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基于改進(jìn)Yolov9的大豆種子表面缺陷檢測(cè)

發(fā)布時(shí)間：

2025-06-29

來(lái)源：

作者：

大豆作為全球最重要的油料作物之一，其種子外觀質(zhì)量是評(píng)價(jià)種子品質(zhì)的重要指標(biāo)。傳統(tǒng)檢測(cè)主要依賴肉眼視覺(jué)檢查其表面是否受損。機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，尤其是深度學(xué)習(xí)技術(shù)的快速進(jìn)步和發(fā)展，使得利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)檢測(cè)大豆種子缺陷成為可能。這種方法可以有效消除傳統(tǒng)檢測(cè)方法的效率低、主觀性強(qiáng)、耗時(shí)長(zhǎng)等弊端，從而提高農(nóng)事綜合效益。
 
本研究基于Yolov9-c架構(gòu)提出了一種改進(jìn)的Yolov9-c-ghost-Forwar模型，并引入GhostNet中的輕量級(jí)卷積模塊GhostConv通過(guò)灰度轉(zhuǎn)換、濾波處理、圖像分割、形態(tài)學(xué)運(yùn)算等增強(qiáng)了大豆種子圖像的識(shí)別，極大地降低了噪聲，從而提高大豆種子圖像分割精度。結(jié)果表明，與Yolov9-c、Yolov9-c-SE和Yolov9-c-SCConv相比，Yolov9-c-ghost-Forward模型實(shí)現(xiàn)了最高的mAP0.5（99.2%）和召回率（98.6%）。
 
本文可以為農(nóng)業(yè)育種篩選和農(nóng)業(yè)發(fā)展提供堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)和技術(shù)支持。下一步工作將改進(jìn)Yolov9-c-ghost-Forward模型，在保證高精度的同時(shí)減小模型尺寸，從而實(shí)現(xiàn)模型輕量化。

 

 圖1. 建?？蚣?/span>

 

 圖2. Ghost模塊的結(jié)構(gòu)

 

 圖3. 圖像最終處理結(jié)果

 

 圖4. 圖像標(biāo)注過(guò)程

 

 圖5.模型性能比較。(a) （a）精度曲線；（b）召回率曲線；（c）mAP 0.5曲線；（d）P-R曲線和（e）ROC曲線

 

表1. 模型測(cè)試結(jié)果

 
來(lái) 源

Liu, C., Shen, Y., Mu, F. et al. Detection of surface defects in soybean seeds based on improved Yolov9. Sci Rep 15, 12631 (2025). https://doi.org/10.1038/s41598 -025-92429-3 

 

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