Bildanalyseverfahren sowie selbstfahrender Feldhäcksler

Die vorliegende Erfindung betrifft ein Bildanalyseverfahren zur computerimplementierten Bestimmung des Kornaufschlussgrades (CSPSopt) von Körnern (23) innerhalb eines von Arbeitsaggregaten (20) eines Feldhäckslers (1) bearbeiteten Erntegutstroms (21), der ganze Körner (23) und zerkleinerte Körner (24) als Kornbestandteile (25) sowie Nicht-Kornbestandteile (26) umfasst, wobei mittels eines Kamerasystems (16) zyklisch Bilder (44) des Erntegutstroms (21) aufgenommen und an eine Bildanalyseeinrichtung (27) zur Auswertung übertragen werden, wobei zumindest ein Arbeitsaggregat (20) in Abhängigkeit vom bestimmten Kornaufschlussgrad (CSPSopt) angesteuert wird, wobei zur Bestimmung des Kornaufschlussgrades (CSPSopt) durch die Bildanalyseeinrichtung (27)- in den Bildern (44) enthaltene Bildpixel in Kornbestandteile (25) und Nicht-Kornbestandteile (26) klassifiziert werden,- innerhalb der als Kornbestandteile (25) klassifizierten Bildpixel eines aufgenommenen Bildes (44) eine Klassifizierung von ganzen Körnern (23) und zerkleinerten Körnern (24) mittels eines Segmentierungsmodells durchgeführt wird, und- dass eine von dem Segmentierungsmodell verwendete Verlustfunktion mit einem einstellbaren Gewichtungsfaktor (β) gewichtet wird An image analysis method for the computer-implemented determination of the degree of grain cracking of grains. A flow of harvested material is processed by working units of a forage harvester, with the flow including whole grains and crushed grains as grain components, and non-grain components. Images of the flow of harvested material are recorded via a camera system and transmitted to an image analysis apparatus for evaluation. At least one working unit is controlled depending on the degree of grain cracking. To determine the degree of grain cracking, image pixels in the images are classified into grain components and non-grain components, with a classification of whole grains and crushed grains performed within the image pixels of an image classified as grain components using a segmentation model, and a loss function, used by the segmentation model, being weighted with an adjustable weighting factor.