1.一種基于機(jī)器視覺(jué)的空心鮮食大豆檢測(cè)方法，其特征在于，所述檢測(cè)方法包括如下步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于機(jī)器視覺(jué)的空心鮮食大豆檢測(cè)方法，其特征在于，所述步驟1中，利用呈上下設(shè)置的透射光源和反射光源對(duì)鮮食大豆進(jìn)行同時(shí)照射，獲取具有透射信息和表面信息的鮮食大豆rgb圖像。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于機(jī)器視覺(jué)的空心鮮食大豆檢測(cè)方法，其特征在于，所述步驟2中采用基于輪廓的邊緣檢測(cè)算法提取單個(gè)鮮食大豆圖像，構(gòu)建每個(gè)鮮食大豆中心坐標(biāo)的具體方法為：
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于機(jī)器視覺(jué)的空心鮮食大豆檢測(cè)方法，其特征在于，所述步驟3中還包括使用數(shù)據(jù)擴(kuò)增方法對(duì)原始訓(xùn)練集數(shù)據(jù)進(jìn)行擴(kuò)增，所采用的數(shù)據(jù)擴(kuò)增方法包括對(duì)采集的鮮食大豆rgb圖像進(jìn)行翻轉(zhuǎn)、旋轉(zhuǎn)、縮放、裁剪、平移和噪聲擾動(dòng)操作中的至少一種，且對(duì)每張鮮食大豆rgb圖像增強(qiáng)至少4次。
5.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于機(jī)器視覺(jué)的空心鮮食大豆檢測(cè)方法，其特征在于，所述步驟4中，利用標(biāo)注后的鮮食大豆數(shù)據(jù)集構(gòu)建改進(jìn)的yolov8分類模型，其具體方法是：
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于機(jī)器視覺(jué)的空心鮮食大豆檢測(cè)方法，其特征在于，在所述yolov8分類模型的head部分添加有shuffleattention注意力機(jī)制。
7.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于機(jī)器視覺(jué)的空心鮮食大豆檢測(cè)方法，其特征在于，所采用的quality?focal?loss損失函數(shù)算法是：
8.一種基于機(jī)器視覺(jué)的空心鮮食大豆分揀裝置，其特征在于，所述分揀裝置包括：
9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的基于機(jī)器視覺(jué)的空心鮮食大豆分揀裝置，其特征在于，所述上光源和下光源均為光強(qiáng)可調(diào)的led條形光源，所述上光源和下光源中的其一光源為透視鮮食大豆內(nèi)部籽粒的透射光源，另一個(gè)光源為反射光源；所述圖像采集單元中包括面陣相機(jī)，所述面陣相機(jī)距離拋落的鮮食大豆距離為40cm；所述分選機(jī)構(gòu)為氣吹式分選裝置。
10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的基于機(jī)器視覺(jué)的空心鮮食大豆分揀裝置，其特征在于，所述分揀裝置上還設(shè)有人機(jī)交互終端，其分別與所述的面陣相機(jī)、中央控制器、照明機(jī)構(gòu)和分選機(jī)構(gòu)通過(guò)信號(hào)線連接。