[發(fā)明專利]一種紅棗外觀品質分類方法、裝置、設備及存儲介質

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201910582692.8
• 申請日: 2019-07-01
• 公開（公告）號: CN110309879A
• 公開（公告）日: 2019-10-08
• 發(fā)明（設計）人: 耿磊;馬鳴帥;肖志濤;張芳;吳駿;劉彥北;王雯
• 申請（專利權）人: 天津工業(yè)大學
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06K9/32
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發(fā)明實施例公開了一種紅棗外觀品質分類方法、裝置、設備及存儲介質。該方法包括：采集紅棗原始圖像；對所述紅棗原始圖像進行預處理，提取所述紅棗原始圖像的感興趣區(qū)域，并對所述感興趣區(qū)域進行歸一化尺寸操作，得到相同尺寸大小的紅棗圖像的感興趣區(qū)域圖像；利用優(yōu)化的卷積神經網絡對所述紅棗圖像的感興趣區(qū)域圖像進行訓練，得到訓練好的紅棗外觀品質分類模型；用所述紅棗外觀品質分類模型對紅棗圖像進行測試，得到紅棗外觀品質的分類結果。本發(fā)明實施例實現了結合多通道加權和信息聚合機制的卷積神經網絡對紅棗外觀品質的準確分類，解決了紅棗分類品級定位不精確的問題，使得對紅棗外觀品質的分類效率提高。

技術領域

本發(fā)明實施例涉及食品安全檢測領域，尤其涉及一種紅棗外觀品質分類方法、裝置、設備及存儲介質。

背景技術

紅棗，在中國已有八千多年的種植歷史，滄州市作為中國北方著名的產棗城市，也擁有全國最大的紅棗交易市場。2017年，滄州紅棗交易市場紅棗交易額為382億元，利潤總額達65.6億元，隨著交易輻射面的擴大和交易量逐漸增加，商販對紅棗品質的要求也是越來越高。

目前對于紅棗品質的分類是采用人工進行分揀，有經驗的工人可以對完好的、干條的、有裂口的和表皮破損這四類品質的紅棗進行分類。

但是人工分揀效率低下，且成本過高，對紅棗外觀的品質分類也沒有一個固定的標準。

發(fā)明內容

本發(fā)明實施例提供一種紅棗外觀品質分類方法、裝置、設備及存儲介質，以提高紅棗外觀品質的分類效率。

第一方面，本發(fā)明實施例提供了一種紅棗外觀品質分類的方法，包括：采集紅棗原始圖像；

對所述紅棗原始圖像進行預處理，提取所述紅棗原始圖像的感興趣區(qū)域，并對所述感興趣區(qū)域進行歸一化尺寸操作，得到相同尺寸大小的紅棗圖像的感興趣區(qū)域圖像；

利用優(yōu)化的卷積神經網絡對所述紅棗圖像的感興趣區(qū)域圖像進行訓練，得到訓練好的紅棗外觀品質分類模型；

用所述紅棗外觀品質分類模型對紅棗圖像進行測試，得到紅棗外觀品質的分類結果；

其中，所述優(yōu)化的卷積神經網絡為在34層殘差網絡結構的基礎上，通過通道加權，網絡增強包含有用信息的特征；并通過學習全局信息來抑制無用的特征，多通道信息聚合模塊嵌入在網絡中每個模塊的末尾，以聚合各種不同感受野中的特征。

可選的，對所述紅棗原始圖像進行預處理，提取所述紅棗原始圖像的感興趣區(qū)域，包括：

對所述紅棗原始圖像進行二值化操作；然后用所述紅棗原始圖像中的紅棗邊界的上邊界、左邊界和下邊界構成最小外接正方形區(qū)域，提取紅棗圖像的感興趣區(qū)域。

可選的，所述優(yōu)化的卷積神經網絡為在34層殘差網絡結構的基礎上，通過通道加權，網絡增強包含有用信息的特征，包括：

所述通道加權使用全局平均池化對卷積層輸出的每個通道的通道特征進行壓縮，使其成為一個實數數列，該實數數列中的每個實數具有描述對應通道特征的特點；通過門限機制中的全連接層配合激活函數的使用，對之前得到的實數數列進行維度壓縮和維度還原，使其在較低的層上可以學習去激勵可信息化的特征，在較高的層上，對不同的輸入有高度的具體類別響應；將經過門限機制的輸出權重看作是經過特征選擇后的每個特征通道的重要性，然后通過乘法逐通道加權到先前的特征上，完成在通道維度上的對原始特征的重標定。

可選的，多通道信息聚合模塊嵌入在網絡中每個模塊的末尾，以聚合各種不同感受野中的特征，包括：

所述多通道信息聚合模塊利用了特征信息累加的方法，對一個模塊中不同通道的多個維度信息進行聚合，通過形成一個稀疏網絡結構，既能夠產生稠密的數據，又能增加神經網絡表現。