[發明專利]一種酥餅品質評價方法、裝置及可讀存儲介質

有效

• 申請號: 202210874109.2
• 申請日: 2022-07-25
• 公開（公告）號: CN114943737B
• 公開（公告）日: 2022-10-21
• 發明（設計）人: 黃育東;王永來
• 申請（專利權）人: 深圳中食匠心食品有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/90;G06N20/00
• 代理公司: 天津創信方達專利代理事務所(普通合伙) 12247
• 代理人: 李京京

1.一種酥餅品質評價方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1：調用攝像頭采集多組烤制前后的標準酥餅圖像和實時酥餅圖像；

S2：使用學習模型對所述標準酥餅圖像進行分析，得到標準酥餅的膨脹系數；使用學習模型對所述實時酥餅圖像進行分析，得到實時酥餅的膨脹系數；其中所述學習模型將所述標準酥餅圖像和所述實時酥餅圖像等量分割為多個區域模塊；所述實時酥餅的膨脹系數和所述標準酥餅的膨脹系數進行比照，代入對比評價模型得到所述實時酥餅的膨脹特征值；

S3：提取烤制后的所述實時酥餅的各區域模塊的色度值，比照預存的烤制程度標準色卡，得到所述實時酥餅的各區域模塊的烤制程度，利用第一均勻評價方法得到所述實時酥餅的色度特征值；

S4：對所述實時酥餅的各區域模塊分別實施破碎操作，獲取所述實時酥餅的各區域模塊的破碎壓力值，根據所述破碎壓力值得到所述實時酥餅的各區域模塊的酥脆程度，利用第二均勻評價方法得到所述實時酥餅的酥脆度特征值；

S5：基于所述實時酥餅的各區域模塊的烤制程度和酥脆程度，獲取所述烤制程度和酥脆程度的極端程度因素；

S6：根據所述實時酥餅的膨脹特征值、色度特征值、酥脆度特征值和極端程度因素，代入歸一化模型得到所述實時酥餅的品質評價值；

所述第二均勻評價方法，包括：

建立實時酥餅酥脆程度因素集N={n₁，n₂，n₃，n₄，n₅，n₆，n₇}；其中，n₁代表烤硬，n₂代表較硬，n₃代表偏硬，n₄代表酥脆，n₅代表偏軟，n₆代表較軟，n₇代表烤軟；

建立實時酥餅酥脆程度因素集對應的模糊評價預設權重D=[d₁，d₂，d₃，d₄，d₅，d₆，d₇]；其中，d₁代表烤硬的預設權重，d₂代表較硬的預設權重，d₃代表偏硬的預設權重，d₄代表酥脆的預設權重，d₅代表偏軟的預設權重，d₆代表較軟的預設權重，d₇代表烤軟的預設權重；

建立對實時酥餅酥脆程度均勻性評價因素的模糊評價預設矩陣；其中，w₁₁，w₁₇，w₇₁，w₇₇為實時酥餅酥脆程度的預設經驗值；

選定加權值U₂，對所述實時酥餅烤制酥脆程度進行加權評價，得到所述實時酥餅的酥脆度特征值θ₃；

所述實時酥餅的酥脆度特征值的公式為：

；

所述歸一化模型為：

其中，λ為實時酥餅的品質評價值，θ₁為實時酥餅的膨脹特征值，θ₂為實時酥餅的色度特征值，θ₃為實時酥餅的酥脆度特征值，k₁為實時酥餅的膨脹特征值的預設權重，k₂為實時酥餅的色度特征值的預設權重，k₃為實時酥餅的酥脆度特征值的預設權重，為第一極端預設函數，為第二極端預設函數。

2.如權利要求1所述的酥餅品質評價方法，其特征在于，所述學習模型為使用多組數據通過機器學習訓練得出的，所述多組數據包括第一數據和第二數據，所述第一數據為標準酥餅烤制前的圖像，所述第二數據為標準酥餅烤制后的圖像。

3.如權利要求2所述的酥餅品質評價方法，其特征在于，所述學習模型以所述標準酥餅圖像和所述實時酥餅圖像的中心點作為原點建立平面坐標系，并在所述平面坐標系下將所述標準酥餅圖像和所述實時酥餅圖像進行等量分割，得到所述區域模塊的坐標。