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龙图腾网获悉赛默威(湖北)智能科技有限公司申请的专利一种基于机器视觉的粮食质量指标智能检测方法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：CN120375357B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202510290777.4，技术领域涉及：G06V20/68；该发明授权一种基于机器视觉的粮食质量指标智能检测方法是由褚毅宏;尹冠军;刘杰设计研发完成，并于2025-03-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器视觉的粮食质量指标智能检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器视觉的粮食质量指标智能检测方法，涉及粮食质量安全检测技术领域，包括，使用高分辨率相机采集粮食样本的上表面和下表面图像，进行预处理，获取预处理后的二维图像，利用卷积神经网络提取二维特征，识别粮食外部缺陷，并应用光散射理论的物理模型分析粮食内部缺陷，获取初步质量评估结果，本发明通过结合卷积神经网络提取二维特征来识别粮食外部缺陷，并应用光散射理论的物理模型分析粮食内部缺陷，从而实现了对粮食内外部质量的全面评估。采用SVM分类器对每颗粮食进行最终质量状态判定，进一步提升了用户体验和工作效率。

本发明授权一种基于机器视觉的粮食质量指标智能检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器视觉的粮食质量指标智能检测方法，其特征在于：包括，使用高分辨率相机采集粮食样本的上表面和下表面图像，进行预处理，获取预处理后的二维图像； 利用卷积神经网络提取二维特征，识别粮食外部缺陷； 应用光散射理论的物理模型分析粮食内部缺陷，获取初步质量评估结果，具体包括如下步骤，基于预处理后的二维图像的光学特性建立光散射模型，通过菲涅尔衍射方程计算光线在粮食颗粒内部的传播路径； 将图像亮度梯度与相位信息和光线在粮食颗粒内部的传播路径结合，识别粮食内部缺陷； 将粮食外部缺陷和粮食内部缺陷进行多源数据融合，并输入随机森林进行质量等级判定，生成初步质量评估结果； 基于二维特征和初步质量评估结果，使用立体视觉算法对粮食颗粒进行三维重建，获取多维度特征； 将二维特征和多维特征进行融合，并使用随机森林算法进行分析，识别综合特征向量的异常模式，定位潜在的质量问题，生成二次质量评估结果； 所述异常模式指局部密度突变和表面微形变； 基于二次质量评估结果，识别并分类每颗粮食的质量状态，并根据多维度特征，评估粮食的整体质量状况，生成最终质量评估报告，具体包括如下步骤，基于二次质量评估结果，采用SVM分类器对单粒粮食进行最终质量状态判定，当颗粒的缺陷面积占比超过缺陷分界阈值，标记为不合格，反之按缺陷严重程度分为优、良以及合格三级； 基于单粒粮食的最终质量状态判定结果，提取合格率、平均缺陷密度、最大空隙尺寸的统计指标，并结合三维重建模型的整体体积变异系数、表面积和体积比的参数，预测综合质量指数； 通过加权融合算法对综合质量指数赋予权重，生成反映批次整体质量的量化评分，对粮食的整体质量状况进行评估； 通过整合单粒质量状态判定结果、整体质量状况评估结果以及三维重建模型的参数，生成包含质量等级统计及改进建议的最终质量评估报告。

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赛默威(湖北)智能科技有限公司，其通讯地址为：430000 湖北省武汉市东湖新技术开发区光谷大道35号银久科技产业园(二期)03栋5层2号(自贸区武汉片区)；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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