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龙图腾网获悉合肥佳富特机器人科技有限责任公司申请的专利一种基于机器视觉的穴盘大苗龄分级检测方法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：CN121366360B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202511946468.4，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于机器视觉的穴盘大苗龄分级检测方法是由林茂先;蔡奎;秦超杰;贾传飞;田朝东;沈鑫设计研发完成，并于2025-12-23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穴盘大苗龄分级检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及农作物育苗技术领域，具体的是一种基于机器视觉的穴盘大苗龄分级检测方法，包括：使用预设角度采集穴盘苗图像，并确定穴盘中各幼苗对应的检测点；通过检测点在图像中的坐标，将检测点以图像生长的方式，确定茎秆和叶片对应的目标区域；基于分割后的目标区域，提取目标区域对应的形态特征，通过形态特征在连续时间序列下的差异，确定目标区域的生长差异特征和分类标签；基于目标区域的生长差异特征，建立形态特征与幼苗苗龄的关联关系，并结合幼苗的平均形态特征，对生长差异特征进行趋势拟合，得到对应苗龄的分级特征区间，将对应数据作为输出的穴盘分级报告；实现了穴盘苗分级处理的精度和效率。

本发明授权一种基于机器视觉的穴盘大苗龄分级检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器视觉的穴盘大苗龄分级检测方法，其特征在于，包括： S1，使用预设角度采集穴盘苗图像，并确定穴盘中各幼苗对应的检测点； S2，通过检测点在图像中的坐标，将检测点以图像生长的方式，确定茎秆和叶片对应的目标区域； S3，基于分割后的目标区域，提取目标区域对应的形态特征，通过形态特征在连续时间序列下的差异，确定目标区域的生长差异特征和分类标签； S31，提取穴盘苗图像中任一目标区域的茎粗、株高和叶面积，将茎粗、株高和叶面积株高比作为输出的形态特征，构建各目标区域对应的特征子集；S32，将特征子集按照多苗龄下的取值，构建时间序列向量，并以时间序列向量在相邻苗龄下的差异，确定时间序列向量对应的差异特征；S33，对每个时间序列向量的差异特征进行匹配识别，确定处于同一差异维度下的目标区域；S34，对处于同一差异维度下的目标区域，以差异特征与健康苗生长特征基准库的欧氏距离，对差异特征设置分类标签，并以分类后的数据视为输出的生长差异特征； S4，基于目标区域的生长差异特征，建立形态特征与幼苗苗龄的关联关系，并结合幼苗的平均形态特征，对生长差异特征进行趋势拟合，得到对应苗龄的分级特征区间； S5，以各幼苗的分级特征区间和分类标签进行分级检测，确定每个分级特征区间下的分级结果，在分级结果归属于对应苗龄时，将对应数据作为输出的穴盘分级报告。

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