[发明专利]一种处理图像的方法

说明书

本发明公开了一种用于处理种子图像的方法，所述方法包括：将包括种子的至少一部分的种子图像输入到经训练的神经网络以生成与种子上的包衣覆盖率相关的值；经训练的神经网络已经被训练以使用多个训练图像生成与种子上的包衣覆盖率相关的值，每个训练图像包括训练种子的至少一部分，并且其中每个训练图像用与训练种子上的包衣覆盖率相关的值来标记。

技术领域

本发明涉及一种处理种子图像的方法，并特别地但不独有地，涉及一种处理包括包衣的种子图像的方法。

背景技术

用于农业的种子经常经包衣。可以出于各种原因提供包衣。通常为种子提供包衣，以保护种子在处理过程中不受损坏，防止灰尘和装饰外观。这种包衣还可以提供保护种子免受害虫侵袭和免受疾病，以及使种子表面光滑以使种植更容易的优点。为了控制种子的发芽或发芽率，可以将植物营养素或其他生长刺激剂掺入种子包衣中。可以加入植物保护剂，例如杀虫剂(例如杀真菌剂和杀虫剂)，以进一步保护种子免受疾病和/或害虫的侵袭。

种子经常受到机械压力，特别是在加工过程中。因此，种子上的包衣也受到机械压力。有益的是，种子上的包衣能够抵抗由机械压力引起的磨损，从而使种子保持充分的包衣，从而使包衣能够实现其预期的功能，从而使种子在土壤中可见和/或使包衣仍然作为识别种子类型及其特定包衣的可见的手段。

耐磨性是包衣抵抗机械压力的能力，并且是可以评估种子上的薄膜包衣质量的度量。种子的视觉检查可用于确定种子上包衣的耐磨性，特别是通过评估种子遭受磨损后种子的包衣程度。然而，这些方法可能是主观的，因为许多随机因素无法完全地控制(例如个人偏好、光线或视觉参考)，即使在相同的样品中也会产生很大的差异。希望开发更精确和一致地评估包衣耐磨性的方法。

发明陈述

根据本发明的一个方面的实施方案，提供了一种用于处理种子图像的方法，所述方法包括：将包括种子的至少一部分的种子图像输入到经训练的神经网络，以生成与种子上的包衣覆盖率相关的值；经训练的神经网络已经被训练以使用多个训练图像生成与种子上的包衣覆盖率相关的值，每个训练图像包括训练种子的至少一部分，并且其中每个训练图像用与训练种子上的包衣覆盖率相关的值来标记。

与种子上的包衣覆盖率相关的值可以表示包衣的耐磨性。与种子/训练种子上的包衣覆盖率相关的值可以表示包衣覆盖的种子表面的百分比。与种子上包衣覆盖率相关的值可以表示种子上包衣覆盖的均匀性。与种子上的包衣覆盖率相关的值可以包括由种子表面涂覆包衣的均匀程度和/或种子表面覆盖包衣的程度表示。表面被包衣覆盖的量可以表示包衣的耐磨性。例如，如果包衣种子已经暴露于机械压力下，剩余的包衣量可以表示包衣的耐磨性，或者包衣的厚度可以表示包衣的耐磨性。

该方法可以进一步包括训练神经网络的步骤。可以使用含有第一颜色包衣的训练种子的第一训练图像，并使用含有第二颜色包衣的训练种子的第二训练图像，来训练或已经训练了经训练的神经网络。输入步骤可以包括输入含有第一颜色包衣的种子的种子图像。

可以通过从包括多个种子的图像中提取种子的区域来生成种子图像。可以使用检测图像中圆圈的算法提取种子的区域，以检测种子内的区域，然后提取种子内的区域。

可以通过从包括多个训练种子的图像中提取训练种子的区域来生成训练图像。可以使用检测图像中圆圈的算法来提取训练种子的区域，以检测训练种子中的区域，然后提取训练种子内的区域。

多个种子图像可以从同一图像中生成，或者取自同一样本(例如，同一种子或者包括多个种子的同一样本)。样本可以是包括多个种子的样本，种子已经以基本上相同的量(和类型)的包衣被覆盖，并且暴露于基本上相同量的机械压力。这些图像可以被输入到经训练的神经网络中，以生成相应种子图像的包衣覆盖率相关的多个值。可以取多个值的平均值。