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龙图腾网恭喜南京农业大学三亚研究院;南京农业大学申请的专利一种基于语义分割的小麦籽粒中淀粉粒的高通量分析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：CN120088783B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202510571513.6，技术领域涉及：G06V20/69；该发明授权一种基于语义分割的小麦籽粒中淀粉粒的高通量分析方法是由仲迎鑫;王恒通;姜东;班泽楠;孙壮壮;路宽;徐山;高明昊设计研发完成，并于2025-05-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于语义分割的小麦籽粒中淀粉粒的高通量分析方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于语义分割的小麦籽粒中淀粉粒的高通量分析方法，包括步骤：S1、进行轮廓勾勒，获取标注数据集；S2、构建SGnet模型训练，选取最终模型；S3、选择任意原始显微图像输入最终模型，获得每个淀粉颗粒的等效直径并按照等效直径大小自动划分不同颗粒，基于质心的径向分层算法将胚乳分层区域划分为不同层，统计每层中不同类型颗粒的数量比例、平均直径和面积分布。本发明构建SGnet模型，经过空洞卷积与ASPP模块融合多尺度特征等操作，获取出能自动运行的最终模型，减少人工操作，并能处理不规则颗粒及密集重叠场景，支持成熟籽粒或幼嫩颖果的分析，无需使用高成本粒度分析仪，还兼具准确性和计算效率。

本发明授权一种基于语义分割的小麦籽粒中淀粉粒的高通量分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于语义分割的小麦籽粒中淀粉粒的高通量分析方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、先利用图像标注工具，对每个原始显微图像中的每个淀粉颗粒均进行逐一轮廓勾勒，包括：对形态规则的每个球形颗粒，通过最少顶点拟合快速标记；对重叠、呈多边形或盘形的每个不规则颗粒，增加顶点密度用于控制边界贴合并进行对应标记；对每个被标记的颗粒分别赋予唯一标识符ID，再归类到预设的淀粉颗粒分组； 再利用图像标注工具自动生成与每个原始显微图像同名的每个mask掩码图，将每个mask掩码图的集合，作为预标注数据集；再对预标注数据集进行多维度数据增强，包括几何变化、像素级扰动调整和随机擦除优化；然后，进行标准化处理，获得标注数据集； S2、先基于DeepLabV3+架构构建SGnet模型，SGnet模型的编码器采用ResNet50作为骨干网络，通过深度可分离卷积将SGnet模型中对标注数据集的默认3×3卷积分解为空间卷积和通道卷积； 将步骤S1中的标注数据集作为SGnet模型的输入，利用编码器在ResNet50的后三层引入空洞卷积且设置空洞卷积的参数AtrousRate=2，用于将分辨率从132提升至116；同时，在SGnet模型的ASPP模块中，并行部署多种不同采样率的空洞卷积分支并进行全局平均池化；然后，利用解码器将分辨率恢复至14并进行一次上采样，开始进行模型训练；训练时，通过早停机制选取测试集上mIoU最高的模型作为最终模型； S3、选择步骤S1中的任意原始显微图像进行双线性插值Resize重置像素尺寸、中值滤波及标准化预处理；将标准化预处理后的图像输入步骤S2中的最终模型，最终模型输出分割掩码图像后经形态学闭运算和连通域分析，去除干扰；再基于纯净掩码和椭圆拟合计算，获得分割掩码图像中的淀粉颗粒总数和每个淀粉颗粒的等效直径，并按照等效直径大小自动划分A、B、C型颗粒，同时，基于质心的径向分层算法将胚乳分层区域划分为外层、中层和内层，统计每层中不同类型颗粒的数量比例、平均直径和面积分布，用于表征空间分布特征。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南京农业大学三亚研究院;南京农业大学，其通讯地址为：572025 海南省三亚市崖州区崖州湾科技城雅布伦产业园一号楼四楼401区；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。