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针对种子包衣缺陷影响质量与发芽率的问题，研究人员基于 YOLO 算法开展甜菜种子包衣分类研究。利用 2000 张高分辨率图像构建数据库，通过 YOLOv10-N/L/X 模型训练，发现 YOLOv10X 准确率最高（93%-95%），YOLOv10N 推理速度最快（11.4-11.9 ms），为种子质量控制提供新方案。
甜菜种子在全球糖产业中占据重要地位，其包衣质量直接影响发芽率、作物抗逆性及农业生产效益。然而，传统种子包衣缺陷检测依赖人工观察，效率低且易受主观因素影响，难以满足现代农业规模化生产需求。随着全球种子包衣市场从 2023 年的 20 亿美元预计增长至 2028 年的 31 亿美元（CAGR 8.5%），开发高效精准的自动化检测技术成为行业迫切需求。在此背景下，土耳其安卡拉大学农业学院与土耳其糖厂公司糖研究所的研究人员开展了基于深度学习的甜菜种子包衣缺陷检测研究，相关成果发表于《Scientific Reports》。
研究团队以甜菜种子包衣缺陷分类为目标，采用 YOLO（You Only Look Once）系列算法构建检测模型。首先，通过顶部开放式拍摄箱在 1150 lx 恒定日光条件下，获取 2000 颗包衣甜菜种子的高分辨率（3000×4000 像素）RGB 图像，建立包含正常、破损、星形和粘附四种包衣类型的原始数据库。随后，利用 YOLOv10-N（纳米版）、YOLOv10-L（大型版）和 YOLOv10-X（超大型版）模型进行训练与验证，采用 80% 训练集和 20% 验证集的划分策略。
研究采用的关键技术包括：①高分辨率图像采集系统，确保种子包衣细节的精准捕捉；②YOLOv10 算法框架，其通过双标签分配策略（结合一对一和一对多匹配）优化训练过程，无需非极大值抑制（NMS）即可实现高效推理；③数据增强技术，对种子图像进行 90 度旋转以覆盖 360 度视角，提升模型对不同方位缺陷的识别能力。
检测模型性能评估
通过对比不同模型的准确率与推理时间，发现 YOLOv10-X 模型在检测精度上表现最优，正常包衣检测准确率为 93%，破损包衣 94%，星形包衣 94%，粘附包衣 95%。而 YOLOv10-N 模型推理速度最快，正常包衣检测耗时 11.5 ms，破损包衣 11.7 ms，星形包衣 11.4 ms，粘附包衣 11.9 ms。研究还通过混淆矩阵、精确率 - 召回率曲线等指标验证了模型的鲁棒性，结果表明 YOLOv10 系列模型在甜菜种子包衣缺陷分类中具有较高的可靠性。
包衣缺陷的影响与机制分析
研究指出，包衣破损可能导致保护性药剂流失、播种时粉尘增加及气吸式播种机堵塞；星形包衣因尖端结构易断裂，可能引发播种不均匀；粘附包衣则可能造成单粒种子成本增加。通过图像分析与深度学习结合，可实时识别上述缺陷，避免不合格种子流入市场，减少农业生产损失。
与现有技术的对比与创新
相较于传统基于质谱（Mass spectrometry）或低分辨率 RGB 图像的检测方法，本研究采用的 YOLOv10 算法在检测维度（新增星形、粘附缺陷类别）和准确率上显著提升。例如，张等人（Zhang et al.）基于 YOLOv5s 检测红三叶草包衣种子的最高准确率为 98.43%，而本研究中 YOLOv10-X 对甜菜种子粘附包衣的检测准确率达 95%，展现了算法对不同作物种子的适应性。此外，研究构建的 2000 颗种子原始数据库，通过高分辨率图像和多视角旋转增强，为模型训练提供了丰富样本，克服了公共数据库分辨率低、样本单一的缺陷。
结论与意义
该研究首次将 YOLOv10 算法应用于甜菜种子包衣缺陷检测，实现了对四种典型缺陷的精准分类，为种子加工环节的质量控制提供了高效的自动化解决方案。通过图像识别技术与深度学习的结合，可有效弥补传统人工检测的不足，降低生产成本，提升农业可持续性。未来研究可进一步探索不同光照条件、种子品种对算法性能的影响，并拓展至其他作物种子的包衣检测，推动智能农业技术的广泛应用。研究结果不仅为甜菜种子产业提供了技术支撑，也为深度学习在农业领域的跨作物应用奠定了基础。
