申请/专利权人：海南大学三亚研究院;海南大学

申请日：2023-12-08

公开（公告）日：2024-03-12

公开（公告）号：CN117378318B

主分类号：A01C1/02

分类号：A01C1/02;A01C1/00;G01N23/04;B07C5/34;B07C5/02;B07C5/36

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.12#授权;2024.01.30#实质审查的生效;2024.01.12#公开

摘要：本发明涉及农产品技术领域，尤其涉及一种基于X光的椰子种子萌发检测、分拣方法及系统。包括：待检测区、传送带、载物台、第一机械臂、X射线成像装置、第二机械臂、样品存储区、计算机系统；载物台放置在传送带上，用于放置待测样品；传送带用于承载待测样品并接受计算机系统的指令实现平移；X射线成像装置包括X射线源、X射线检测板，分别置于传送带的两侧；第一机械臂用于抓取待检测的椰子种子样品后，放置在所述载物台上；第二机械臂用于接收所述计算机系统发出的操作指令，将待测样品抓取并放置到样品存储区。优点在于：自动成像后采集检测样品的成像图像，基于计算机系统深度学习获取椰子果实内部结构，自动识别萌发过程中的关键特征。

主权项：1.基于X光的椰子种子萌发检测、分拣方法，其特征在于，采用椰子种子萌发检测、分拣系统，所述系统包括：待检测区、传送带、载物台、第一机械臂、X射线成像装置、第二机械臂、样品存储区、计算机系统；所述载物台放置在所述传送带上，用于放置待测样品；所述传送带用于承载待测样品并接受所述计算机系统的指令，实现平移功能；所述X射线成像装置包括X射线源、X射线检测板，所述X射线源和X射线检测板分别置于所述传送带的两侧，所述X射线源用于实现椰子种子的自动X射线成像，所述X射线检测板用于收集X射线扫描时的透射射线信息并回传至所述计算机系统，通过所述计算机系统进行图像处理及分类判别、显示和存储测量结果；所述第一机械臂用于抓取待检测的椰子种子样品后，放置在所述载物台上，所述传送带向前传送待检测的椰子种子样品至所述X射线源和X射线检测板之间；所述样品存储区包括已萌发样品存储箱、未萌发样品存储箱、已损坏样品存储箱；所述第二机械臂用于接收所述计算机系统发出的操作指令，将检测完的样品抓取并放置到所述已萌发样品存储箱、未萌发样品存储箱或已损坏样品存储箱中；所述计算机系统通过串口连接四个PLC控制器；第一个PLC控制器连接所述传送带的伺服电机及驱动器，用于控制所述传送带启动停止的时间和步进距离；其余三个PLC控制器分别连接所述第一机械臂、X射线源和第二机械臂，用于使所述第一机械臂、X射线源和第二机械臂分别执行所述计算机系统发出的指令；所述方法具体包括如下步骤：S1、对X射线源进行预热及校准；S2、将待检测的椰子种子样品放置于待检测区；S3、第一机械臂依次抓取待检测的椰子种子样品并放置于传送带的载物台上，随即第一机械臂撤离；S4、待检测的椰子种子样品通过传送带传送至X射线源和X射线检测板之间，开启X射线源进行成像，通过X射线检测板采集数据并回传至计算机系统；S5、通过计算机系统进行图像处理及分类判别，并显示和存储处理结果；包括如下子步骤：S501、通过重建算法可得到单视角的椰子种子投影面阵列图像；S502、通过椰子种子投影面阵列图像对各个组织进行差异化标注得到标注文件；所述标注文件为单通道的8位灰度图，其中根茎区域灰度值为1，吸器区域灰度值为2，椰水区域灰度值为3，其余区域灰度值均为0；将根茎组织标记为label_1，将吸器组织标记为label_2，将椰水区域标记为label_3；S503、收集配对的椰子种子投影面阵列图像与标注文件作为训练集，用于训练基于U-型卷积神经网络的分割模型；所述分割模型用于学习椰子种子的内部结构、萌发点的位置和形态的图像特征；S504、在满足所述分割模型输入形状的情况下对所述训练集的图像进行预处理；S505、预处理后输入U-型卷积神经网络，通过随机梯度下降进行迭代训练，将输出结果与椰子种子投影面阵列图像从平均交互比和Dice系数上进行相似性比较，直到高于固定阈值则训练过程完成；所述固定阈值设为0.9；S506、利用训练完成的网络参数对输入的图像进行预测，统计预测结果中各个区域的像素数；当某一区域像素总数大于100*100时，认为该组织存在；根据输出结果对输入样本进行标记，按三位01字符串的方法进行记录，0对应组织不存在，1对应组织存在；字符串的首位对应根茎、次位对应吸器、末位对应椰水；所述字符串经分类后赋予不同差异化标签，标签包括已萌发、未萌发和已损坏；其中已萌发标签编码对应110，101与111，未萌发标签编码对应001，已损坏标签编码对应000；S6、根据处理结果给待检测的椰子种子样品赋予类别，将相应类别的控制信号发送给第二机械臂，第二机械臂将检测完成的椰子种子样品放置到样品存储区的对应区域，完成椰子种子的分类。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 海南大学三亚研究院;海南大学 基于X光的椰子种子萌发检测、分拣方法及系统

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