【摘 要】
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小麦是我国第三大粮食作物,在我国粮食消费中占据着重要地位。我国每年生产的小麦中有70%用于制作小麦粉,在二次加工后成为面条、馒头和饺子等传统食品,因此,小麦的品质与粮食安全和消费者利益息息相关。在小麦的交易流通过程中,对小麦进行品质检测和分级是不可或缺的环节之一,是后续进行小麦定价的基础,具有重要的现实意义和战略意义。目前针对小麦籽粒的外观检测工作主要由质检人员通过人眼视觉完成,缺乏一定的客观性和
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小麦是我国第三大粮食作物,在我国粮食消费中占据着重要地位。我国每年生产的小麦中有70%用于制作小麦粉,在二次加工后成为面条、馒头和饺子等传统食品,因此,小麦的品质与粮食安全和消费者利益息息相关。在小麦的交易流通过程中,对小麦进行品质检测和分级是不可或缺的环节之一,是后续进行小麦定价的基础,具有重要的现实意义和战略意义。目前针对小麦籽粒的外观检测工作主要由质检人员通过人眼视觉完成,缺乏一定的客观性和科学性。国内已商业化生产的小麦检测设备多采用传统的机器学习算法作为识别算法,存在检测环境严苛,准确率和检测效率不高等问题。本文采用深度学习技术对单粒小麦进行完整性识别,对多粒小麦进行目标检测,并研制小麦籽粒完整性图像识别系统,主要研究内容和结论如下:（1）采用深度学习和图像处理技术对单粒小麦的完整性进行了识别。采集了9种小麦的完整粒和破损粒图像,通过灰度处理、二值化处理、形态学处理、轮廓提取、图像分割、图像降噪、图像增强和数据扩充对小麦图像进行图像预处理,构建了单粒小麦图像数据集。借助label Img图像标注软件对图像中小麦籽粒的完整性和位置进行标注,构建了多粒小麦图像数据集。两组图像数据集的训练集、验证集和1号测试集由6种小麦构成,2号测试集由3种小麦构成。分别对4种卷积神经网络进行了改进,构建了用于识别单粒小麦籽粒完整性的W-Alex Net、W-VGG-16、W-Goog Le Net和W-Res Net-50网络模型,并使用学习率为0.0005和0.0001的Adam优化器在Google Colaboratory平台进行模型训练。试验结果表明,图像预处理和迁移学习有效提高了模型的收敛速度,并分别将识别准确率提高了1%和2.5%。4种网络模型中,W-Goog Le Net的识别准确率最低,约为78%。W-Alex Net的识别速度最快,单幅图像识别用时约为0.02s。W-Res Net-50的识别性能最佳,对1号测试集和2号测试集的识别准确率分别为98.50%和99.17%,单幅图像识别用时约为0.13s,网络权重文件大小适中,为94.4MB。（2）采用深度学习对多粒小麦图像进行了目标检测。对传统SSD目标检测网络进行了改进,构建了基于Res Net-50的W-SSD网络模型,经过学习率为0.0001的Adam优化器训练之后,该模型在验证集上的m AP达到了1.0,m AP曲线较为平滑。模型在测试集上的准确率达到了99.11%,漏检率为0.11%,单幅图像检测用时约为0.34s。检测结果图像显示,W-SSD网络模型准确地标注出了小麦籽粒的完整性类别及其位置,表明该模型具备可靠的识别能力,较好的泛化能力和适用性,可应用于多粒小麦的目标检测。（3）研制了小麦籽粒完整性图像识别系统。为实现小麦籽粒的批量、连续的实时检测,设计并构建了由进料装置、传送机、USB摄像头和计算机等组成的图像识别系统的硬件部分,开发了可交互式操作的小麦籽粒完整性图像识别软件。测试结果表明,图像识别系统对50颗完整粒和50颗破损粒的平均计数误差为1.6%,平均识别准确率为99.05%,平均检测用时为70.8s,并且将识别结果进行了可视化输出,减少了质检人员的工作量。在对50g小麦籽粒样品的识别过程中,图像识别系统的识别效率高于人工检测,平均用时为601.8s,准确率为98.97%。该系统具备较好的识别性能,满足了实际检测需求,为基于深度学习的小麦检测设备提供了技术支撑。
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