(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 202210312914.6 (22)申请日 2022.03.28 (71)申请人 安徽师范大学 地址 241000 安徽省芜湖市北京东路1号 (72)发明人 孙柯　吴海晶　张玉洁　同思远　 (74)专利代理 机构 南京禾易知识产权代理有限 公司 32320 专利代理师 冯五洲 (51)Int.Cl. G01N 21/01(2006.01) G01N 21/11(2006.01) G01N 21/84(2006.01) G06V 20/69(2022.01) G06V 10/82(2022.01) G06T 3/40(2006.01)G06T 7/62(2017.01) G06N 3/04(2006.01) (54)发明名称 一种基于显微计算机视觉的稻谷霉变程度 检测设备及其检测方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于显微计算机视觉的 稻谷霉变程度检测设备及其检测方法， 涉及实验 用稻谷检测装置及其检测方法技术领域， 为解决 目前市面上稻谷霉变程度检测设备在进行稻谷 拍摄时需要手动对培养皿进行调整， 调节偏差较 大， 同时加入稻谷时需要人工手头将稻谷进行摆 放， 防止稻谷相互叠加， 影 响检测准确性的问题。 所述底座的上方固定设置有样品架第一丝杠， 所 述样品架第一丝杠的上方传动连接有样品架第 二丝杠， 所述样品架第二丝杠的上方滑动设置有 样品架， 所述样品架的上方设置有光源， 所述光 源的上方设置长焦显微镜头， 所述样品架第一丝 杠的一侧固定设置有主支撑架， 所述主支撑架上 端的一侧固定安装有相机调节丝杆， 所述光源的 一侧设置有稻谷盒。 权利要求书2页 说明书5页 附图4页 CN 114577730 A 2022.06.03 CN 114577730 A 1.一种基于显微计算机视觉的稻谷霉变程度检测设备， 包括底座(1)， 其特征在于： 所 述底座(1)的上方固定设置有样 品架第一丝杠(9)， 所述样 品架第一丝杠(9)的上方传动连 接有样品架第二丝杠(10)， 所述样品架第二丝杠(10)的上方滑动设置有样品架(11)， 所述 样品架(11)的上方设置有环形LED白色光源(8)， 所述环形LED白色光源(8)的上方设置长焦 显微镜头(6)， 所述长焦显微镜头(6)的上方固定连接有工业相机(5)， 所述样品架第一丝杠 (9)的一侧固定设置有主支撑架(2)， 所述主支撑架(2)上端的一侧固定安装有相机调节丝 杆(3)， 所述样品架(11)四周的中间位置处通过螺纹连接有夹持杆(15)， 且夹持杆(15)靠近 样品架(11)中心的一侧转动连接有培养皿夹块(14)， 所述样品架(11)的内部 设置有培养皿 (13)， 所述环形LED白色光源(8)的一侧设置有稻谷盒(19)。 2.根据权利要求1所述的一种基于显微计算机视觉的稻谷霉变程度检测设备， 其特征 在于： 所述主支撑架(2)的一侧设置有滑台控制器(12)， 所述长焦显微镜头(6)靠近相机调 节丝杆(3)的一侧设置有相机支架(4)， 且相机支架(4)的一端与相机调节丝杆(3)传动连 接， 所述滑台控制器(12)分别与样品架第一丝杠(9)、 样品架第二丝杠(10)和相机调节丝杆 (3)电性连接 。 3.根据权利要求1所述的一种基于显微计算机视觉的稻谷霉变程度检测设备， 其特征 在于： 所述相机调节丝杆(3)的下方设置有环形LED白色光源支架(7)， 且环形LED白色光源 支架(7)的一端固定套装与主支撑架(2)的外部， 所述环形LED白色光源支架(7)下方的一侧 固定设置有稻谷盒支架(20)， 且稻谷盒支架(20)与稻谷盒(19)固定连接， 所述环形LED白色 光源(8)与环形LED白色光源支 架(7)固定连接 。 4.根据权利要求1所述的一种基于显微计算机视觉的稻谷霉变程度检测设备， 其特征 在于： 所述培养皿夹块(14)靠近培养皿(13)的一侧贴合设置有防滑垫(18)， 且防滑垫(18) 与培养皿(13)贴合连接， 所述培养皿夹块(14)远离培养皿(13)一端的中间位置处设置有夹 持压块槽(17)。 5.根据权利要求4所述的一种基于显微计算机视觉的稻谷霉变程度检测设备， 其特征 在于： 所述夹持杆(15)的一端设置有夹持压块(16)， 且夹持压块(16)位于夹持压块槽(17) 的内部， 且夹持压块槽(17)与夹持压块(16)转动连接 。 6.根据权利要求1所述的一种基于显微计算机视觉的稻谷霉变程度检测设备， 其特征 在于： 所述稻谷盒(19)内部中间位置处的下端设置有稻谷限流块(24 )， 所述稻谷限流块 (24)上端四周与稻谷盒(19)内壁通过稻谷 限流块连接杆(25)固定连接， 所述稻谷限流块 (24)与稻谷盒(19)内壁之间的距离自上而下 逐渐缩减。 7.根据权利要求1所述的一种基于显微计算机视觉的稻谷霉变程度检测设备， 其特征 在于： 所述稻谷盒(19)位于样品架(11)上方的一侧， 所述稻谷盒(19)的下端设置有下料管 (22)， 所述下料管(22)的上端密封连接有限料阀(23)， 所述稻谷盒(19)上方设置有稻谷盒 盖(21)， 且稻谷盒盖(21)和稻谷盒(19)相适配。 8.基于权利要求1 ‑7任意一项所述一种基于显微计算机视觉的稻谷霉变程度检测设备 的检测方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： 步骤1： 将培养皿(13)放置在样品架(11)的内部， 转动夹持杆(15)， 夹持杆(15)与样品 架(11)螺纹连接， 同时带动夹持压块(16)在夹持压块槽(17)的内部转动， 从而通过夹持压 块(16)推动培养皿夹块(14)向培养皿(13)方向移动， 通过防滑垫(18)与培养皿(13)相贴权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114577730 A 2合， 实现对培 养皿(13)的夹持； 步骤2： 将待测稻谷通过稻谷盒盖(21)加入稻谷盒(19)的内部， 此时通过滑台控制器 (12)控制样 品架第一丝杠(9)和样 品架第二丝杠(10)进行水平方向的蛇形移动， 从而让样 品架(11)相对培养皿(13)的内部进行蛇形传动， 同时稻谷盒(19)由于稻谷限流块(24)四周 的下方， 由于稻谷限流块(24)下端与稻谷盒(19)内部， 随着稻谷限流块(24)与稻谷盒(19) 内壁之间的距离自上而下逐渐缩， 有效对稻谷的下落进行限流， 穿过稻谷限流块(24)下端 与稻谷盒(19)间隙的稻谷进入下料管(22)的内部， 通过限料阀(23)限制稻谷进行缓慢下 落， 让稻谷均匀铺展在培 养皿(13)内； 步骤3： 通过滑台控制器(12)控制相机调节丝杆(3)带动相机支架(4)进行下降， 让工业 相机(5)可以实现对稻谷的对焦， 开启环形LED白色光源(8)， 通过工业相机(5)采集12mm × 12mm的显微图像， 拍摄完一张显微图像后通过滑 台控制器(12)控制样品架第一丝杠(9)和 样品架第二丝杠(10)移动， 再进行下一张的拍摄， 往复拍摄144张图像， 同时样 品架第一丝 杠(9)和样品架第二丝杠(10)进行 水平方向的蛇形移动； 步骤4： 计算机使用基于特征点匹配的图像拼接方法先将每列的12张显微图像拼接成 一张长条图像， 再将 每列的长条图像拼接为一张覆盖样品中心10cm ×10cm区域范围的完整 高分辨率显微图像， 对拍摄到的图像进行处 理识别； 步骤5： 人工标记霉变区域的同等显微尺度霉变稻谷图像， 建立YOLOv5卷积神经网络模 型用于识别稻谷显微图像中轻度和重度霉变的区域， 将拼接后的高分辨率显微图像输入 YOLOv5卷积神经网络模 型， 自动识别出稻谷样品显微图像中的轻度霉变区域和重度霉变区 域； 步骤6： 分别计算显微图像 中的轻度霉变区域和重度霉变区域面积及占总面积的比例， 如果轻度霉变面积超过总面积20％则判别为轻度霉变稻谷样品， 重度霉变区域超过总面积 10％则判别为重度霉 变稻谷样品。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114577730 A 3