摘要
本发明涉及种子检测技术领域,具体为一种检测种子质量的方法、装置、设备及存储介质,包括以下步骤,基于图像采集设备,设置图像采集的分辨率和光照强度,并调整采集设备的焦距和曝光时间,对种子进行数据采集,得到种子图像数据集。本发明中,通过卷积神经网络和增量学习算法,实现了种子质量检测的显著优化,不仅提高了边缘检测的准确度,而且通过优化图像对比度明确分离了种子与背景,使得形态特征的提取更为准确,自动化的形态参数计算,显著提升了处理速度和准确性,减少了人为误差,进一步地,增量学习使得模型能够持续自我优化,适应不同批次的种子特征,增强了检测模型的泛化能力,大幅提高了种子筛选的效率。