文献类型： 中文期刊

作者： 姜宁 ¹ ; 陈静 ² ; 余昌霞 ¹ ; 苏海辉 ³ ; 董浩然 ¹ ; 李巧珍 ¹ ; 于海龙 ¹ ; 李正鹏 ¹ ;

作者机构： 1.上海市农业科学院食用菌研究所国家食用菌工程技术研究中心

2.上海丰科生物科技股份有限公司

3.漳州市乐辉智能科技有限公司

关键词： 斑玉蕈;深度学习;YOLOv5;图像识别;菌盖斑点

期刊名称： 食用菌学报

ISSN： 1005-9873

年卷期： 2025 年 32 卷 004 期

页码： 81-90

收录情况： 北大核心

摘要： 为提高斑玉蕈（Hypsizygus marmoreus）生产过程中质量监测能力，基于深度学习和图像识别技术构建菌盖斑点表型识别分析系统。采用MV-CA013-20GC工业相机采集斑玉蕈菌盖图像，并通过图像颜色校正（标准色块提取、白平衡校正和Lab色域转换与色差优化）消除环境光干扰，确保图像色彩还原准确，采用X-AnyLabeling 2.5.3对500张图像进行边界框标注，构建训练数据集，基于YOLOv5检测模型开展模型训练，训练完成后选用树莓派4B部署平台实现菌盖自动分割与菌盖斑点特征分析，采用OpenCV的findContours算法提取斑点数量、大小、分布状态和颜色。该系统可有效完成菌盖斑点表型识别与分析。