【技术实现步骤摘要】
一种基于机器视觉的穴盘种子漏播检测方法
[0001]本专利技术涉及智慧农业
，具体涉及一种基于机器视觉的穴盘种子漏播检测方法。
技术介绍
[0002]甜玉米是玉米基因突变产生的甜质型玉米。甜玉米口味甘甜多汁且因含多种维生素和矿物质被冠以“水果玉米”、“蔬菜玉米”之称。因比普通玉米营养丰富、口感鲜甜常被用于制作玉米罐头出口，因此甜玉米越来越受消费者的青睐。加之甜玉米生长期短、经济效益高等特点成为广大种植户的首选经济作物。目前，我国已成为生产甜玉米的主要国家，甜玉米产业在我国有着巨大的市场潜力和开发前景。而甜玉米的种植主要有两种，分别为大田机械播种模式和穴盘育苗移栽模式。穴盘育苗移栽模式成活率高、秧苗质量高、环保、操作简单且易于推广。因此业内在大批量生产玉米苗时，多采用穴盘育苗移栽模式，先进行穴盘播种育苗，而后进行移栽、种植，如图1、图2所示。
[0003]育苗效率的提高是穴盘种植业发展的目标。由于甜玉米种子本身干瘪，形态、大小不一，如图3所示。播种机播种后，会有5％～20％的空穴率，漏播空穴如图4所示。空穴需耗费...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种应用于穴盘种子漏播检测中模型训练的训练网络，其特征在于，包括改进的注意力机制ResNet网络，所述的改进的注意力机制ResNet网络包括依次串联连接的第一层卷积层、最大池化层、多个串联连接的残差模块、全连接层，数据集中的图片作为输入经过第一层卷积层、最大池化层得到相应的输出特征图，此输出特征图作为第一个残差模块的输入，经过多个残差模块的运算后，最后一个残差模块输出图片的细粒度特征，再将图片的细粒度特征输入全连接层进行运算得到分类特征，所述的全连接层为双向全连接层；所述的残差模块包括依次连接的两层卷积层、CBAM注意力模块，且所述的CBAM注意力模块与残差模块的输入跳跃连接，残差模块的输入特征图经过第一层卷积层的卷积计算后得到特征图U，特征图U经过第二层卷积层卷积计算得到特征图X，特征图X经过CBAM注意力模块得到输出为特征图X”，特征图X”与跳跃连接输送的输入特征图相结合，作为残差模块的输出；所述的CBAM注意力模块包括顺序串联的SE通道注意力模块与空间注意力模块。2.如权利要求1所述的一种应用于穴盘种子漏播检测中模型训练的训练网络，其特征在于，每个卷积层后采用BatchNorm层+Relu激活函数的组合，对每层网络的输入进行规范。3.如权利要求1所述的一种应用于穴盘种子漏播检测中模型训练的训练网络，其特征在于，输入到本残差块中CBAM注意力模块的特征图X，先沿着通道维度推断出特征图的注意力权重，将SE通道注意力模块得到的权重矩阵与原特征图X相乘得到X'，将带有通道注意力权重的特征图X'，沿着空间维度推断出新的注意力权重，随后将空间注意力模块输出的权重系数与原特征图X'相乘，对特征进行自适应调整得到X”，调整后的输出X”与跳跃连接传输的残差模块的原始输入特征图进行信息融合，作为下一残差模块的输入。4.如权利要求1、2或3所述的一种应用于穴盘种子漏播检测中模型训练的训练网络，其特征在于，所述的SE通道注意力模块包括：在正常的F
tr
操作后分出了一个旁路分支，在所述旁路分支中输入的特征图X进行squeeze操作，生成通道统计信息z，对通道统计信息z进行excitation操作得到权重矩阵F
ex
(z，A)，将权重矩阵F
ex
(z，A)与特征图X进行相乘计算得到X'。5.如权利要求4所述的一种应用于穴盘种子漏播检测中模型训练的训练网络，其特征在于，所述squeeze操作将一个c通道、h*w的特征图，压成c通道1*1的特征图，生成通道统计信息z，计算公式为：式(1
‑
1)中，z——特征图X的通道统计信息；z
c
——特征图X第c个输出单元的统计量，即特征图X第c个输出单元的全局平均池化输出；F
sq
(
·
)——squeeze操作；X
c
——第c个未经squeeze和excitation的特征图X的一部分；h——特征图X的高度；w——特征图X的宽度；H——输入的穴盘图片的高度；
W——输入的穴盘图片的宽度；x
c
——特征图X中第c个输入特征；(i,j)的取值是输入的穴盘图片的宽和高。6.如权利要求4所述的一种应用于穴盘种子漏播检测中模型训练的训练网络，其特征在于，所述的excitation操作，包含两个全连接层：先对squeeze操作得到的结果z进行全连接，此时全连接层的权重参数表示为A1，...
【专利技术属性】
技术研发人员：郝凤琦，高露露，赵景波，白金强，许敬尧，房桐，胡振，杜保帅，
申请(专利权)人：青岛理工大学，
类型：发明
国别省市：
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