申请/专利权人：青岛兴牧畜牧科技发展有限公司

申请日：2024-02-06

公开（公告）日：2024-04-26

公开（公告）号：CN117934962A

主分类号：G06V10/764

分类号：G06V10/764;G06T7/90;G06T7/00;G06T5/80;G06T7/10;G06N3/0464;G06N3/08;G06V10/82;G06V10/12

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.14#实质审查的生效;2024.04.26#公开

摘要：一种基于参照色卡图像校正的猪肉质量分类方法，其特征在于，采用参照色卡对图像进行校正，所述参照色卡为劳尔色卡，其步骤如下：S102：图像分割，对所获取的猪肉样品图片进行处理，从中分离出只包含劳尔色卡的图像；S103，预训练校正模型，将步骤S102中获取的劳尔色卡图像进行训练；S104：图像校正处理；S105，AlexNet模型训练，采用AlexNet模型对图像进行训练，获得训练好的分类模型；S106，将训练好的分类模型应用于猪肉质量分类。其有益效果为通过预训练VGG16模型，获取与图像对应的图像的颜色变换矩阵，从而实现对猪肉样品图像的高度真实还原，提高猪肉样品图像的质量。

主权项：1.一种基于参照色卡图像校正的猪肉质量分类方法，其特征在于，采用参照色卡对图像进行校正，所述参照色卡为劳尔色卡，其步骤如下：S101：获取猪肉样品图片，通过图像采集器，获得同一光照条件下的猪肉样品图片，并对猪肉样品进行检测，根据检测结果对猪肉样品图片进行标记，分成好、差两类；S102：图像分割，对所获取的猪肉样品图片进行处理，从中分离出只包含劳尔色卡的图像；S103：预训练校正模型，对步骤S102中获取的劳尔色卡的图像进行训练；S104：图像校正处理，将步骤S102中获取的图像分割出其中只包含猪肉样品的图片，输入到步骤S103生成的预训练校正模型中，获得对应的颜色变换矩阵，再通过OpenCV的cv2.transform函数，根据所述颜色变换矩阵对只包含猪肉样品的图片进行校正，从而获得校正后的猪肉样品图像；S105，AlexNet模型训练，采用AlexNet模型对校正后的猪肉样品图像进行训练，获得训练好的分类模型；S106，将训练好的分类模型应用于猪肉质量分类；所述步骤S101中的图像采集器主要包括：底座1、外罩2、内罩3和盖板4，所述底座1上面设有外罩2，所述外罩2的内部设有内罩3，在外罩2和内罩3的顶端设有盖板4，所述底座1的内部设有用承载色卡和猪肉样品的载物台5；所述猪肉样品的检测指标为：PH值、色泽、脂肪含量和水分含量。

全文数据：

权利要求：

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