近日，理学院物理暨电子系张祥雪教授指导本科生陈思宇等在农林科学类top期刊《Computers And Electronics In Agriculture》（中科院2023分区大类一区，影响因子：8.3）上发表研究论文“Soft X-ray image recognition and classiffcation of maize seed cracks based on image enhancement and optimized YOLOv8 model”。理学院电子20级陈思宇、李宜轩，电子21级张屹东，生物学院生物20级杨一凡等4位本科同学参与此项工作，论文通讯作者为张祥雪教授。

玉米作为重要的粮食作物和饲料作物，从收获到播种的各个环节，易出现不同程度损伤，导致玉米种子内部的胚乳产生裂纹，其隐性损伤严重影响玉米的发芽、出苗等，故实现玉米种子内部应力裂纹的精准、快速检测，对于提高种植效益和种子品质有着重要作用。当前研究的玉米种子内部裂纹检测主要基于光学成像，但是由于植物细胞壁的存在，导致植物细胞透光性不足，光源散射会影响特征提取过程，影响玉米种子检测的泛化性。该项目将软X光成像技术替代可见光成像应用于种子内部缺陷检测，基于软X射线设计了一种结合深度学习和小波阈值去噪、标准化、双边滤波和拉普拉斯锐化等图像增强的非侵入式成像方法，解决了玉米种子透光性不强、种子裂纹难以定位、算法泛化性差等问题。项目使用改进多种图形模型对种子图像进行识别训练，其中经项目组改进的YOLOv8 s模型和图像增强方法，在平均识别准确率和平均单帧图片检测时间的优化上取得了显著进展。

该论文受到大学生创新项目“基于软X射线透射和图像识别的玉米种子损伤自动检测装置”支持，依托项目申请的两项发明专利也已经通过初审并公开发布，目前项目已结题并获评优秀。

近年来，理学院高度重视学生的创新能力和科研综合素养培养，大力支持大学生创新项目研究、鼓励跨学院进行科研协作，并取得了显著进展。理学院将进一步完善学生综合科研能力培养机制、拓宽人才培养途径，推进专业人才培养质量提升。