公开(公告)号：CN118587700B

公开(公告)日：2025-03-18

申请号：CN202410784198.0

申请日：2024-06-18

Applicant: 河北农业大学

Inventor： 刘立峰 ,  李秀坤 ,  韩丽娟 ,  于千 ,  张怡 ,  李亮 ,  崔顺立 ,  侯名语 ,  邵利敏 ,  索雪松

IPC: G06V20/68 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06T7/62 ,  G06T5/92

Abstract: 本发明提供了一种基于机器视觉的花生果腐病病斑的鉴定方法，属于花生表型信息鉴定技术领域。包括：获取多个花生荚果图像，对其进行标注，得到多个掩膜图像，并对其进行数据集划分和图像增强处理；选择最优的花生荚果检测与分割模型，并对其进行模块集成处理及数据集训练，得到单个花生荚果图像及花生荚果面积；对单个花生荚果图像进行标注，并进行数据集划分和图像增强处理；选择最优的果腐病病斑分割模型，并对其进行优化及数据集训练，得到花生荚果病斑图像及病斑面积；通过计算病斑面积和花生荚果面积之间的比值，确定花生荚果上病斑面积的占比。本发明在节省成本的同时提高了工作效率，减少了主观因素带来的误差，进而加快了育种工作的进程。

公开(公告)号：CN118587700A

公开(公告)日：2024-09-03

申请号：CN202410784198.0

申请日：2024-06-18

Applicant: 河北农业大学

Inventor： 刘立峰 ,  李秀坤 ,  韩丽娟 ,  于千 ,  张怡 ,  李亮 ,  崔顺立 ,  侯名语 ,  邵利敏 ,  索雪松

IPC: G06V20/68 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06T7/62 ,  G06T5/92

Abstract: 本发明提供了一种基于机器视觉的花生果腐病病斑的鉴定方法，属于花生表型信息鉴定技术领域。包括：获取多个花生荚果图像，对其进行标注，得到多个掩膜图像，并对其进行数据集划分和图像增强处理；选择最优的花生荚果检测与分割模型，并对其进行模块集成处理及数据集训练，得到单个花生荚果图像及花生荚果面积；对单个花生荚果图像进行标注，并进行数据集划分和图像增强处理；选择最优的果腐病病斑分割模型，并对其进行优化及数据集训练，得到花生荚果病斑图像及病斑面积；通过计算病斑面积和花生荚果面积之间的比值，确定花生荚果上病斑面积的占比。本发明在节省成本的同时提高了工作效率，减少了主观因素带来的误差，进而加快了育种工作的进程。