一种基于三维点云与高光谱特征融合的种子检测方法

本发明提供了一种基于三维点云与高光谱特征融合的种子检测方法，该方法结合计算机视觉、光谱分析与深度学习技术，实现对小麦种子的精准分类与质量检测。首先，通过三维重建技术获取种子的空间形态数据，包括尺寸、体积和表面结构特征；其次，利用高光谱成像技术获取种子的光谱信息，并提取特定波段的光谱反射特征；然后，基于三维重建数据和高光谱数据构建多维度特征集，并利用卷积神经网络算法进行特征提取和分类识别，判定种子的品种及质量等级。该方法通过空间特征与光谱特征的多模态融合，结合CNN算法高效、准确地提取数据特征，有效提高了小麦种子分类的准确率与可靠性，可广泛应用于种子筛选、品种鉴定及农业生产质量控制等领域。