CN109949323B - 一种基于深度学习卷积神经网络的作物种子净度判断方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于深度学习卷积神经网络的作物种子净度判断方法，包括步骤：取某种作物种子称重量后置于种子净度分析台上，使作物种子照片同步传入计算机处理系统；计算净种子和杂质轮廓；对分离后的正常净种子、杂质的轮廓照片进行分类，将籽粒分为正常作物净种子和杂质；使用正常作物净种子和杂质轮廓照片对深度卷积神经网络进行训练；使用验证照片对深度卷积神经网络进行验证；使用深度卷积神经网络对某种具体作物种子净照片进行判定，分离出正常作物种子和杂质，计算作物种子净度。本发明在种子净度判断过程中，可以对水稻种子进行详细地分类统计，同时本发明还能对一批数量较大的样品进行自动编号、记录和统计，省工高效。

Description

一种基于深度学习卷积神经网络的作物种子净度判断方法
技术领域
本发明涉及种子净度判断领域，尤其涉及一种基于深度学习卷积神经网络的作物种子净度判断方法。
背景技术
种子净度是指在一定重量的种子中，正常种子的重量占总重量(包含正常种子之外的杂质)的百分比，杂质包括土石、杂草和其它种子等。
种子净度＝(种子总重量—杂质重量/种子总重量)×100％。
种子净度判断是种子生产过程中必不可少的环节。随着人们生活水平的提高，可用劳动力的减少，单纯依靠人工操作考种的成本飞速增长。对种子净度的判断和测定的现有技术中一般采用密度测定、风选测定等方法进行种子净度判断。随着技术的发展进步，现有技术如CN201510127908.3提出了一种基于超声波技术的检测种子净度的方法，通过使用空气耦合超声波设备采集种子完好颗粒、虫蛀孔洞颗粒、模拟虫蛀孔洞(手工钻孔)颗粒超声回波信号数据，作为所述训练和测试样本；根据回波信号电压强度对种子进行判别是否为有孔洞颗粒，包括用小波进行信号去噪处理，经主成分分析方法提取特征数据之后选用模式识别方法建立识别模型，并最终实现批量种子品质的在线检测。该技术方案仍存在有以下不足：(1)无法对土石、杂草，其它种子等杂质进行详细地分类统计；(2)不能对一批数量较大的样品进行自动编号、记录和统计。
深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，通过建立模拟人脑进行分析学习的神经网络，模仿人脑的机制来解释数据，包括图像，声音和文本等。同机器学习方法一样，深度机器学习方法也有监督学习与无监督学习之分，不同的学习框架下建立的学习模型很是不同。例如，卷积神经网络(Convolutional neural networks，简称CNNs)就是一种深度的监督学习下的机器学习模型，而深度置信网(Deep BeliefNets，简称DBNs)就是一种无监督学习下的机器学习模型。目前尚无使用卷积神经网络进行种子净度判断。
发明内容
为克服现有技术的不足，本发明提出一种基于深度学习卷积神经网络的种子净度判断方法。
本发明的技术方案是这样实现的：
一种基于深度学习卷积神经网络的作物种子净度判断方法，包括步骤
S1：取一定数量的某种作物种子称重量后置于种子净度分析台上；开启工作台上的拍照系统，使作物种子照片同步传入计算机处理系统；
S2：从预先称重好的该作物种子照片中分离出正常作物净种子和杂质，所述杂质包括土石、杂草和其他植物种子，利用计算机视觉算法，计算净种子和杂质轮廓；
S3：对分离后的净种子、杂质的轮廓照片进行分类，将籽粒分为正常作物净种子和杂质；
S4：使用正常作物净种子和杂质轮廓照片对深度卷积神经网络进行训练；
S5：使用验证照片对所述深度卷积神经网络进行验证；
S6：使用所述深度卷积神经网络对某种具体作物种子照片进行判定，分离出正常作物净种子和杂质，统计出正常净种子的数量，根据正常净种子的平均千粒重，计算出正常净种子的重量和作物种子净度，作物种子净度＝(正常净种子的重量/种子总重量)×100％。
进一步地，所述步骤S2包括步骤
S21：利用机器学习判断种子轮廓是否为单一籽粒；
S22：如果是单一籽粒，利用轮廓切割图像输出籽粒图片，计算长度，宽度和面积；如果是粘连籽粒，利用图像分割算法分离粘连的籽粒。
进一步地，步骤S2包括步骤：如籽粒粘连不能分离出单个籽粒，或粘连籽粒因为形状不规则，不符合籽粒形状，则进行人工干预，重新拍照。
本发明的有益效果在于，与现有技术相比，本发明在种子净度判断过程中，可以对快速地分类统计出种子净度，同时本发明还能对一批数量较大的样品进行自动编号、记录和统计。
附图说明
图1是本发明基于深度学习卷积神经网络的种子净度判断方法流程图；
图2是本发明一个实施例中对粘连种子进行分离的原理示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参见图1，本发明一种基于深度学习卷积神经网络的作物种子净度判断方法，包括步骤
S1：取一定数量的某种作物种子称重量后置于种子净度分析台上；开启工作台上的拍照系统，使作物种子照片同步传入计算机处理系统；
S2：从预先称重好的该作物种子照片中分离出正常作物净种子和土石、杂草以及其他植物种子等杂质，利用计算机视觉算法，计算种子和杂质轮廓；
S3：对分离后的净种子、杂质相关轮廓照片进行分类，将籽粒分为正常作物种子和杂质；
S4：使用正常作物净种子和杂质轮廓照片对深度卷积神经网络进行训练；
S5：使用验证照片对所述深度卷积神经网络进行验证；
S6：使用所述深度卷积神经网络对某种具体作物种子照片进行判定，分离出正常作物净种子和杂质，统计出正常净种子的数量，根据正常净种子的平均千粒重，计算出正常净种子的重量和作物种子净度。
种子净度＝(正常净种子的重量/种子总重量)×100％
步骤S2需要利用计算机视觉算法计算种子轮廓，如果种子照片中有粘连的种子，则步骤S2中还包括步骤：
S21：利用机器学习判断轮廓(面积，椭圆度)是否为单一籽粒；
S22：如果是单一籽粒，利用轮廓切割图像输出籽粒图片，计算长度，宽度和面积；如果是粘连籽粒，利用图像分割算法分离粘连的籽粒。
请参见图2，如果一些籽粒粘连不能分离或者因为形状不规则，不符合籽粒形状，这两种情况下，利用计算机视觉的方法处理有一定困难，需要操作员人工干预。这里，人工干预是非常简单的，我们将在显示器上标识计算机识别有困难的区域，分析员手工拨散籽粒后，重新拍照即可。
以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也视为本发明的保护范围。

Claims (1)

1.一种基于深度学习卷积神经网络的作物种子净度判断方法，其特征在于，包括步骤
S1：取一定数量的某种作物种子称重量后置于种子净度分析台上，开启工作台上的拍照系统，使作物种子照片同步传入计算机处理系统；
S2：从预先称重好的该作物种子照片中分离出正常作物净种子和杂质，所述杂质包括土石、杂草和其他植物种子，利用计算机视觉算法，计算净种子和杂质轮廓，包括步骤：
S21：利用机器学习判断种子轮廓是否为单一籽粒；
S22：如果是单一籽粒，利用轮廓切割图像输出籽粒图片，计算长度，宽度和面积；如果是粘连籽粒，利用图像分割算法分离粘连的籽粒，如籽粒粘连不能分离出单个籽粒，或粘连籽粒因为形状不规则，不符合籽粒形状，则进行人工干预，重新拍照；
S3：对分离后的种子、杂质的轮廓照片进行分类，将籽粒分为正常作物净种子和杂质；
S4：使用正常作物净种子和杂质轮廓照片对深度卷积神经网络进行训练；
S5：使用验证照片对所述深度卷积神经网络进行验证；
S6：使用所述深度卷积神经网络对某种具体作物种子照片进行判定，分离出正常作物净种子和杂质，统计出正常净种子的数量，根据正常净种子的平均千粒重，计算出正常净种子的重量和作物种子净度，作物种子净度＝(正常净种子的重量/供测试种子总重量)×100％。
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