【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及种子检测，尤其涉及一种检测种子质量的方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
1、种子检测
专注于评估和确保种子的质量，对于农业生产至关重要，种子检测包括一系列的生物学、化学和物理方法来分析种子的健康状况、遗传纯度、病害感染、萌发率及其他生理特性，该技术涉及的具体方法包括显微镜检查、生化测试、分子标记、光学测量和机械筛选等，整体而言，其目的是确保种子的质量满足农业种植的高标准，支持作物的健康生长和产量最大化。
2、其中，检测种子质量的方法涉及使用各种技术和工具来评估种子是否符合种植标准，包括检测种子的萌发力、纯度、疾病状态以及其他关键的质量参数，高质量的种子直接影响到作物的产量和质量，种子质量检测不仅有助于筛选出最优质的种子，提高农业生产效率，还能预防因种子质量低下导致的农作物病害和产量下降，是实现现代农业的基础之一。
3、传统方法依赖显微镜下的手动检查和生化分析，不仅操作繁琐，而且判断结果易受操作和经验的影响，导致结果的不一致性，此外，传统方法在处理大量种子数据时难以快速响应，缺乏实时数据处理和模型优化的能力，难以适应现代化高效农业的需求，缺乏智能化处理手段的现有技术，无法准确识别种子的微观缺陷，缺陷会导致种植后期的生长问题和产量减少，影响作物的整体质量和经济效益。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种检测种子质量的方法、装置、设备及存储介质。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技
3、s1：基于图像采集设备，设置图像采集的分辨率和光照强度，并调整采集设备的焦距和曝光时间，对种子进行数据采集，得到种子图像数据集；
4、s2：基于所述种子图像数据集，利用卷积神经网络进行边缘检测，通过调整图像滤波器，优化种子图像的边缘对比度，对种子和背景进行分离，并提取种子边缘和纹理特征，生成边缘纹理信息；
5、s3：利用所述边缘纹理信息，计算种子的长宽比和面积，通过测量边缘轮廓线长度和内部像素点计数，预估种子的形状和大小参数，得到种子形态特征数据；
6、s4：基于所述种子形态特征数据，与种子质量标准进行比对，捕捉形状或大小与规格不符的种子，并进行数据筛选，标记不符合质量要求的种子，得到种子筛选标记集；
7、s5：基于所述种子筛选标记集，设定初始训练参数和初始权重，执行连续训练，构建种子检测模型，应用交叉验证和增量学习算法，对所述种子检测模型进行多次验证反馈，匹配种子识别特性，并优化模型的检测流程，得到优化后的检测模型；
8、s6：利用所述优化后的检测模型，对新批次的种子进行检测，根据筛选结果评估模型性能，并对比当前输出信息与预期结果，验证模型准确性，生成种子质量评估结果。
9、作为本专利技术的进一步方案，基于所述种子图像数据集，利用卷积神经网络进行边缘检测，通过调整图像滤波器，优化种子图像的边缘对比度，对种子和背景进行分离，并提取种子边缘和纹理特征，生成边缘纹理信息的步骤具体为：
10、s201：基于所述种子图像数据集，应用卷积神经网络，进行图像滤波器参数调整，突出种子与背景的边界，并优化图像边缘的可视性，得到边缘增强图像；
11、s202：基于所述边缘增强图像，对图像进行分割，根据调整后的亮度和色彩分布差异，对背景和种子进行分离，得到背景剔除图像；
12、s203：基于所述背景剔除图像，提取种子边缘和纹理特征，进行种子形状和纹理细节分析，识别种子的形态特征，并对识别数据进行记录，生成边缘纹理信息。
13、作为本专利技术的进一步方案，利用所述边缘纹理信息，计算种子的长宽比和面积，通过测量边缘轮廓线长度和内部像素点计数，预估种子的形状和大小参数，得到种子形态特征数据的步骤具体为：
14、s301：利用所述边缘纹理信息，对种子轮廓线的距离进行测量，计算种子的长度和宽度，通过比较长宽数据确定种子的长宽比，得到种子尺度指标；
15、s302：基于所述种子尺度指标，对图像内部像素点进行统计分析，估算种子的表面面积，包括转换轮廓内像素点为面积单位，生成种子表面测量数据；
16、s303：整合所述种子尺度指标和种子表面测量数据，对特征参数进行分类与编码，构建种子的特征描述信息，包括种子形状和尺寸数值，得到种子形态特征数据。
17、作为本专利技术的进一步方案，基于所述种子形态特征数据，与种子质量标准进行比对，捕捉形状或大小与规格不符的种子，并进行数据筛选，标记不符合质量要求的种子，得到种子筛选标记集的步骤具体为：
18、s401：基于所述种子形态特征数据，利用种子质量标准进行形状和大小的比对分析，识别与标准不匹配的种子，并记录种子形态偏差，生成种子偏差索引信息；
19、s402：基于所述种子偏差索引信息，分析种子的偏差程度，通过标记不符合质量要求的种子，排除合格种子，得到非合格种子名单；
20、s403：基于所述非合格种子名单中的种子信息，获取种子筛选结果，并列出筛选后的不合格种子，得到种子筛选标记集。
21、作为本专利技术的进一步方案，基于所述种子筛选标记集，设定初始训练参数和初始权重，执行连续训练，构建种子检测模型，应用交叉验证和增量学习算法，对所述种子检测模型进行多次验证反馈，匹配种子识别特性，并优化模型的检测流程，得到优化后的检测模型的步骤具体为：
22、s501：基于所述种子筛选标记集，设定模型初步训练参数，包括批次大小和迭代次数，执行首轮模型训练，通过数据集调整模型初始权重，生成基础种子检测模型；
23、s502：基于所述基础种子检测模型，应用交叉验证和增量学习算法，执行反复验证周期，每次迭代后根据输出误差调整学习率和关联参数，对模型准确性和反应速度进行持续优化，得到性能调优模型；
24、s503：基于所述性能调优模型，通过对比模型输出与正确结果，检验模型识别准确性，并进行多轮效能测试，验证模型设置是否达到最优效能标准，得到优化后的检测模型。
25、作为本专利技术的进一步方案，所述增量学习算法，按照公式：计算更新后的模型参数，其中，为迭代步骤的模型参数，为学习率，为权重衰减系数，为损失函数的梯度，为l1正则化系数，为的符号函数，为的l1范数的次幂。
26、作为本专利技术的进一步方案，利用所述优化后的检测模型，对新批次的种子进行检测，根据筛选结果评估模型性能，并对比当前输出信息与预期结果，验证模型准确性，生成种子质量评估结果的步骤具体为：
27、s601：利用所述优化后的检测模型，对新批次种子进行分析，记录每批种子的检测数据，并对捕捉到的数据进行整理，初步评估种子质量，生成种子初步检测数据；
28、s602：基于所述种子初步检测数据，比较与设定质量标准的差异，标识不符合标准的种子，并优化模型对未来批次的检测效率和准确本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种检测种子质量的方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的检测种子质量的方法，其特征在于，基于所述种子图像数据集，利用卷积神经网络进行边缘检测，通过调整图像滤波器，优化种子图像的边缘对比度，对种子和背景进行分离，并提取种子边缘和纹理特征，生成边缘纹理信息的步骤具体为：
3.根据权利要求1所述的检测种子质量的方法，其特征在于，利用所述边缘纹理信息，计算种子的长宽比和面积，通过测量边缘轮廓线长度和内部像素点计数，预估种子的形状和大小参数，得到种子形态特征数据的步骤具体为：
4.根据权利要求1所述的检测种子质量的方法，其特征在于，基于所述种子形态特征数据，与种子质量标准进行比对，捕捉形状或大小与规格不符的种子，并进行数据筛选，标记不符合质量要求的种子，得到种子筛选标记集的步骤具体为：
5.根据权利要求1所述的检测种子质量的方法，其特征在于，基于所述种子筛选标记集，设定初始训练参数和初始权重，执行连续训练，构建种子检测模型，应用交叉验证和增量学习算法，对所述种子检测模型进行多次验证反馈，匹配种子识别特性，并优化模型的检
6.根据权利要求5所述的检测种子质量的方法，其特征在于，所述增量学习算法，按照公式：计算更新后的模型参数，其中，为迭代步骤的模型参数，为学习率，为权重衰减系数，为损失函数的梯度，为L1正则化系数，为的符号函数，为的L1范数的次幂。
7.根据权利要求1所述的检测种子质量的方法，其特征在于，利用所述优化后的检测模型，对新批次的种子进行检测，根据筛选结果评估模型性能，并对比当前输出信息与预期结果，验证模型准确性，生成种子质量评估结果的步骤具体为：
8.一种检测种子质量的装置，其特征在于，根据权利要求1-7任一项所述的检测种子质量的方法执行，所述装置包括：
9.一种检测种子质量的设备，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7任一项所述的检测种子质量的方法的步骤。
10.一种检测种子质量的存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7任一项所述的检测种子质量的方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种检测种子质量的方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的检测种子质量的方法，其特征在于，基于所述种子图像数据集，利用卷积神经网络进行边缘检测，通过调整图像滤波器，优化种子图像的边缘对比度，对种子和背景进行分离，并提取种子边缘和纹理特征，生成边缘纹理信息的步骤具体为：
3.根据权利要求1所述的检测种子质量的方法，其特征在于，利用所述边缘纹理信息，计算种子的长宽比和面积，通过测量边缘轮廓线长度和内部像素点计数，预估种子的形状和大小参数，得到种子形态特征数据的步骤具体为：
4.根据权利要求1所述的检测种子质量的方法，其特征在于，基于所述种子形态特征数据，与种子质量标准进行比对，捕捉形状或大小与规格不符的种子，并进行数据筛选，标记不符合质量要求的种子，得到种子筛选标记集的步骤具体为：
5.根据权利要求1所述的检测种子质量的方法，其特征在于，基于所述种子筛选标记集，设定初始训练参数和初始权重，执行连续训练，构建种子检测模型，应用交叉验证和增量学习算法，对所述种子检测模型进行多次验证反馈，匹配种子识别特性，并优化模型的...
【专利技术属性】
技术研发人员：庞静，
申请(专利权)人：云南省林业和草原科学院，
类型：发明
国别省市：
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