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龙图腾网获悉中闽长城控股有限公司申请的专利一种基于机器视觉的玉米分级分类方法和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：CN116309380B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202310165041.5，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于机器视觉的玉米分级分类方法和系统是由黄凯波;黄仲基;尤启辉;朱晓磊设计研发完成，并于2023-02-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器视觉的玉米分级分类方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器视觉的玉米分级分类方法和系统，包括以下步骤：采集玉米仓储过程中含缺陷粒的照片，对照片进行图像增强、人工标注、图像增广，生成训练集；构建玉米分级神经网络模型，使用训练集训练网络模型；使用成像装置采集玉米仓储过程中的实时照片，对所述实时照片进行图像增强；将经图像增强的实时照片输入至训练好的网络模型，得到缺陷粒的类别及位置；根据缺陷粒的类别及位置计算每种类别的缺陷粒在一批次的玉米图像中所占的重量比例，结合玉米的容重及水分含量，为一批次的仓储玉米进行分级。本发明提出的改进YOLO网络模型可以在高密度场景中准确定位目标，对玉米颗粒中的不完善颗粒、霉变颗粒及杂质的识别能力有明显提高。

本发明授权一种基于机器视觉的玉米分级分类方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器视觉的玉米分级分类方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：采集玉米仓储过程中含缺陷粒的照片，对照片进行图像增强，对增强后的照片中的缺陷粒进行人工标注，对标注后的照片进行图像增广，生成训练集； S2：构建玉米分级分类神经网络模型，使用所述训练集训练所述神经网络模型，所述神经网络采用改进YOLO网络模型； S3：使用成像装置采集玉米仓储过程中的实时照片，对所述实时照片进行图像增强； S4：将经图像增强的实时照片输入至训练好的神经网络模型，得到缺陷粒的类别及位置； S5：根据缺陷粒的类别及位置计算每种类别的缺陷粒在一批次的玉米图像中所占的重量比例，结合玉米的容重及水分含量参数，为一批次的仓储玉米进行分级； 所述改进YOLO网络模型使用Transformer编码器模块替换常规网络模型中检测头模块的部分卷积块和CSP网络，并且使用卷积块注意模块替换常规网络模型中的部分卷积块。

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