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柑橘表面缺陷是水果检测分级的重要依据,针对传统柑橘表面缺陷检测方法效率低、精度低等问题,该研究提出一种柑橘表面缺陷的实时检测方法。该方法首先对柑橘图像进行图像增强,然后利用提出的YOLOv7-CACT模型对柑橘表面缺陷进行检测,该模型在YOLOv7模型骨干网络中引入坐标注意力模块(coordinate attention, CA),从而提高模型对缺陷部分的关注度。在网络头部引入CT(contextual transformer,CT)模块,融合静态和动态上下文表征特征,从而增强缺陷部分特征表达能力。通过试验确定CA模块和CT模块的最佳位置。改进后的YOLOv7-CACT模型检测结果平均精度均值（mean average precision,mAP）相较于原始模型增加了4.1个百分点,达到91.1%,满足了实际生产中对柑橘缺陷检测精度的要求。最后将基于YOLOv7-CACT的柑橘检测模型通过TensorRT进行部署,试验结果表明模型的推理时间满足柑橘生产线10个/s的实时分选要求,总体的检测精度达到94.4%,为柑橘表面缺陷在线检测提供了一种精准的实时检测方法。 相似文献
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为了研究种源间的遗传变异,开展高世代育种提供遗传基础广泛且品质优良的育种群体,对来源于河北、山西、内蒙古、北京、陕西、甘肃的25个华北落叶松种源的种子形态（种子质量、饱满率）、室内发芽率（发芽时间、发芽势、发芽指数）和1年生苗期生长性状进行了分析比较。结果表明：华北落叶松不同种源的种子在形态、室内发芽率和1年生苗期生长性状方面差异均显著;河北围场1－9（20号）种源的种子质量最大（8．268×10－3g）,河北赤城（11号,32．47×10－3g）的种源种子质量最小;河北围场7－46（24号）、8－74（25号）、1－5（19号）和1－9（20号）4个种源的发芽率均高于90％;河北围场7－46（24号）和8－74（25号）种源的苗高为20．0和19．2 cm,显著高于其他所有种源;种子质量与饱满率、发芽率、发芽势、发芽指数显著正相关,且均与苗高和茎鲜质量也显著正相关;根据发芽指数和苗高综合分析,河北围场7－46（24号）、8－74（25号）、山西阳高县（13号）和河北崇礼（5号）种源表现好于河北围场种子园种源（18号）。 相似文献
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