申请/专利权人：深圳市中农易讯信息技术有限公司

申请日：2023-09-21

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN116958150B

主分类号：G06T7/00

分类号：G06T7/00;G06T7/62;G06V10/24;G06V10/40;G06V10/774;G06V20/68;G01N21/88

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.02#授权;2023.11.14#实质审查的生效;2023.10.27#公开

摘要：本申请涉及农产品的缺陷检测和缺陷等级划分领域，提供了一种农产品的缺陷检测和缺陷等级划分方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括获取通过摄像头对待测水果拍摄的多个视角的待测水果图像；将每个所述待测水果图像输入至已训练好的第一缺陷识别模型中进行识别，得到每个所述待测水果图像的水果区域图和缺陷区域图；此时的缺陷区域图有可能是疑似缺陷区域；为了更进一步的确认缺陷区域图是否有缺陷区域，进而对每个缺陷区域图进行二次缺陷识别，得到所述待测水果的缺陷等级。提高农产品的缺陷识别和缺陷等级划分的准确率。

主权项：1.一种农产品的缺陷检测和缺陷等级划分方法，其特征在于，所述方法包括：获取通过摄像头对待测水果拍摄的多个视角的待测水果图像；将每个所述待测水果图像输入至已训练好的第一缺陷识别模型中进行识别，得到每个所述待测水果图像的水果区域图和缺陷区域图；对每个所述水果区域图进行特征提取，得到对应的水果特征向量；所述水果特征向量包括水果像素坐标和水果灰度值；对每个所述缺陷区域图进行特征提取，得到对应的缺陷特征向量；所述缺陷特征向量包括缺陷像素坐标和缺陷灰度值；根据每个所述缺陷区域图的所述缺陷特征向量计算对应的协方差矩阵，基于所述协方差矩阵确定对应所述缺陷区域图的第一特征向量和第二特征向量；其中所述基于所述协方差矩阵确定对应所述缺陷区域图的第一特征向量和第二特征向量包括：通过奇异值公式计算位于缺陷坐标系下的初始第一特征向量和初始第二特征向量；将所述初始第一特征向量与中心像素坐标相加，得到对应所述缺陷区域图在所述像素坐标系下的第一特征向量；将所述初始第二特征向量与中心像素坐标相加，得到对应所述缺陷区域图在像素坐标下的第二特征向量；所述缺陷坐标系是以每个所述缺陷区域图的中心为原点建立的坐标系；所述中心像素坐标是所述缺陷区域图中所有缺陷特征向量的所述缺陷像素坐标的平均值；所述像素坐标系是以所述缺陷区域图的左下角的坐标点作为原点建立的坐标系；根据每个所述缺陷区域图的所述缺陷特征向量和对应所述水果区域图的所述水果特征向量，更新对应所述缺陷区域图的所述缺陷灰度值，记为更新缺陷灰度值；将所述缺陷区域图的每个所述缺陷像素坐标和对应的所述更新缺陷灰度值相乘，得到对应的子质心像素坐标；将所述缺陷区域图对应的所有所述子质心像素坐标的平均值作为所述缺陷区域图的第三特征向量；将所述第一特征向量、所述第二特征向量和所述第三特征向量作为对应所述缺陷区域图的参考特征向量；基于所述参考特征向量以及预先设置的标准特征向量，确定对应所述缺陷区域图的旋转平移矩阵；将每个所述缺陷区域图的所述缺陷像素坐标按照对应的所述旋转平移矩阵进行坐标转换，得到转换后的校正缺陷区域图；将每个所述校正缺陷区域图输入至已训练好的第二缺陷识别模型中进行识别，得到所述待测水果的缺陷等级。

全文数据：

权利要求：

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