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龙图腾网获悉农业农村部规划设计研究院申请的专利一种鲜食玉米果穗外观品质检测方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120107956B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510175056.9，技术领域涉及：G06V20/68；该发明授权一种鲜食玉米果穗外观品质检测方法及装置是由张永立;赵仲文;师建芳;赵玉强;朱广飞;李健;周新群;邵广;谢奇珍;周悦;王建;樊旭辉设计研发完成，并于2025-02-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种鲜食玉米果穗外观品质检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种鲜食玉米果穗外观品质检测方法及装置，属于鲜食玉米外观检测领域；所述外观品质检测方法包括：在YOLOv8中引入SS‑neck，SS‑neck采用最大池化卷积层降低原始鲜食玉米果穗图像特征图维度，采用ShuffleNetV2的基本单元对降维后的特征图进行特征信息提取，采用无参注意力机制层增强空间维度以及通道维度的特征提取，采用ShuffleNetV2的下采样单元对提取到的特征信息进行下采样操作，采用轻量化卷积层映射出一系列子特征图，再对提取到的子特征图在通道维度进行拼接；本申请不仅减少了模型参数量，而且检测速度最快，确保提取到的玉米果穗特征信息不丢失，检测精度高，适用于实时检测任务。

本发明授权一种鲜食玉米果穗外观品质检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种鲜食玉米果穗外观品质检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 通过相机5获取鲜食玉米果穗图像集；对获得的图像进行处理：在YOLOv8中引入SS-neck，SS-neck采用最大池化卷积层降低原始鲜食玉米果穗图像特征图维度，得到降维后的特征图，采用ShuffleNetV2的基本单元对降维后的特征图进行特征信息提取，采用无参注意力机制层增强空间维度以及通道维度的特征提取，采用ShuffleNetV2的下采样单元对提取到的特征信息进行下采样操作；特征图依次重复经过无参注意力机制层、ShuffleNetV2的下采样单元以及ShuffleNetV2的基本单元得到经过通道混洗后的特征图，采用轻量化卷积层映射出一系列子特征图，再对提取到的子特征图在通道维度进行拼接，得到通道维度增加，空间维度降低的特征图，采用SPPF模块，得到最终的特征图；颈部网络对SS-neck特征提取到的特征信息进行融合，使得特征信息充分融合；检测头部网络将颈部网络融合的特征信息进行回归决策，最终输出检测到的缺陷结果；相机5启动多线程追踪拍摄模式，同时拖链2带动托盘3顺时针转动，相机5包含m个线程，m的数值不小于四，线程一用于获取图片，其余线程用于处理图片；托盘3运动至相机5视野左边界，相机5线程一在Tn1时刻获取Pn1图片；相机5定时拍摄，时间间隔为T；线程一捕获图片后传递给线程二，线程二在等待时间内处理线程一获取的图片；同时线程一计时，线程一在Tn2时刻继续抓拍下一次图片；线程一经过n-1个间隔时间T获取n张图片Pn1-Pnn，Pnn图片中有n个托盘3分别对应果穗一-果穗n，分别传递给线程二-线程m；果穗一运动到相机5视野右边界，果穗一图片获取结束；统计完毕后，线程二释放，用于下一轮图像果穗n+1的处理；线程一在Tn2时刻获取Pn2图片，此刻图像中包含果穗一和果穗二，果穗一为第二角度图片，果穗二为第一角度图片，将果穗一继续传递给线程二，果穗二则传递给线程三；线程一在Tn3时刻获取Pn3图片，此刻图像中果穗一、果穗二和果穗三，果穗一为第三角度图片，果穗二为第二角度图片，果穗三为第一角度图片，将果穗一继续传递给线程二，果穗二继续传递给线程三，果穗三则传递给线程四。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人农业农村部规划设计研究院，其通讯地址为：100125 北京市朝阳区北京市麦子店街41号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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