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公开(公告)号：CN119985476A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510289697.7
申请日：2025-03-12
Applicant: 华中农业大学
Abstract: 本发明公开了一种作物根系3D显微表型检测系统及检测方法。本发明采用电动三维模组带动高分辨率显微成像系统运动，实现超大范围与多角度的作物根系显微成像。结合景深合成、图像深度估计以及自动对焦技术，能够快速获取如根毛、根表皮细胞形态等多种根系微观表型。设备采用同步暗场补光与其他多种打光相结合的方式，增强根系微观结构特征，以实现作物根系高质量显微成像。结果显示，使用该系统与方法获取的根系显微图像质量较高。与现有技术相比，本发明提供了一种快速、高效、且低成本的作物根系微观表型检测技术。该系统能够在样品固定的情况下对超大范围的区域进行显微成像，可显著提升作物根系显微表型采集效率，并降低成本。
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公开(公告)号：CN109619157A
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201811393104.8
申请日：2018-11-21
Applicant: 华中农业大学
Abstract: 本发明公开了一种淡水鱼自动去头去内脏装置，解决了现有装置功能单一，不能完全替代人工、工作效率有待提高的问题。技术方案包括机架,所述机架沿轴向设有第一输送装置,所述机架由前至后至少依次设有去头区、去脏区和清洗区，所述去头区、去脏区和清洗区的上方设有第二输送装置，所述第一输送装置上均匀设有多个下鱼槽，所述第二输送装置上均匀设有多个与所述下鱼槽对应的上鱼槽；所述去头区设有去头装置，所述去脏区设有去脏装置，所述清洗区设有清洗装置。本发明结构简单、控制极为简单、可同步实现定位、去头、去脏和清洗功能、连续性好、生产效率高、鱼体利用率高。
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公开(公告)号：CN117333400B
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202311464307.2
申请日：2023-11-06
Applicant: 华中农业大学 , 中国科学院遗传与发育生物学研究所 , 中国科学院遗传与发育生物学研究所农业资源研究中心
IPC: G06T5/77 , G06T7/10 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开了一种根盒培养作物根系图像断根修复及表型提取方法。其包括根盒图像采集；通过语义分割、掩膜和畸变矫正，获得根盒玻璃面区域二值图；通过去噪、语义分割，获得根系二值图；使用目标检测模型检测断根，根据目标框裁剪局部图像，输入根系修复模型进行修复，并自适应迭代修复；修复后通过图像处理，提取根系表型信息。其中，本发明设计了先检测，再局部修复的流程，并设计了自适应重复修复，使模型针对性地修复根系断裂区域，且不限制待修复图像尺寸；在训练根系修复模型时，使用了水培作物的根系图像，降低人工成本，同时多尺度局部图像训练，提高模型鲁棒性；本发明还使用图像去噪模型，降低土壤对根系的遮挡，提高图像修复精度。
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公开(公告)号：CN117333400A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311464307.2
申请日：2023-11-06
Applicant: 华中农业大学 , 中国科学院遗传与发育生物学研究所 , 中国科学院遗传与发育生物学研究所农业资源研究中心
IPC: G06T5/00 , G06T7/10 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开了一种根盒培养作物根系图像断根修复及表型提取方法。其包括根盒图像采集；通过语义分割、掩膜和畸变矫正，获得根盒玻璃面区域二值图；通过去噪、语义分割，获得根系二值图；使用目标检测模型检测断根，根据目标框裁剪局部图像，输入根系修复模型进行修复，并自适应迭代修复；修复后通过图像处理，提取根系表型信息。其中，本发明设计了先检测，再局部修复的流程，并设计了自适应重复修复，使模型针对性地修复根系断裂区域，且不限制待修复图像尺寸；在训练根系修复模型时，使用了水培作物的根系图像，降低人工成本，同时多尺度局部图像训练，提高模型鲁棒性；本发明还使用图像去噪模型，降低土壤对根系的遮挡，提高图像修复精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113240001A
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN202110509530.9
申请日：2021-05-11
Applicant: 华中农业大学
Abstract: 本发明公开了一种棉花花药开裂状态识别方法及系统。该方法包括：以黑色幕布为拍摄背景，采集棉花花药RGB图像；获取所述棉花花药RGB图像的标签，构建训练集、测试集和验证集；获取改进后的YOLOv5深度学习网络；通过所述训练集对改进后的YOLOv5深度学习网络进行训练；通过训练后的YOLOv5深度学习网络对棉花花药开裂状态进行识别。本发明采用改进后的YOLOv5深度学习网络能够提高识别精度和速度，并且改进后的YOLOv5深度学习网络模型轻量化，可以植入到可嵌入式系统和移动设备中。
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公开(公告)号：CN114061483B
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202111335981.1
申请日：2021-11-08
Applicant: 华中农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于人工智能的作物全表型组高通量检测系统和方法。检测系统包括电动移动大棚、根盒、滴灌系统、全自动数据采集装置、无人机和数据处理模块。根盒采用两块特制的面板与密封条连接设计，能够实现根盒标准化，适应不同植株的种植。全自动数据采集装置采用不同灯管异步开启，拍摄有着不同反光位置的根系图片，后期通过图像合成算法进行图像拼接，获得高清无反光的根系图片，实现根部表型性状参数的高精度提取。结合无人机采集地上植株表型，检测系统能够实现植株的高通量全表型组数据采集。
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公开(公告)号：CN113240001B
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202110509530.9
申请日：2021-05-11
Applicant: 华中农业大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06T7/00 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G01N21/84
Abstract: 本发明公开了一种棉花花药开裂状态识别方法及系统。该方法包括：以黑色幕布为拍摄背景，采集棉花花药RGB图像；获取所述棉花花药RGB图像的标签，构建训练集、测试集和验证集；获取改进后的YOLOv5深度学习网络；通过所述训练集对改进后的YOLOv5深度学习网络进行训练；通过训练后的YOLOv5深度学习网络对棉花花药开裂状态进行识别。本发明采用改进后的YOLOv5深度学习网络能够提高识别精度和速度，并且改进后的YOLOv5深度学习网络模型轻量化，可以植入到可嵌入式系统和移动设备中。
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公开(公告)号：CN114061483A
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202111335981.1
申请日：2021-11-08
Applicant: 华中农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于人工智能的作物全表型组高通量检测系统和方法。检测系统包括电动移动大棚、根盒、滴灌系统、全自动数据采集装置、无人机和数据处理模块。根盒采用两块特制的面板与密封条连接设计，能够实现根盒标准化，适应不同植株的种植。全自动数据采集装置采用不同灯管异步开启，拍摄有着不同反光位置的根系图片，后期通过图像合成算法进行图像拼接，获得高清无反光的根系图片，实现根部表型性状参数的高精度提取。结合无人机采集地上植株表型，检测系统能够实现植株的高通量全表型组数据采集。
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公开(公告)号：CN209788341U
公开(公告)日：2019-12-17
申请号：CN201821922864.9
申请日：2018-11-21
Applicant: 华中农业大学
Abstract: 本实用新型公开了一种淡水鱼自动去头去内脏装置，解决了现有装置功能单一，不能完全替代人工、工作效率有待提高的问题。技术方案包括机架,所述机架沿轴向设有第一输送装置,所述机架由前至后至少依次设有去头区、去脏区和清洗区，所述去头区、去脏区和清洗区的上方设有第二输送装置，所述第一输送装置上均匀设有多个下鱼槽，所述第二输送装置上均匀设有多个与所述下鱼槽对应的上鱼槽；所述去头区设有去头装置，所述去脏区设有去脏装置，所述清洗区设有清洗装置。本实用新型结构简单、控制极为简单、可同步实现定位、去头、去脏和清洗功能、连续性好、生产效率高、鱼体利用率高。(ESM)同样的发明创造已同日申请发明专利
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