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(1)本项目建立了具有专家真值标注的用于小麦不完善粒细粒度识别的高质量、大样本图像数据库,并形成了一套可拓展不同农作物外观品质图像数据库构建的理论方法和工具; (2)本项目针对小麦不完善粒外观品质特点,设计了一种注意概率图引导下基于裁剪与擦除学习的监督细粒度模型,并将多分类问题转化为多级二分类问题,形成了-1基于“知识 数据"驱动的细粒度识别模型算法池; (3)本项目基于30打印技术和机器礼见觉测量原则,构建出适用于颗粒状农作物的全信息机器视觉采集系统模块: (4)本项目针对小麦国家质检标准的实际要求通过软硬件交互设计提供视觉引导的分拣技术,辅助操作人员对系统所检测出的小麦不完善粒进行快速分和称重.