基于改进的 YOLOv8n 留胚米带胚程度检测分类

doi:10.19754/j.nyyjs.20251215005

农业与技术 ›› 2025, Vol. 45 ›› Issue (23): 22-27.DOI: 10.19754/j.nyyjs.20251215005

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基于改进的 YOLOv8n 留胚米带胚程度检测分类

洪赞刘珏

武汉轻工大学，湖北武汉 430048

出版日期:2025-12-15 发布日期:2025-12-15
作者简介:洪赞（2001-），男，硕士在读。研究方向：计算机视觉；通信作者刘珏（1985-），男，博士，副教授。研究方向：粮食加工工艺研究、农机智能化研究。
基金资助:
湖北省农机装备补短板核心技术应用攻关项目 “基于生物质热源的粮食烘干节能技术、变温干燥技术系统研发及智能控制装备研发及推广应用”（项目编号：HBSNYT202222）

Online:2025-12-15 Published:2025-12-15

摘要/Abstract

摘要： 留胚米因保留胚芽营养而受到关注，但传统检测方法在效率与精度上存在不足。本文提出一种基于改进 YOLOv8n 的米粒完整度检测方法。通过工业相机采集不同带胚等级米粒图像，并利用改进分水岭算法解决米粒粘连问题，实现单粒米精确分割。在 YOLOv8n 结构中引入 MobileViT 模块以增强轻量化特征提取，同时结合 SE 注意力机制突出关键区域特征，从而提升带胚程度分类识别性能。实验结果表明，该方法在检测精度上较原始 YOLOv8n 模型提升了约 4.2%，验证了其在智能粮食加工与食品质量检测领域的应用价值与推广潜力。

中图分类号:

. 基于改进的 YOLOv8n 留胚米带胚程度检测分类[J]. 农业与技术, 2025, 45(23): 22-27.

参考文献

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