(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211033424.9 (22)申请日 2022.08.26 (71)申请人 安徽联智创新软件 有限公司 地址 230000 安徽省合肥市高新区黄山路 605号民营科技园410、 412室 (72)发明人 孙勇　胡成　 (74)专利代理 机构 合肥洪雷知识产权代理事务 所(普通合伙) 34164 专利代理师 张悦 (51)Int.Cl. G06V 10/764(2022.01) G06V 10/26(2022.01) G06V 10/44(2022.01) G06V 10/56(2022.01) G06V 10/75(2022.01)B03B 5/44(2006.01) (54)发明名称 一种基于AI技术的稻谷种子籽粒饱满度分 级检测方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于AI技术的稻谷种子 籽粒饱满度分级检测方法， 涉及谷物检测技术领 域。 本发明包括如下步骤： 采集大量不同饱满度 的多角度稻谷种子图片建立数学模 型； 在生产线 下方采用强光进行照射， 并在生产线上方利用高 清相机采集流水线上稻谷种子的图片； 将稻谷种 子图像从RGB颜色空间转换到HSI颜色 空间， 提取 稻种轮廓图像及透光度； Harri s角点检测方法在 稻种轮廓图像中将缺陷的稻种轮廓标记出来； 筛 选出轮廓有缺陷的稻种再将稻种不同透光图片 导入到数字模 型中进行饱满度提取。 本发明通过 建立稻谷种子图片建立数学模型， 对采集的稻谷 种植进行处理， 根据稻谷种子的透光程度判断稻 谷种子的饱满度， 增加了稻种的检测 效率， 提高 了种子的发芽率和产量。 权利要求书2页 说明书5页 附图1页 CN 115410040 A 2022.11.29 CN 115410040 A 1.一种基于AI 技术的稻谷种子 籽粒饱满度分级检测方法， 其特 征在于， 包括如下步骤： 步骤S1： 采集大量 不同饱满度的多角度稻谷种子图片建立数 学模型； 步骤S2： 在稻谷生产线上用漂浮法去除部分饱满度劣质的稻种和杂质； 步骤S3： 将通过漂浮法的稻谷种子沥干水份后平铺 在生产线上； 步骤S4： 在生产线下方采用强光进行照射， 并在生产线上方利用高清相机采集流水线 上稻谷种子的图片； 步骤S5： 对 采集的流水线上的稻谷种子进行 预处理； 步骤S6： 将稻谷种子图像从RGB颜色空间转换到HSI颜色空间， 提取稻种轮廓图像及透 光度； 步骤S7： Har ris角点检测方法在稻种轮廓图像中将缺陷的稻种轮廓标记出来； 步骤S8： 筛选出轮廓有缺陷的稻种后， 并将稻种不同透光图片导入到数字模型中进行 饱满度提取； 步骤S9： 确定稻种的饱满度等级并进行分级筛 选。 2.根据权利要求1所述的一种基于AI技术的稻谷种子籽粒饱满度分级检测方法， 其特 征在于， 所述步骤S1中， 采集大量不同饱满度的多个角度稻谷种子图片包括： 不同等级饱满 程度稻谷种子的合格图片作为训练的正样本和 不同等级饱满程度稻谷种子的缺陷照片作 为训练的负样本并在负样本图片内标记缺陷标签； 所述缺陷标签包括稻种缺 失、 稻种破损、 稻种发芽、 稻种霉 变、 稻种病变、 稻种生虫和稻种劣质。 3.根据权利要求1所述的一种基于AI技术的稻谷种子籽粒饱满度分级检测方法， 其特 征在于， 所述步骤S2中， 稻谷生产线上搭建清洗池， 根据稻种饱满度分级需求， 先调配适当 浓度的盐水注入清洗池内， 再将待分级的稻种种子倒入清洗池中， 将漂浮在盐水上层的稻 种种子以及杂物 清除后， 将剩余稻谷种子平铺 在生产线上。 4.根据权利要求1所述的一种基于AI技术的稻谷种子籽粒饱满度分级检测方法， 其特 征在于， 所述步骤S 3中， 在流水线 上搭建采集平台， 当平铺的稻种种子路过采集平台的摄像 头时， 由下方采用强光进行照射放入同时， PLC控制器向高清相机发送操作指令， 控制高清 相机对稻种 种子进行图像采集。 5.根据权利要求1所述的一种基于AI技术的稻谷种子籽粒饱满度分级检测方法， 其特 征在于， 所述 步骤S5中， 稻谷种子进行 预处理的流程如下： 步骤S51： 对 采集的稻谷种子图像进行 形态学重建增强处 理； 步骤S52： 对重建后图像的边缘轮廓信息使用指数增强函数对饱满度图像进行图像增 强处理； 步骤S53： 图像增强后， 将稻种 种子区域和背景区域分开。 6.根据权利要求1所述的一种基于AI技术的稻谷种子籽粒饱满度分级检测方法， 其特 征在于， 所述步骤S 6中， 对采集的稻谷种子图像从RGB颜色空间转换到HSI颜色空间， 分别对 色调和饱满度进行分割， 得到色调分量和饱满度分量的单通道图像。 7.根据权利要求6所述的一种基于AI技术的稻谷种子籽粒饱满度分级检测方法， 其特 征在于， 所述稻谷种子图像从RGB颜色空间转换到 HSI颜色空间的公式如下：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115410040 A 2式中， R、 G、 B分别为图像中一个像素的红色、 绿色、 蓝色分量， H、 S、 I分别为图像中一个 像素的色调、 饱满度和亮度分量。 8.根据权利要求1所述的一种基于AI技术的稻谷种子籽粒饱满度分级检测方法， 其特 征在于， 所述 步骤S7中， Har ris角点检测公式如下： 式中， E表示 图像强度变化值能量函数， u表示窗函数在水平方向上的位置， v表示窗函 数在垂直方向上的位移， w(x,y)是在(x,y)处的窗函数， 等同于一个掩膜， I(x,y)是在点(x, y)处的图像强度， I(x+u,y+v)表示 点为以后的图像强度。 9.根据权利要求1所述的一种基于AI技术的稻谷种子籽粒饱满度分级检测方法， 其特 征在于， 所述步骤S8中， 饱满度提取前先进行粗提取； 所述粗提取的步骤如下： 得到的特征 点通过欧氏距离进行特征匹配， 对所有的匹配点进行相似度的范围压缩， 提出指点范围外 的匹配对， 提出的匹配对中绝大部分为错误匹配对； 然后再利用基于 改进的自适应RANSAC 算法对特征点匹配对进行进一步的提纯， 剔除掉错误的特征匹配对， 符合RANSAC算法 的数 学模型的匹配对视为 正确的， 不符合模型的匹配判定为 错误匹配。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115410040 A 3