[發明專利]一種水果狀態無損識別方法

有效

• 申請號: 202210525324.1
• 申請日: 2022-05-16
• 公開（公告）號: CN114627469B
• 公開（公告）日: 2022-08-12
• 發明（設計）人: 王寧;魯奕君;于賽坤;齊正磐;段書用;丁湘燕;胡寧
• 申請（專利權）人: 河北工業大學
• 主分類號: G06V20/68
• 分類號: G06V20/68;G06V10/774;G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;B65C9/22;B65C9/36
• 代理公司: 天津市鼎拓知識產權代理有限公司 12233
• 代理人: 吳露蘭

本申請提供一種水果狀態無損識別方法，包括以下步驟：獲取水果的視覺圖像；根據視覺圖像，識別水果的外觀損傷類型；外觀損傷類型包括外觀有損和外觀無損；獲取外觀無損的水果的X射線圖像；根據X射線圖像，識別水果的內部損傷類型；內部損傷類型包括內部有損和內部無損；根據內部有損的水果的X射線圖像，識別水果的具體損傷類型；具體損傷類型包括內部碰傷和內部木栓。通過上述步驟，使得提高了檢測識別的可靠性，避免了冗雜的計算量的介入，進而提高了檢測效率，避免計算資源占用量大，也便于對識別后的水果狀態進行分類處理。

技術領域

本公開一般涉及水果狀態無損識別技術領域，具體涉及一種水果狀態無損識別方法。

背景技術

隨著當今世界的經濟發展，人們生活質量的提高，消費者對水果品質的要求也愈來愈高，因此需要對水果進行損傷檢測，滿足不同消費者的需求。無損檢測技術為實現這些需求提供了一種省時省力、高效、無損和無污染的檢測手段。

現有技術中，通常通過建立無損檢測模型，以“橫向”檢測方式對待檢測水果的所有損傷類型，即一個無損檢測模型即可檢測待檢測水果的所有損傷類型；這種“橫向”檢測方式下，導致對無損檢測模型的要求較高，需要較大數據量的訓練集樣本支持，而訓練過程或識別過程也由于數據量較大，使得計算過程復雜且冗余，效率較低。同時輸出待檢測水果的所有損傷類型后也不利于分級分類。

發明內容

鑒于現有技術中的上述缺陷或不足，期望提供一種可解決上述技術問題的一種水果狀態無損識別方法。

本申請提供一種水果狀態無損識別方法，包括以下步驟：

s1：獲取水果的視覺圖像；

s2：根據所述視覺圖像，識別水果的外觀損傷類型；所述外觀損傷類型包括外觀有損和外觀無損；

s3：獲取所述外觀無損的水果的X射線圖像；

s4：根據所述X射線圖像，識別水果的內部損傷類型；所述內部損傷類型包括內部有損和內部無損；

s5：根據內部有損的水果的X射線圖像，識別水果的具體損傷類型；所述具體損傷類型包括內部碰傷和內部木栓。

根據本申請實施例提供的技術方案，根據所述視覺圖像，識別水果的外觀損傷類型的方法為：

獲取第一數據集，將所述第一數據集分為第一訓練集和第一測試集；所述第一數據集包括外觀有損和外觀無損的視覺樣本圖像；

基于第一卷積神經網絡構建外觀檢測模型；

以第一訓練集和第一測試集對所述外觀檢測模型進行訓練和測試，得到訓練后的外觀檢測模型；

將步驟s1中得到的視覺圖像輸入至所述訓練后的外觀檢測模型中，輸出所述水果的外觀損傷類型。

根據本申請實施例提供的技術方案，根據所述X射線圖像，識別水果的內部損傷類型的方法為：

獲取第二數據集，將所述第二數據集分為第二訓練集和第二測試集；所述第二數據集包括內部有損和內部無損的三通道X射線圖像；

基于第二卷積神經網絡構建內部損傷預檢測模型；

以第二訓練集和第二測試集對所述內部損傷預檢測模型進行訓練和測試，得到訓練后的內部損傷預檢測模型；

將步驟s3中的X射線圖像由單通道調整為三通道并輸入至訓練后的內部損傷預檢測模型中，輸出所述水果的內部損傷類型。

根據本申請實施例提供的技術方案，根據內部有損的水果的X射線圖像，識別水果的具體損傷類型的方法為：

獲取第三數據集，將所述第三數據集分為第三訓練集和第三測試集；所述第三數據集包括內部碰傷和內部木栓的單通道X射線圖像；