【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于生物农业，尤其涉及一种牧草种子质量智能检测与筛选的方法和装置。
技术介绍
1、牧草是指作为家畜饲料而栽培的植物。广义的牧草包括青饲料和作物。作为牧草的条件最好是具备生长旺盛、草质柔嫩、单位面积产量高、再生力强、一年收割多次、对家畜适口性好、营养上含有丰富的粗蛋白、磷钙和适量的粗纤维等，这是粮食与其它饲料所不能替代的。我国的牧草种子大部分是本土植物，也有部分是从国外引进经过多年种植的植物。为了保障牧草的种植质量，以及能够获得较高的产能收益，种子收获后应采取各种技术处理，去除杂质，提高纯净度，保持种子的高活力，播种前应对种子进行检测和筛选，确保种子纯净度高、籽粒饱满、整齐一致、含水量适中、生活力强和无病虫害。传统的牧草种子检测和筛选，由于缺乏专业的高性能的机械设备，一般采用手工操作，借助鼓风机、簸箕、筛子、盆子等简单工具，或采用目测、手工挑拣、凭经验评估的办法，筛选的种子往往质量较差、纯净度低，大小混杂不均匀，种子的活力参差不齐，无法达到gb/2930.8-2017《牧草种子检验规程水分测定》的技术标准。
2、通过上述分析，现有技术中存在的问题及缺陷为：目前市场上仍然缺少能够对牧草种子质量进行高精准度检测与筛选的方法和装置。
技术实现思路
1、针对现有技术中存在的问题，本专利技术提供了一种牧草种子质量智能检测与筛选的方法和装置。
2、本专利技术是这样实现的，一种牧草种子质量智能检测与筛选方法，包括以下步骤：
3、图像采集：利用高分辨率摄
4、物理特性检测：将采集到的牧草种子放置在振动平台上，通过振动平台模拟种子的实际运动状态，观察其振动响应；同时，利用风扇产生气流，对种子进行风力筛选，去除轻质和不合格的种子；最后，通过重量传感器测量种子的重量，作为判断种子质量的重要参数。
5、数据处理与分析：将采集到的图像和物理特性数据传输至数据处理与分析单元，利用cpu对图像进行识别和分析，判断种子的形态、大小、颜色等特征；同时，结合物理特性数据，对种子的质量进行综合评估。
6、自动化筛选：根据数据处理与分析的结果，利用分拣机械臂对种子进行自动化筛选，将质量合格的种子通过输送带输送到指定位置，同时将不合格的种子剔除。
7、用户交互：通过触摸屏显示器展示筛选结果和数据分析报告，供用户查看和操作。用户可以根据需要调整筛选参数，实现个性化的种子质量检测和筛选。
8、本方法利用智能检测与筛选技术实现了对牧草种子质量的快速、准确检测与筛选，提高了筛选的效率和质量，降低了人工操作的难度和成本。
9、本专利技术还提供了一种牧草种子质量智能检测与筛选方法，所述数据处理与分析步骤包括：利用预先训练的机器学习模型对采集到的图像进行特征提取和分类，识别种子的形态、大小、颜色等特征；同时，结合物理特性数据，通过算法模型对种子的质量进行定量评估，并生成相应的质量评估报告；其中，所述机器学习模型至少包括卷积神经网络模型，用于从图像中提取种子的特征信息；所述算法模型基于统计学原理，结合种子的形态、物理特性及历史数据，构建预测模型，对种子的质量进行精准预测。
10、本专利技术还提供了一种牧草种子质量智能检测与筛选装置，包括：
11、图像采集单元、物理特性检测单元、数据处理与分析单元、自动化筛选单元、用户交互单元，数据分析与处理单元设置在装置左上角，图像采集单元设置在数据分析与处理单元右侧，用户交互单元设置在数据分析与处理单元下方，物理特性检测单元设置在装置中部，物理特性检测单元右侧设置有自动化筛选单元。
12、进一步，图像采集单元包括高分辨率摄像头、led照明灯，高分辨率摄像头吸附在装置左侧壁上，led照明灯设置在高分辨率摄像头上，分布在高分辨率摄像头镜头周围。
13、进一步，物理特性检测单元包括振动平台、风扇、重量传感器，重量传感器设置在装置中部底端，振动平台设置在重量传感器顶部，风扇设置在重量传感器上部。
14、进一步，数据处理与分析单元包括cpu、存储单元，存储单元设置在装置左上角，cpu位于存储单元右下方。
15、进一步，自动化筛选单元包括分拣机械臂、输送带，分拣机械臂位于装置右侧，分拣机械臂底部设置有输送带，与物理特性检测单元相连接。
16、进一步，用户交互单元包括触摸屏显示器，设置在数据处理与分析单元下方。
17、本专利技术提供了一种用于牧草种子质量检测的图像采集模块，包括至少一台高分辨率摄像头，能够在多种光照条件下获取清晰的牧草种子图像；至少一组led照明灯，设计有可调节的亮度和光照角度，以适应不同环境和种子类型的照明需求，确保摄像头能够捕获到高质量的图像；及一个控制单元，用于调节摄像头设置和led照明灯的光照强度，优化图像采集过程。
18、本专利技术提供了一种牧草种子的物理特性检测模块，包含一个可调节频率的振动平台，用于模拟不同强度的运动状态，以检测种子在实际环境中的稳定性和响应；一个风力筛选装置，配备有可调速的风扇和方向控制机制，以实现对种子的精确风力筛选；重量传感器组，具备高精度测量功能，能够对单个或批量种子进行重量测定，数据自动传输至分析单元，为种子质量评估提供关键数据支持。
19、本专利技术提供了一种牧草种子质量检测的数据处理与分析单元，整合高性能cpu和专门的图像处理软件，能够对采集的图像数据进行高效的处理和分析，识别种子的尺寸、形状、颜色等特征，并与历史数据比对；结合物理特性测量结果，利用预设的算法模型和评分机制，对种子进行质量级别分类；提供数据接口，支持数据导出和与其他系统的集成。
20、本专利技术提供了一种牧草种子筛选和用户交互集成模块，集成了高精度的分拣机械臂，具备多轴控制和精细动作模拟能力，根据分析结果准确分拣和放置种子；输送带系统设计有速度控制和分拣区域指示，保障种子分拣的高效性和准确性；触摸屏显示器提供直观的用户界面，展示实时数据分析结果，筛选进度和历史记录，用户可通过触控屏幕进行操作指令输入、参数设置和结果查询，实现交互的便捷性和实用性。
21、结合上述的技术方案和解决的技术问题，本专利技术所要保护的技术方案所具备的优点及积极效果为：
22、第一，本专利技术的设计考虑了系统的实时性、准确性、稳定性和用户友好性，旨在为用户提供一种高效、可靠的牧草种子质量检测与筛选解决方案。
23、本专利技术针对的现有技术中的技术问题主要集中在种子检测和分拣的自动化与精准度方面。传统的种子检测和分拣过程往往依赖人工操作，这不仅效率低下，而且容易受到主观判断的影响，导致结果的不一致性和不准确性。此外，传统的方法难以捕捉种子微小特征和细微差异，从而限制了分拣的精准度和可靠性。
24、第二，本专利技术通过以下几个方面解决了这些问题，并实现了显著的技术进步：
25、1.自动化和高效性：通过集本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种牧草种子质量智能检测与筛选方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所属的牧草种子质量智能检测与筛选方法，其特征在于，所述数据处理与分析步骤包括：
3.一种基于权利要求1所述方法的牧草种子质量智能检测与筛选系统，其特征在于，包括：
4.如权利要求3所述的系统，其特征在于，包括：
5.如权利要求2所述的系统，其特征在于，采用牧草种子质量检测的数据处理与分析单元整合高性能CPU和专门的图像处理软件，能够对采集的图像数据进行高效的处理和分析，识别种子的尺寸、形状、颜色等特征，并与历史数据比对；结合物理特性测量结果，利用预设的算法模型和评分机制，对种子进行质量级别分类；提供数据接口，支持数据导出和与其他系统的集成。
6.如权利要求2所述的系统，其特征在于，包括：
7.一种基于权利要求1所述方法的牧草种子质量智能检测与筛选装置，其特征在于，图像采集单元、物理特性检测单元、数据处理与分析单元、自动化筛选单元、用户交互单元，数据分析与处理单元设置在装置左上角，图像采集单元设置在数据分析与处理单元右侧，用户交
8.如权利要求7所述的牧草种子质量智能检测与筛选装置，其特征在于，图像采集单元包括高分辨率摄像头、LED照明灯，高分辨率摄像头吸附在装置左侧壁上，LED照明灯设置在高分辨率摄像头上，分布在高分辨率摄像头镜头周围；物理特性检测单元包括振动平台、风扇、重量传感器，重量传感器设置在装置中部底端，振动平台设置在重量传感器顶部，风扇设置在重量传感器上部；数据处理与分析单元包括CPU、存储单元，存储单元设置在装置左上角，CPU位于存储单元右下方。
9.如权利要求7所述的牧草种子质量智能检测与筛选装置，其特征在于，自动化筛选单元包括分拣机械臂、输送带，分拣机械臂位于装置右侧，分拣机械臂底部设置有输送带，与物理特性检测单元相连接。
10.如权利要求7所述的牧草种子质量智能检测与筛选装置，其特征在于，用户交互单元包括触摸屏显示器，设置在数据处理与分析单元下方。
...【技术特征摘要】
1.一种牧草种子质量智能检测与筛选方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所属的牧草种子质量智能检测与筛选方法，其特征在于，所述数据处理与分析步骤包括：
3.一种基于权利要求1所述方法的牧草种子质量智能检测与筛选系统，其特征在于，包括：
4.如权利要求3所述的系统，其特征在于，包括：
5.如权利要求2所述的系统，其特征在于，采用牧草种子质量检测的数据处理与分析单元整合高性能cpu和专门的图像处理软件，能够对采集的图像数据进行高效的处理和分析，识别种子的尺寸、形状、颜色等特征，并与历史数据比对；结合物理特性测量结果，利用预设的算法模型和评分机制，对种子进行质量级别分类；提供数据接口，支持数据导出和与其他系统的集成。
6.如权利要求2所述的系统，其特征在于，包括：
7.一种基于权利要求1所述方法的牧草种子质量智能检测与筛选装置，其特征在于，图像采集单元、物理特性检测单元、数据处理与分析单元、自动化筛选单元、用户交互单元，数据分析与处理单元设置在装置左上角，图...
【专利技术属性】
技术研发人员：张怀山，代立兰，赵亚兰，李志龙，郭谋子，赵永伟，董海龙，
申请(专利权)人：中国农业科学院兰州畜牧与兽药研究所，
类型：发明
国别省市：
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