基于图像处理的农业秸秆加工质量控制系统.pdf

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1、(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 202311796483.6(22)申请日 2023.12.25(71)申请人 盐城中科高通量计算研究院有限公司地址 224000 江苏省盐城市盐都区盐龙街道智能终端创业园二期14号楼(72)发明人 夏勇薛巨峰范东睿(74)专利代理机构 盐城易动专利代理事务所(特殊普通合伙)32613专利代理师 刘访(51)Int.Cl.G05B 19/418(2006.01)(54)发明名称一种基于图像处理的农业秸秆加工质量控制系统(57)摘要本发明涉及农业加工技术领域，具体涉及一种基于图像处理的农业秸秆加工质。

2、量控制系统，旨在实现对农业秸秆加工过程中的质量控制和检测，提高秸秆加工的效率和质量，该系统通过图像采集装置获取秸秆图像，并通过图像处理算法对图像进行处理和分析，实现对秸秆的质量控制和检测，同时，系统还提供了操作界面和数据存储模块，方便进行操作和数据处理，本发明具有简单、高效、精确等优点，适用于农业秸秆加工领域。权利要求书2页 说明书4页 附图1页CN 117707091 A2024.03.15CN 117707091 A1.一种基于图像处理的农业秸秆加工质量控制系统，其特征在于：包括：图像采集装置：用于采集秸秆图像，并将图像传输给图像处理算法进行处理；图像处理算法：对采集到的秸秆图像进行预处理。

3、、特征提取、质量评估等操作，实现对秸秆的质量控制和检测；操作界面：提供给用户进行操作和监控的界面，用户可以通过操作界面实时查看秸秆加工的情况，并对系统进行设置和调整；数据存储模块：用于存储采集到的图像数据和质量评估结果，方便用户进行数据分析和处理。2.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的农业秸秆加工质量控制系统，其特征在于：所述特征包括秸秆的长度、宽度、颜色、直线度、秸秆的位置。3.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的农业秸秆加工质量控制系统，其特征在于：所述图像采集装置采用高分辨率的摄像头。4.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的农业秸秆加工质量控制系统，其特征在于：所述操作界面采用人。

4、机界面设计，方便用户进行操作和监控。5.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的农业秸秆加工质量控制系统，其特征在于：所述图像处理算法，为基于ResNet的深度学习模型，使用大量的标记数据对ResNet模型进行训练，使其能够自动化地对秸秆质量进行评估和控制，部署该系统，使其能够实时处理采集到的秸秆图像并提供质量反馈，同时提供用户友好的操作界面和数据存储模块，以便操作、监控和数据分析。6.根据权利要求5所述的一种基于图像处理的农业秸秆加工质量控制系统，其特征在于：所述图像处理算法包括以下步骤：步骤一、建立残差块输出方法：采用俩个卷积层和一个恒等映射进行处理，第一个卷积层的输出由权重W1和激活函数R。

5、eLU组成，得到Z1W1*X，其中*表示卷积操作，第二个卷积层的输出由权重Z2组成，得到Z2W2*X，将Z2与输入特征图X相加，得到残差块的输出：YF(X)+XZ2+X残差块的输入和输出之间的关系可以用数学公式表示如下：YF(X,Wi)+X其中Y是残差块的输出特征图，与输入特征图具有相同的维度，残差块的映射F(x)，是残差块中要学习的映射函数，残差块的输出YF(x)+X是残差块的核心公式，步骤二、计算损失函数关于输入特征图X和权重Wi的梯度：定义损失函数为L，损失函数关于残差块输出Y的梯度为计算关于输出Y的梯度使用链式法则来计算关于输入特征图$X$的梯度：权利要求书1/2 页2CN 11770。

6、7091 A2其中是已知的，需要计算残差块的输出Y是输入X和残差映射F(x)的和，即YF(X)+X，因此，等于第一项是残差映射F(x)对输入X的导数，第二项是输入X对自身的导数，即单位矩阵，是通过卷积层和激活函数的反向传播来计算的，计算关于Wi权重的梯度，有两个卷积层的权重W1和W2，对于W2的梯度,其中通过卷积操作来计算，对于W1的梯度：同样，通过卷积操作和激活函数的反向传播来计算，权利要求书2/2 页3CN 117707091 A3一种基于图像处理的农业秸秆加工质量控制系统技术领域0001本发明涉及农业加工技术领域，具体涉及一种基于图像处理的农业秸秆加工质量控制系统。背景技术0002目前，。

7、农业秸秆加工主要依靠人工操作，存在操作效率低、质量难以控制等问题。因此，开发一种基于图像处理的农业秸秆加工质量控制系统，对于提高农业秸秆加工的效率和质量具有重要意义。发明内容0003本发明解决的问题是：农业秸秆加工主要依靠人工操作，存在操作效率低、质量难以控制等问题，提供一种基于图像处理的农业秸秆加工质量控制系统，以提高加工的效率和质量。0004本发明通过如下技术方案予以实现，一种基于图像处理的农业秸秆加工质量控制系统，包括图像采集装置：用于采集秸秆图像，并将图像传输给图像处理算法进行处理；0005图像处理算法：对采集到的秸秆图像进行预处理、特征提取、质量评估等操作，实现对秸秆的质量控制和检测。

8、；0006操作界面：提供给用户进行操作和监控的界面，用户可以通过操作界面实时查看秸秆加工的情况，并对系统进行设置和调整；0007数据存储模块：用于存储采集到的图像数据和质量评估结果，方便用户进行数据分析和处理。0008进一步地，所述特征包括秸秆的长度、宽度、颜色、直线度、秸秆的位置。0009进一步地，所述图像采集装置采用高分辨率的摄像头。0010进一步地，所述操作界面采用人机界面设计，方便用户进行操作和监控。0011进一步地，所述图像处理算法，为基于ResNet的深度学习模型，使用大量的标记数据对ResNet模型进行训练，使其能够自动化地对秸秆质量进行评估和控制，部署该系统，使其能够实时处理采。

9、集到的秸秆图像并提供质量反馈，同时提供用户友好的操作界面和数据存储模块，以便操作、监控和数据分析。0012进一步地，所述图像处理算法包括以下步骤：0013步骤一、建立残差块输出方法：采用俩个卷积层和一个恒等映射进行处理，第一个卷积层的输出由权重W1和激活函数ReLU组成，得到Z1W1*X，其中*表示卷积操作，第二个卷积层的输出由权重Z2组成，得到Z2W2*X。将Z2与输入特征图X相加，得到残差块的输出：YF(X)+XZ2+X0014残差块的输入和输出之间的关系可以用数学公式表示如下：0015YF(X,Wi)+X0016其中Y是残差块的输出特征图，与输入特征图具有相同的维度，残差块的映射F说明书。

10、1/4 页4CN 117707091 A4(x)，是残差块中要学习的映射函数，残差块的输出YF(x)+X是残差块的核心公式，0017步骤二、计算损失函数关于输入特征图X和权重Wi的梯度：0018定义损失函数为L，损失函数关于残差块输出Y的梯度为0019计算关于输出Y的梯度0020使用链式法则来计算关于输入特征图$X$的梯度：00210022其中是已知的，需要计算残差块的输出Y是输入X和残差映射F(x)的和，即YF(X)+X，因此，等于第一项是残差映射F(x)对输入X的导数，第二项是输入X对自身的导数，即单位矩阵，是通过卷积层和激活函数的反向传播来计算的，0023计算关于Wi权重的梯度，有两个卷。

11、积层的权重W1和W2，对于W2的梯度,其中通过卷积操作来计算，对于W1的梯度：同样，通过卷积操作和激活函数的反向传播来计算，002400250026本发明的有益效果是：00271、自动化程度高：通过图像处理技术实现对秸秆质量的自动检测和控制，减少了人工操作的依赖，提高了加工效率和一致性。00282、质量控制精确：通过图像处理算法对秸秆图进行分析和评估，能够准确判断秸秆的质量，提高了加工的质量和可靠性。00293、操作简便：系统提供了用户友好的操作界面，用户可以通过界面进行实时监控和设置，操作简单方便。00304、数据可追溯：提供了数据存储模块，能够对采集到的图像数据和质量评估结果进行存储和管理。

12、，方便用户进行数据分析和处理，实现数据的可追溯性。附图说明0031图1为本发明所述的一种基于机器视觉的农业秸秆离地识别方法中算法的流程图。说明书2/4 页5CN 117707091 A5具体实施方式0032下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。0033一种基于图像处理的农业秸秆加工质量控制系统，包括图像采集装置：用于采集秸秆图像，并将图像传输给图像处理算法进行处理；0034图像。

13、处理算法：对采集到的秸秆图像进行预处理、特征提取、质量评估等操作，实现对秸秆的质量控制和检测；0035操作界面：提供给用户进行操作和监控的界面，用户可以通过操作界面实时查看秸秆加工的情况，并对系统进行设置和调整；0036数据存储模块：用于存储采集到的图像数据和质量评估结果，方便用户进行数据分析和处理。0037在实际应用中，所述特征包括秸秆的长度、宽度、颜色、直线度、秸秆的位置。0038在实际应用中，所述图像采集装置采用高分辨率的摄像头。0039在实际应用中，所述操作界面采用人机界面设计，方便用户进行操作和监控。0040在实际应用中，所述图像处理算法，为基于ResNet的深度学习模型，使用大量的。

14、标记数据对ResNet模型进行训练，使其能够自动化地对秸秆质量进行评估和控制，部署该系统，使其能够实时处理采集到的秸秆图像并提供质量反馈，同时提供用户友好的操作界面和数据存储模块，以便操作、监控和数据分析。0041在实际应用中，所述图像处理算法包括以下步骤：0042步骤一、建立残差块输出方法：采用俩个卷积层和一个恒等映射进行处理，第一个卷积层的输出由权重W1和激活函数ReLU组成，得到Z1W1*X，其中*表示卷积操作，第二个卷积层的输出由权重Z2组成，得到Z2W2*X。将Z2与输入特征图X相加，得到残差块的输出：YF(X)+XZ2+X0043残差块的输入和输出之间的关系可以用数学公式表示如下：。

15、0044YF(X,Wi)+X0045其中Y是残差块的输出特征图，与输入特征图具有相同的维度，残差块的映射F(x)，是残差块中要学习的映射函数，残差块的输出YF(x)+X是残差块的核心公式，0046步骤二、计算损失函数关于输入特征图X和权重Wi的梯度：0047定义损失函数为L，损失函数关于残差块输出Y的梯度为0048计算关于输出Y的梯度0049使用链式法则来计算关于输入特征图$X$的梯度：00500051其中是已知的，需要计算残差块的输出Y是输入X和残差映射F(x)的和，即说明书3/4 页6CN 117707091 A6YF(X)+X，因此，等于第一项是残差映射F(x)对输入X的导数，第二项是输。

16、入X对自身的导数，即单位矩阵，是通过卷积层和激活函数的反向传播来计算的，0052计算关于Wi权重的梯度，有两个卷积层的权重W1和W2，对于W2的梯度,其中通过卷积操作来计算，对于W1的梯度：同样，通过卷积操作和激活函数的反向传播来计算，005300540055综上所述，本发明所述的一种基于图像处理的农业秸秆加工质量控制系统通过图像处理技术实现对秸秆质量的自动检测和控制，减少了人工操作的依赖，提高了加工效率和一致性。0056以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征及优点。本行业的技术人员应该了解，上述实施方式只为说明本发明的技术构思及特点，其目的在于让熟悉此项技术的人士能够了解本发明的内容并加以实施，并不能以此限制本发明的保护范围，凡根据本发明精神实质所作的等效变化或修饰，都应涵盖在本发明的保护范围内。说明书4/4 页7CN 117707091 A7图1说明书附图1/1 页8CN 117707091 A8。