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(1) 小麦单籽粒图像外观品质识别
小麦在我国粮食领域地位至关重要，其不同等级有着不同用途和价值，而籽粒外观检测是划分等级的关键环节。当前依赖人眼观察的方式存在诸多弊端，容易因视觉疲劳和复杂步骤导致检测误差。
在小麦单籽粒图像外观品质识别中，首先要建立高质量的图像数据集。这需要通过图像预处理技术来实现，包括对小麦单籽粒及多籽粒图像的处理。对于单籽粒图像，要进行诸如去噪、增强对比度等操作，使图像中的籽粒特征更加清晰。例如，去除图像采集过程中可能产生的杂质噪声，调整亮度和对比度以突出籽粒的纹理、颜色等外观特征。通过这些处理步骤，建立起了可靠的小麦单籽粒图像数据集。
接着是构建网络模型来识别小麦单籽粒图像。构建了 Vgg Net - 16 - W、Res Net - 34 - W、Efficient Net - b2 - W、Dense Net - 121 - W 及 Vi T - B/16 - W 这几种网络模型。在 Kaggle 平台上进行训练，选择合适的优化器和学习率策略对于模型训练效果至关重要。这里使用学习率为 0.0001 的 Adam 优化器及余弦退火学习率下降策略。图像增强技术在这个过程中发挥了积极作用，它能使模型在训练过程中更快地收敛，通过增加训练数据的多样性，让模型更好地学习到小麦籽粒外观的各种特征，从而使识别准确率提升了 0.48%。迁移学习也是提升模型性能的重要手段，它借助已有的预训练模型在其他相关领域的知识，将其迁移到小麦籽粒外观品质识别任务中，使得识别准确率进一步提升了 2.8%。
在对这些模型进行测试集评估时，发现不同模型各有优劣。Vi T - B/16 - W 模型的识别准确率较低，可能是因为该模型在处理小麦籽粒这种特定类型图像的特征表示上不够精准。Vgg Net - 16 - W 模型的识别用时较长，这可能与其网络结构较为复杂，计算量较大有关。而其余三种模型，即 Res Net - 34 - W、Efficient Net - b2 - W、Dense Net - 121 - W 的平均识别准确率均达到 98% 以上。综合考虑多种因素，包括网络权重文件大小、识别用时以及模型泛化能力等，Efficient Net - b2 - W 模型表现出了较好的综合性能。其网络权重文件大小适中，不会占用过多的存储空间，识别用时较短，能够快速给出结果，而且在不同类型的小麦籽粒图像上都有较好的泛化能力，所以决定使用 Efficient Net - b2 - W 模型来完成小麦单籽粒识别工作。
(2) 小麦多籽粒图像外观品质检测
在小麦多籽粒图像外观品质检测方面，对传统的 YOLOv5s 模型进行了优化。首先，增加注意力机制，这种机制能够让模型在处理图像时更加聚焦于小麦籽粒的关键特征区域。例如，它可以突出显示籽粒的边缘、表面纹理等对判断品质有重要作用的部分，减少对背景或其他无关信息的关注。同时，改进损失函数，使得模型在训练过程中能够更准确地衡量预测结果与真实标签之间的差异，从而更好地调整模型参数。经过这些优化，改进后的网络 mAP（平均精度均值）值增加了 3.38%，漏检率也下降了约 3%，这表明优化后的模型在检测精度和完整性上有了显著提升。
然而，经过优化的 YOLOv5s 模型仍然存在一些问题，即部分标签类型的小麦检测准确率较低。这可能是由于小麦籽粒在多籽粒图像中的姿态、相互遮挡等复杂情况导致模型在某些类型的籽粒特征学习上不够充分。为了解决这个问题，提出了一种将改进的 YOLOv5s 模型级联根据单籽粒识别实验得到的 Efficient Net - b2 - W 模型的方法。这种级联方式充分利用了两种模型的优势，YOLOv5s 模型在目标检测方面的能力和 Efficient Net - b2 - W 模型在单籽粒分类识别方面的高精度。
将上述级联模型应用于测试集上，结果显示这种方法对小麦籽粒类型的检测准确率提高了约 6.2%。这是因为级联模型能够更全面地处理多籽粒图像中的复杂情况，通过 YOLOv5s 模型初步定位籽粒目标，再利用 Efficient Net - b2 - W 模型对每个检测到的籽粒进行更精确的分类识别。这种方法有效地提高了对小麦多籽粒图像的检测准确率，能够满足小麦多籽粒图像的检测需求，为更准确地评估小麦多籽粒的外观品质提供了可靠的技术支持。
(3) 小麦多籽粒外观品质检测系统开发
基于前面研究的方法，开发了基于 B/S 架构的小麦多籽粒外观品质检测系统。在前端页面的搭建上，使用 HTML、CSS、JS 等技术。HTML 用于构建页面的基本结构，定义各个元素的位置和层次关系，例如创建图像输入框、提交按钮和结果展示区域等。CSS 则用于美化页面，设置元素的样式，包括颜色、字体、大小等，使页面具有良好的视觉效果和用户体验。JS 实现页面的交互功能，比如当用户上传图像后，触发提交操作，并在结果展示区域动态显示检测结果。
后端使用 Django 框架，它为系统提供了强大的后端支持。在后端中加载小麦的目标检测模型及分类模型，这些模型是前面研究中确定的用于小麦多籽粒外观品质检测的模型。当用户通过前端页面上传小麦图像后，后端接收图像数据，并将其传递给相应的模型进行处理。在网络环境较好的条件下对系统进行测试，从用户上传小麦图像开始，到系统将检测结果反馈给页面，整个过程大约需要 2.2 秒，这个速度能够满足实际应用中的实时性需求。而且系统的识别精度达到 95.7%，这表明系统能够准确地检测小麦籽粒的外观品质，在实际收购过程中，可以有效地辅助工作人员对小麦籽粒进行等级划分，减少人工检测带来的误差，提高检测效率和质量。
% 读取图像
image = imread('wheat_grain_image.jpg');
% 灰度化（如果图像是彩色的）
if size(image,3) == 3
gray_image = rgb2gray(image);
else
gray_image = image;
end
% 中值滤波去噪
filtered_image = medfilt2(gray_image, [3 3]);
% 对比度增强
enhanced_image = imadjust(filtered_image);
% 显示原始图像和处理后的图像
subplot(1,2,1), imshow(gray_image), title('原始图像');
subplot(1,2,2), imshow(enhanced_image), title('处理后图像');
以下是一段可能用于模拟模型训练过程（简化版）的 Matlab 代码：
matlab
复制
% 假设这里有训练数据 X 和对应的标签 Y
% X 是图像数据矩阵，Y 是类别标签向量
num_epochs = 10; % 训练轮数
learning_rate = 0.001; % 学习率
% 这里简单模拟一个神经网络模型（仅为示例）
weights = randn(size(X,2), size(unique(Y),1)); % 随机初始化权重
for epoch = 1:num_epochs
% 前向传播
output = sigmoid(X * weights); % 这里使用简单的 sigmoid 激活函数
% 计算损失（这里使用简单的交叉熵损失）
loss = -mean(sum(Y.*log(output) + (1 - Y).*log(1 - output), 2));
% 反向传播
d_weights = X' * (output - Y) / size(X,1);
% 更新权重
weights = weights - learning_rate * d_weights;
% 每轮打印损失
fprintf('Epoch %d: Loss = %f\n', epoch, loss);
end
以下是一段简单的 Matlab 代码用于图像数据的加载和简单处理（类似构建数据集的部分操作）：
matlab
复制
% 图像文件夹路径
image_folder = 'wheat_grain_images_folder';
image_files = dir(fullfile(image_folder, '*.jpg')); % 假设图像是 jpg 格式
num_images = length(image_files);
image_data = [];
for i = 1:num_images
image_path = fullfile(image_folder, image_files(i).name);
current_image = imread(image_path);
% 这里可以添加更多的图像预处理步骤，如调整大小等
resized_image = imresize(current_image, [224 224]); % 假设调整为 224x224 大小
if size(resized_image,3) == 3
gray_image = rgb2gray(resized_image);
else
gray_image = resized_image;
end
flattened_image = reshape(gray_image, [], 1); % 展平图像
image_data = [image_data flattened_image']; % 添加到数据矩阵
end
