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成果的背景：   小麦不完整粒含量检测系统根据国家标准《GB 1351-2008 小麦》对小麦籽粒的分类依据，融合智能控制、深度学习、图像识别、大数据等技术，实现了对小麦完整粒和破损粒的智能化无损检测识别。已申请1项发明专利，发表1篇EI论文，完成1代样机开发和初步实验。
成果的主要技术特点、性能指标参数等：具有根据采集到的包含多粒小麦的多幅图像，精确识别前后两张图像重叠部分的功能，对图像进行灰度转换、图像降噪、二值化和图像分割的功能，以及单粒小麦的无损检测的功能。主要包括入料装置、籽粒分离装置、籽粒传送装置、图像采集装置以及触控计算机。（1）100粒小麦图像平均采集时间≤21s；平均处理与识别时间≤6s（2）识别准确率≥97%；漏检率＜5%（3）检测系统可靠度≥98%，故障概率＜5%。
创新性：（1）基于大数据分析和和深度学习技术，结合国家标准《GB 1351-2008 小麦》，构建了针对小麦完整粒和破损粒的小麦籽粒识别模型，相较于传统机器学习算法，识别准确率提高5%以上；（2）结合入料装置和籽粒分离装置，实现了小麦籽粒在传输过程中的有效分离，有利于识别模型的高效运行。（3）在籽粒传输装置与图像采集机构的合作下，实现了小麦图像的自动化采集，并且小麦籽粒所在位置和摆放朝向不会影响识别结果。
先进性：（1）100粒小麦图像平均采集时间≤21s；平均处理与识别时间≤6s（2）识别准确率≥97%；漏检率＜5%（3）检测系统可靠度≥98%，故障概率＜5%。
盈利性：填补国内市场空白，现代粮油交易市场需求旺盛，带来新的增长点；与国外同类产品相比，成本下降30%以上。