步骤1的采集玉米果穗外观信息的方法为：

使用玉米果穗表面缺陷检测装置，该装置包括暗箱、旋转装置、顶针、照明装置、图像采集装置和控制装置，旋转装置、顶针、照明装置和图像采集装置设置在采集暗箱中，控制装置对旋转装置、照明装置和图像采集装置进行控制；