[發明專利]一種基于神經網絡的果蔬稱重方法及儲存介質、裝置

在審

• 申請號: 201911374027.6
• 申請日: 2019-12-27
• 公開（公告）號: CN111160450A
• 公開（公告）日: 2020-05-15
• 發明（設計）人: 江昊;王斌;徐剛;江威;鄧嵩源
• 申請（專利權）人: 中山德著智能科技有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06K9/40;G06K9/46;G06N3/04
• 代理公司: 廣州嘉權專利商標事務所有限公司 44205
• 代理人: 李旭亮

1.一種基于神經網絡的果蔬稱重方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1、獲取多張不同角度的果蔬照片；

S2、基于神經網絡模型至少對一張果蔬照片進行識別，得出果蔬的種類信息；

S3、從多張不同角度的果蔬照片中獲取果蔬的輪廓信息；

S4、根據果蔬的輪廓信息計算果蔬體積，由與該果蔬的種類信息匹配的果蔬預設密度信息以及果蔬體積得出果蔬重量信息。

2.根據權利要求1所述的一種基于神經網絡的果蔬稱重方法，其特征在于：在S1中，獲取三張果蔬照片，分別是與x、y軸平行的第一圖片、與y、z軸平行的第二圖片以及與x、z軸平行的第三圖片；在S3中，從第一圖片、第二圖片以及第三圖片中分別提取第一輪廓信息、第二輪廓信息和第三輪廓信息，在S4中，利用第一輪廓信息、第二輪廓信息和第三輪廓信息計算果蔬體積。

3.根據權利要求1所述的一種基于神經網絡的果蔬稱重方法，其特征在于：在S4中，對輪廓信息進行像素個數計算得出輪廓內的像素個數，從輪廓信息得出圖像像素長度，根據像素個數與圖像像素長度得出果蔬實際長度。

4.根據權利要求3所述的一種基于神經網絡的果蔬稱重方法，其特征在于：在S4中，對多張不同角度的果蔬照片的輪廓信息處理得出果蔬的實際長預估值、實際寬預估值以及實際高預估值，根據實際長預估值、實際寬預估值以及實際高預估值計算果蔬體積。

5.根據權利要求1所述的一種基于神經網絡的果蔬稱重方法，其特征在于：每種果蔬均設置相對應的果蔬預設密度信息，在S2中，得出果蔬的種類信息后，匹配出相對應的果蔬預設密度信息。

6.根據權利要求1所述的一種基于神經網絡的果蔬稱重方法，其特征在于：在S1中，在獲取果蔬照片后，對果蔬照片進行圖質增強和/或濾波和/或去噪處理。

7.一種儲存介質，其特征在于：儲存有如權利要求1-6任一項所述的一種基于神經網絡的果蔬稱重方法，并且能夠被計算機讀取運行。

8.一種裝置，其特征在于，包括主控模塊、多個攝像模塊以及顯示模塊，多個攝像模塊能夠分別以不同拍攝角度朝向待稱重果蔬，主控模塊分別與多個攝像模塊以及顯示模塊電性連接，主控模塊運行如權利要求1-6任一項所述的一種基于神經網絡的果蔬稱重方法，得出果蔬重量信息，并且通過顯示模塊輸出。