[發(fā)明專利]食物拉花檢測方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010638134.1
• 申請日: 2020-07-01
• 公開（公告）號: CN111754509A
• 公開（公告）日: 2020-10-09
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 張競藝;仇雪雅
• 申請（專利權(quán)）人: 上海明略人工智能（集團）有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/62;G06T7/70;G06T7/13
• 代理公司: 北京超成律師事務(wù)所 11646
• 代理人: 裴素英

1.一種食物拉花檢測方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取待檢測食物圖像；其中，所述待檢測食物圖像為外觀具有多個拉花的食物圖像；

采用預(yù)設(shè)的識別模型對所述待檢測食物圖像進行檢測，得到所述待檢測食物圖像的拉花信息；

根據(jù)所述拉花信息和預(yù)設(shè)拉花標準，檢測所述待檢測食物圖像中的拉花是否合格。

2.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述預(yù)設(shè)拉花標準包括：至少一種類型的檢測標準；

所述根據(jù)所述拉花信息和預(yù)設(shè)拉花標準，檢測所述待檢測食物圖像中的拉花是否合格，包括：

根據(jù)所述拉花信息，采用至少一種類型的檢測標準，分別檢測所述待檢測食物圖像中的拉花是否合格；

若所述至少一種類型的檢測標準均檢測合格，則確定所述待檢測食物圖像中的拉花合格；

若存在至少一種類型的檢測標準檢測不合格，則確定所述待檢測食物圖像中的拉花不合格。

3.如權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述拉花信息包括：拉花數(shù)量；所述至少一種類型的檢測標準包括：預(yù)設(shè)的拉花數(shù)量標準；

所述根據(jù)所述拉花信息，采用至少一種類型的檢測標準，分別檢測所述待檢測食物圖像中的拉花是否合格，包括：

判斷所述拉花數(shù)量是否為所述預(yù)設(shè)的拉花數(shù)量標準；

若是，則確定所述待檢測食物圖像中拉花的數(shù)量合格；

若否，則確定所述待檢測食物圖像中拉花的數(shù)量不合格。

4.如權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述拉花信息還包括：每個拉花的邊緣像素點坐標；所述至少一種類型的檢測標準還包括：預(yù)設(shè)的拉花大小標準；

所述根據(jù)所述拉花信息，采用至少一種類型的檢測標準，分別檢測所述待檢測食物圖像中的拉花是否合格，包括：

根據(jù)所述每個拉花的邊緣像素點坐標，確定所述每個拉花的直邊長度；

根據(jù)所述多個拉花的直邊長度，確定所述多個拉花的大小偏差；

判斷所述大小偏差，是否小于所述拉花大小標準對應(yīng)的大小偏差；

若是，則確定所述待檢測食物圖像中拉花的大小合格；

若否，則確定所述待檢測食物圖像的拉花的大小不合格。

5.如權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述多個拉花的直邊長度，確定所述多個拉花的大小偏差，包括：

根據(jù)所述多個拉花的直邊長度的數(shù)據(jù)方差，確定所述多個拉花的大小偏差。

6.如權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述至少一種類型的檢測標準還包括：預(yù)設(shè)的拉花位置標準；

所述根據(jù)所述拉花信息，采用至少一種類型的檢測標準，分別檢測所述待檢測食物圖像中的拉花是否合格，還包括：

根據(jù)所述每個拉花的邊緣像素點坐標，確定所述每個拉花的相鄰拉花角度，其中，所述相鄰拉花角度為：所述每個拉花和相鄰拉花的直邊線段的中垂線的夾角；

根據(jù)所述多個拉花的相鄰拉花角度，確定所述多個拉花的位置偏差；

判斷所述位置偏差，是否小于所述拉花位置標準對應(yīng)的位置偏差；

若是，則確定所述待檢測食物圖像中拉花的位置合格；

若否，則確定所述待檢測食物圖像的拉花的位置不合格。

7.如權(quán)利要求6所述的方法，其特征在于，根據(jù)所述多個拉花的相鄰拉花角度，確定所述多個拉花的位置偏差，包括：

根據(jù)所述多個拉花的相鄰拉花角度的數(shù)據(jù)方差，確定所述多個拉花的位置偏差。

8.如權(quán)利要求1－7中任一所述的方法，其特征在于，所述采用預(yù)設(shè)的識別模型對所述待檢測食物圖像進行檢測，得到所述待檢測食物圖像的拉花信息之前，所述方法還包括：

對所述待檢測食物圖像進行透視變換處理，以將所述待檢測食物圖像轉(zhuǎn)換為食物正面圖像；

所述采用預(yù)設(shè)的識別模型對所述待檢測食物圖像進行檢測，得到所述待檢測食物圖像的拉花信息，包括：

采用所述預(yù)設(shè)的識別模型，對所述食物正面圖像進行檢測，得到所述拉花信息。