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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基于图像识别与质量拟合的稻谷整精米率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：CN121540706B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202610066223.0，技术领域涉及：G01N21/84；该发明授权基于图像识别与质量拟合的稻谷整精米率检测方法及系统是由李晓亮;李炜;李月;李克强;董德良;赵金辉;卢献礼;郑焱诚;范运乾;马浩然;赵江楠设计研发完成，并于2026-01-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图像识别与质量拟合的稻谷整精米率检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及稻谷检测技术领域，公开了一种基于图像识别与质量拟合的稻谷整精米率检测方法及系统，旨在解决现有方法存在流程繁琐、效率低下以及依赖称重设备的问题，方案主要包括：预先构建质量系数映射模型；采集待检测稻谷样品、其脱壳后所得糙米样品以及该糙米样品碾磨后所得精米样品的第一单体图像；对各第一单体图像进行识别，确定稻谷品种；识别整精米与碎米，计算整精米占精米样品的质量百分比，并计算稻谷图像总体积、糙米以及精米的图像总体积、平均长宽比和平均厚度；查询质量系数映射模型，确定对应的质量系数；计算待检测稻谷样品的整精米率。本发明实现了无称重检测，并且提升了检测精度和效率，特别适用于粮食收购、加工和储藏。

本发明授权基于图像识别与质量拟合的稻谷整精米率检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于图像识别与质量拟合的稻谷整精米率检测方法，其特征在于，所述方法包括： 预先构建第一质量系数映射模型和第二质量系数映射模型； 所述第一质量系数映射模型用于建立稻谷品种、稻谷样品的图像总体积及其对应糙米样品的图像总体积、平均长宽比和平均厚度与第一质量系数之间的映射关系；所述第一质量系数用于表示稻谷样品的总质量与其脱壳后所得糙米样品的总质量之间的比值； 所述第二质量系数映射模型用于建立稻谷品种、糙米样品的图像总体积及其对应精米样品的图像总体积、平均长宽比和平均厚度与第二质量系数之间的映射关系；所述第二质量系数用于表示糙米样品的总质量与其碾磨后所得精米样品的总质量之间的比值； 采集待检测稻谷样品、其脱壳后所得糙米样品、以及该糙米样品碾磨后所得精米样品的第一单体图像，并对各第一单体图像进行预处理； 利用预先训练的深度学习网络模型对各第一单体图像进行识别，确定稻谷品种；识别精米样品中的整精米与碎米，计算整精米占精米样品的质量百分比B%，并计算待检测稻谷样品的图像总体积V1、糙米样品的图像总体积V2、糙米样品的平均长宽比A1和糙米样品的平均厚度H1以及精米样品的图像总体积V3、精米样品的平均长宽比A2和精米样品的平均厚度H2； 根据识别出的稻谷品种、计算出的待检测稻谷样品的图像总体积V1以及糙米样品的图像总体积V2、糙米样品的平均长宽比A1和糙米样品的平均厚度H1，查询所述第一质量系数映射模型，确定待检测稻谷样品对应的第一质量系数C1； 根据识别出的稻谷品种、计算出的糙米样品的图像总体积V2以及精米样品的图像总体积V3、精米样品的平均长宽比A2和精米样品的平均厚度H2，查询所述第二质量系数映射模型，确定待检测稻谷样品对应的第二质量系数C2； 根据质量百分比B%、第一质量系数C1及第二质量系数C2计算待检测稻谷样品的整精米率R； 所述第一质量系数映射模型的构建方法包括： 采集多个已知品种、已知质量的稻谷样品及其脱壳后糙米样品的第二单体图像，并对各第二单体图像进行预处理； 利用预先训练的深度学习网络模型对各第二单体图像进行识别，计算稻谷样品的图像总体积、糙米样品的图像总体积、糙米样品的平均长宽比和糙米样品的平均厚度；同时测量稻谷样品的总质量M1和糙米样品的总质量M2； 计算稻谷样品的总质量M1与其脱壳后所得糙米样品的总质量M2之间的实际第一质量系数，根据实际第一质量系数计算每个样品对应的实际第一修正系数，计算公式如下： ； ； 以稻谷品种、糙米样品的平均长宽比和糙米样品的平均厚度为特征参数，以实际第一修正系数为目标值，通过回归算法进行拟合训练，得到第一修正系数K1的预测模型，根据所述第一修正系数K1的预测模型构建第一质量系数映射模型，如下： ； 其中，，表示第一修正系数K1的预测模型，P表示稻谷品种； 所述第二质量系数映射模型的构建方法包括： 采集多个已知品种、已知质量的糙米样品及其碾磨后精米样品的第三单体图像，并对各第三单体图像进行预处理； 利用预先训练的深度学习网络模型对各第三单体图像进行识别，计算糙米样品的图像总体积、精米样品的图像总体积、精米样品的平均长宽比和精米样品的平均厚度；同时测量糙米样品的总质量M2和精米样品的总质量M3； 计算糙米样品的总质量M2与其碾磨后所得精米样品的总质量M3之间的实际第二质量系数，根据实际第二质量系数计算每个样品对应的实际第二修正系数，计算公式如下： ； ； 以稻谷品种、精米样品的平均长宽比和精米样品的平均厚度为特征参数，以实际第二修正系数为目标值，通过回归算法进行拟合训练，得到第二修正系数K2的预测模型，根据所述第二修正系数K2的预测模型构建第二质量系数映射模型，如下： ； 其中，，表示第二修正系数K2的预测模型，P表示稻谷品种； 所述整精米率R的计算公式如下： 。

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