Чистота семян является ключевым фактором, определяющим урожай и доход фермеров, а быстрая и точная технология идентификации сортов — основой обеспечения чистоты семян. В данном исследовании предложен метод неразрушающего контроля семян кукурузы, основанный на сочетании светодиодной белой подсветки и модели YOLOv8, экспериментально подтверждающий высокую скорость, эффективность, точность и безразрушительный характер метода. При помощи оптимизированной системы отражательного белого светодиодного освещения были собраны и аннотированы изображения 12 008 семян четырёх сортов кукурузы. Сравнительные эксперименты показали, что основные показатели модели YOLOv8m значительно превосходят лёгкую модель YOLOv8s, эффективно решая проблему недостаточной точности распознавания морфологически схожих сортов. Средняя точность распознавания (AP), показатели полноты (Recall, R) и F1 для четырёх сортов достигли 99.8%, значение mAP@0.5 составило 99.4%. В тестах на реальном времени обработка одного изображения моделью YOLOv8m занимает 68.6 мс, удовлетворяя требования системы сортировки семян с низкой задержкой. Исследование также выявило влияние размера датасета на производительность модели, подтвердив высокую стабильность YOLOv8m на различных масштабах данных. Данное исследование предлагает точное и практическое техническое решение в области идентификации сортов семян.

семена кукурузы;распознавание сортов;глубокое обучение;YOLOv8