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龙图腾网获悉中储粮成都储藏研究院有限公司申请的专利一种融合图像特征与理化参数的小麦容重检测方法及系统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：CN121438005B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202511985267.5，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种融合图像特征与理化参数的小麦容重检测方法及系统是由陈戈;李晓亮;徐文俊;董德良;李炜;赵江楠;王岩设计研发完成，并于2025-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合图像特征与理化参数的小麦容重检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及粮食检测技术领域，公开了一种融合图像特征与理化参数的小麦容重检测方法及系统，旨在解决现有技术存在的操作繁琐、样品消耗大、精度有限的问题，方案主要包括：测定小麦样本的理化参数和真实容重；同时，采集小麦样本的籽粒图像；提取各小麦籽粒的形态学特征和纹理特征；计算平均形态学特征和平均纹理特征；将测定的理化参数与平均形态学特征和平均纹理特征进行合并，形成融合特征集；以融合特征集为输入，以真实容重为输出，构建并训练容重预测模型；利用训练完成的容重预测模型对待检测小麦样本的容重进行检测。本发明实现了准确、快速、低样品消耗、非接触式的小麦容重测定，适用于小麦品质评价。

本发明授权一种融合图像特征与理化参数的小麦容重检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种融合图像特征与理化参数的小麦容重检测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取小麦样本，并测定所述小麦样本的理化参数和真实容重，所述理化参数包括水分含量、不完善粒含量和千粒重；同时，采集所述小麦样本的籽粒图像； 对所述籽粒图像进行预处理，提取各小麦籽粒的形态学特征和纹理特征，其中所述形态学特征包括短轴长度、长宽比和伸展度，所述纹理特征包括均匀度和纹理熵； 计算各小麦籽粒对应形态学特征的平均值，得到所述小麦样本的平均形态学特征，计算各小麦籽粒对应纹理特征的平均值，得到所述小麦样本的平均纹理特征； 将测定的理化参数与平均形态学特征和平均纹理特征进行合并，形成融合特征集； 以所述融合特征集为输入，以所述真实容重为输出，构建并训练容重预测模型； 利用训练完成的容重预测模型对待检测小麦样本的容重进行检测； 对所述籽粒图像进行预处理，提取各小麦籽粒的形态学特征和纹理特征，包括： 将RGB格式的籽粒图像转换为灰度图像，对所述灰度图像进行高斯模糊处理后，基于OTSU算法进行二值化处理，获得二值图像；采用形态学开运算去除所述二值图像中的小噪声区域；从去噪后的二值图像中提取最大连通区域作为第一目标籽粒区域，并生成对应的掩码图像； 对所述第一目标籽粒区域进行几何分析，计算小麦籽粒的形态学特征；基于所述掩码图像，从所述灰度图像中确定第二目标籽粒区域，基于所述第二目标籽粒区域的灰度图像构建灰度共生矩阵，根据所述灰度共生矩阵计算小麦籽粒的纹理特征； 所述短轴长度定义为与第一目标籽粒区域具有相同二阶矩的等效椭圆的最短直径，短轴长度的计算如下： ； 其中，表示短轴长度，表示等效椭圆的二阶矩矩阵的最小特征值； 所述长宽比定义为长轴长度与短轴长度的比值，长轴长度定义为所述等效椭圆的最长直径，长宽比的计算公式如下： ，； 其中，表示长宽比，表示长轴长度，表示等效椭圆的二阶矩矩阵的最大特征值； 所述伸展度定义为第一目标籽粒区域的面积与其最小外接矩形面积的比值，伸展度的计算公式如下： ； 其中，表示伸展度，表示第一目标籽粒区域的面积，即第一目标籽粒区域内的像素总数量，和分别表示最小外接矩形的左上角坐标和右下角坐标； 所述均匀度的计算公式如下： ； 其中，表示均匀度，表示灰度共生矩阵在位置上的元素值，和表示灰度级； 所述纹理熵的计算公式如下： ； 其中，表示纹理熵。

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