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准确获取西兰花花球面积和新鲜度是确定其长势的关键步骤,本研究通过对深度残差网络ResNet进行改进得到一种新型的西兰花花球分割模型,并通过花球部位黄绿颜色占比判断其新鲜度,实现低成本高效准确地西兰花表型信息提取。主要技术流程包括:(1)基于地面自动影像获取平台拍摄西兰花花球正射影像并建立原始数据集;(2)对训练图像进行预处理并输入模型进行分割;(3)基于颜色信息用粒子群结构PSO和大津法Otsu对分割结果进一步进行阈值分割,获取其新鲜度指标。试验结果表明:本研究建立的分割模型精度优于传统深度学习模型