公开(公告)号：CN117299597A

公开(公告)日：2023-12-29

申请号：CN202311240927.8

申请日：2023-09-25

Applicant: 北京林业大学

Inventor： 张祥雪 ,  陈思宇 ,  李宜轩 ,  杨一凡 ,  张屹冬

IPC: B07C5/34 ,  G01N23/04

Abstract: 本发明公开了基于软x射线图像识别的玉米种子内部裂纹自动检测装置，属于裂纹识别和深度学习领域，包括种子分拣机、光电传感器、数字化X射线成像系统、基于stm32的数字采集卡、电动推杆和底座。所述种子分拣机用机械组件固定于传送带最左侧旁，所述光电传感器用杆固定于传送带正上方，所述数字化X射线成像系统固定于光电传感器旁，所述数字采集卡固定于传送带上方平台，通过线缆连接并控制电动推杆，所述底座是一套完整的的流水线传送装置。本发明针对玉米种子内部裂纹不容易识别的问题，采用一种软x射线透射和YOLOv5神经网络的方法进行识别，对玉米种子内部裂纹的识别的进一步研究有创新性意义。

公开(公告)号：CN117218544A

公开(公告)日：2023-12-12

申请号：CN202311241782.3

申请日：2023-09-25

Applicant: 北京林业大学

Inventor： 张祥雪 ,  陈思宇 ,  李宜轩 ,  杨一凡 ,  张屹冬

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种玉米种子内部裂纹的软X光影像图YOLOv8神经网络识别方法，属于图像增强和深度学习领域，可实现对玉米种子X光平面影像图的图像增强，针对实时检测和目标图像中裂纹的快速检测，发明了改进的YOLOv8裂纹检测模型，该模型在速度和检测精度方面达到了很好的平衡，且具有很强的泛化性。