基于软x射线图像识别的玉米种子内部裂纹自动检测装置

技术领域

本发明属于裂纹识别和深度学习领域，具体涉及一种基于软x射线图像识别的玉米种子内部裂纹自动检测装置。

背景技术

玉米种子在世界有着极大供求市场，又因运输过程中由于种种原因，使得大部分玉米种子出现不同程度损伤，其中以裂纹为主的内部损伤，对玉米种子的活力指数有着极大程度的影响。

目前，对于玉米种子的内部裂纹主要使用超声波或者强光透射等检测手段，而超声波穿透强、分辨率低，使用条件苛刻，对种子还会造成额外损伤，强光透射由于植物细胞壁的存在，导致植物细胞透光性不足，光源散射会影响特征提取过程，影响玉米种子检测的泛化性。

随着X光设备的更新迭代，便携式X光透视仪问世，体积大大缩小，打破了空间和体积的桎梏。X光因其物理特性具有强大的穿透、电离和感光作用，将其应用于玉米种子裂纹的检测，在此基础上建立深度学习和图像识别模型，制作自动检测装置，能使得玉米种子内部损伤检测的识别成功率和效率大幅提升，改善现有粗糙的种子检测方式，增强我国玉米种子在国际市场的核心竞争力。

发明内容

针对现有技术中存在的问题，本发明提出一种基于软x射线图像识别的玉米种子内部裂纹自动检测装置，实现玉米种子内部裂纹的自动识别和筛选。

为解决上述问题，本发明采用如下的技术方案。

一种基于软x射线图像识别的玉米种子内部裂纹自动检测装置，其设备占地面积约10平方米，其中长为5米，宽为1米，高为2米；包括种子分拣机、光电传感器、数字化X射线成像系统、基于stm32的数字采集卡、电动推杆和底座，底座包括电机、传送带、底架以及收集桶。

装置整体可分为三个机构：

种子分拣机构：种子分拣机使用机械组件固定于传送带最左侧旁，种子分拣机内包括进料口、检测系统、分类系统、以及输出口；

种子识别机构：光电传感器用杆固定于传送带中部上方，通过线缆连接数字化X射线成像系统，数字化X射线成像系统固定于光电传感器旁，通过线缆连接基于stm32的数字采集卡，并由基于stm32的数字采集卡提供电源，数字采集卡固定于传送带上方平台，并搭载训练好的YOLOv5神经网络模型，实现识别完好种字和裂纹种子的功能，同时通过线缆连接并控制电动推杆；

种子筛选机构：通过基于stm32的数字采集卡实现对种子的内部裂纹识别，并通过线缆传递电信号控制电动推杆推走裂纹种子，最后选出完好的种子，随传送带运输到收集桶收集。

种子分拣机构、种子识别机构与种子筛选机构相互配合。

本发明还提供一种适用于上述基于软x射线和YOLOv5神经网络的玉米种子内部裂纹自动检测方法，包括如下步骤：

S1：首先将成批玉米种子放置到种子分拣机内，通过检测系统、分类系统分拣出杂质和玉米种子，然后将玉米种子输出到传送带上，随传送带运送到种子识别模块；

S2：当玉米种子经过光电传感器，光电传感器通过线缆传输电信号到数字化X射线成像系统准备进行软X射线透射，当玉米种子经过数字化X射线成像系统正下方时，数字化X射线成像系统进行0.01s曝光，并将图像通过线缆传递至stm32的数字采集卡，stm32的数字采集卡收到图像信息后将图像传递至训练好的YOLOv5神经网络模型进行内部裂纹识别，然后进入种子筛选装置；

S3：stm32的数字采集卡通过线缆连接并控制电动推杆，当识别种子为有内部裂纹的种子，在玉米种子随传送带经过电动推杆时，将该玉米种子推出传送带，最后完好的玉米种子被收集至收集桶内。

相比于现有技术，本发明的有益效果在于：

(1)本方案通过软X射线对玉米种子裂纹进行识别，应用了X光强大的穿透、电离和感光作用的物理特性，得到清晰的玉米种子内部结构图，提出了一种新颖且高效的玉米种子内部裂纹的识别方式。

(2)本方案建立了一套针对于玉米种子内部裂纹的YOLOv5神经网络识别模型，利用了YOLOv5神经网络的卓越性能，实现了对玉米种子内部裂纹的高效检测。

(3)本方案搭建了一种针对玉米种子内部裂纹的自动检测装置，实现了对玉米种子内部裂纹的自动化检测，大大节省了人力和时间。

附图说明：

图1为本发明的整体结构图；

图中标号说明：

1、种子分拣机；2、光电传感器；3、数字化X射线成像系统；4、基于stm32的数字采集卡；5、电机；6、传送带；7、底架；8、收集桶；9、电动推杆。

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做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。

由图1可知，本发明的基于软x射线图像识别的玉米种子内部裂纹自动检测装置，包括：种子分拣机、光电传感器、数字化X射线成像系统、基于stm32的数字采集卡、电动推杆和底座。

装置整体可分为三个机构：

种子分拣机构：种子分拣机使用机械组件固定于传送带最左侧旁，种子分拣机内包括进料口、检测系统、分类系统、以及输出口；

种子识别机构：光电传感器用杆固定于传送带中部上方，通过线缆连接数字化X射线成像系统，数字化X射线成像系统固定于光电传感器旁，通过线缆连接基于stm32的数字采集卡，并由基于stm32的数字采集卡提供电源，数字采集卡固定于传送带上方平台，并搭载训练好的YOLOv5神经网络模型，实现识别完好种字和裂纹种子的功能，同时通过线缆连接并控制电动推杆；

种子筛选机构：通过基于stm32的数字采集卡实现对种子的内部裂纹识别，并通过线缆传递电信号控制电动推杆推走裂纹种子，最后选出完好的种子，随传送带运输到收集桶收集。

种子分拣机构、种子识别机构与种子筛选机构相互配合。

本发明还提供一种基于软x射线和YOLOv5神经网络的玉米种子内部裂纹自动检测方法，包括如下步骤：

S1：首先将成批玉米种子放置到种子分拣机内，通过检测系统、分类系统分拣出杂质和玉米种子，然后将玉米种子输出到传送带上，随传送带运送到种子识别模块；

S2：当玉米种子经过光电传感器，光电传感器通过线缆传输电信号到数字化X射线成像系统准备进行软X射线透射，当玉米种子经过数字化X射线成像系统正下方时，数字化X射线成像系统进行0.01s曝光，并将图像通过线缆传递至stm32的数字采集卡，stm32的数字采集卡收到图像信息后将图像传递至训练好的YOLOv5神经网络模型进行内部裂纹识别，然后进入种子筛选装置；

S3：stm32的数字采集卡通过线缆连接并控制电动推杆，当识别种子为有内部裂纹的种子，在玉米种子随传送带经过电动推杆时，将该玉米种子推出传送带，最后完好的玉米种子被收集至收集桶内。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式；但本发明的保护范围并不局限于此。任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其改进构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围内。