[发明专利]一种水果状态无损识别方法

说明书

本申请提供一种水果状态无损识别方法，包括以下步骤：获取水果的视觉图像；根据视觉图像，识别水果的外观损伤类型；外观损伤类型包括外观有损和外观无损；获取外观无损的水果的X射线图像；根据X射线图像，识别水果的内部损伤类型；内部损伤类型包括内部有损和内部无损；根据内部有损的水果的X射线图像，识别水果的具体损伤类型；具体损伤类型包括内部碰伤和内部木栓。通过上述步骤，使得提高了检测识别的可靠性，避免了冗杂的计算量的介入，进而提高了检测效率，避免计算资源占用量大，也便于对识别后的水果状态进行分类处理。

技术领域

本公开一般涉及水果状态无损识别技术领域，具体涉及一种水果状态无损识别方法。

背景技术

随着当今世界的经济发展，人们生活质量的提高，消费者对水果品质的要求也愈来愈高，因此需要对水果进行损伤检测，满足不同消费者的需求。无损检测技术为实现这些需求提供了一种省时省力、高效、无损和无污染的检测手段。

现有技术中，通常通过建立无损检测模型，以“横向”检测方式对待检测水果的所有损伤类型，即一个无损检测模型即可检测待检测水果的所有损伤类型；这种“横向”检测方式下，导致对无损检测模型的要求较高，需要较大数据量的训练集样本支持，而训练过程或识别过程也由于数据量较大，使得计算过程复杂且冗余，效率较低。同时输出待检测水果的所有损伤类型后也不利于分级分类。

发明内容

鉴于现有技术中的上述缺陷或不足，期望提供一种可解决上述技术问题的一种水果状态无损识别方法。

本申请提供一种水果状态无损识别方法，包括以下步骤：

s1：获取水果的视觉图像；

s2：根据所述视觉图像，识别水果的外观损伤类型；所述外观损伤类型包括外观有损和外观无损；

s3：获取所述外观无损的水果的X射线图像；

s4：根据所述X射线图像，识别水果的内部损伤类型；所述内部损伤类型包括内部有损和内部无损；

s5：根据内部有损的水果的X射线图像，识别水果的具体损伤类型；所述具体损伤类型包括内部碰伤和内部木栓。

根据本申请实施例提供的技术方案，根据所述视觉图像，识别水果的外观损伤类型的方法为：

获取第一数据集，将所述第一数据集分为第一训练集和第一测试集；所述第一数据集包括外观有损和外观无损的视觉样本图像；

基于第一卷积神经网络构建外观检测模型；

以第一训练集和第一测试集对所述外观检测模型进行训练和测试，得到训练后的外观检测模型；

将步骤s1中得到的视觉图像输入至所述训练后的外观检测模型中，输出所述水果的外观损伤类型。

根据本申请实施例提供的技术方案，根据所述X射线图像，识别水果的内部损伤类型的方法为：

获取第二数据集，将所述第二数据集分为第二训练集和第二测试集；所述第二数据集包括内部有损和内部无损的三通道X射线图像；

基于第二卷积神经网络构建内部损伤预检测模型；

以第二训练集和第二测试集对所述内部损伤预检测模型进行训练和测试，得到训练后的内部损伤预检测模型；

将步骤s3中的X射线图像由单通道调整为三通道并输入至训练后的内部损伤预检测模型中，输出所述水果的内部损伤类型。

根据本申请实施例提供的技术方案，根据内部有损的水果的X射线图像，识别水果的具体损伤类型的方法为：

获取第三数据集，将所述第三数据集分为第三训练集和第三测试集；所述第三数据集包括内部碰伤和内部木栓的单通道X射线图像；