申请/专利权人：乐百氏(广东)饮用水有限公司

申请日：2024-04-26

公开（公告）日：2024-06-28

公开（公告）号：CN118095971B

主分类号：G06Q10/0639

分类号：G06Q10/0639;G06Q50/04;G06V10/422;G06V10/54;G06V10/56;G06V10/74;G06V10/77;G06V10/80;G06V10/82;G06V20/50

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.28#授权;2024.06.14#实质审查的生效;2024.05.28#公开

摘要：本发明公开了一种AD钙奶饮料加工工艺评估方法、系统及介质。基于环境图像数据进行色彩特征提取，将色彩特征数据导入预测模型中进行训练与数据预测，并生成预测环境色彩特征数据；通过DCA特征融合算法，对预测环境色彩特征数据与第一生产图像进行特征融合，并动态生成标准图像数据；在一个目标加工步骤中，获取加工后第二生产图像，将第二生产图像与标准图像数据分别进行基于PCA的特征提取，将得到的特征数据进行对比分析与加工缺陷识别，并得到缺陷评估数据；对多个预设加工步骤进行环境图像预测与标准图像数据的生成，并形成基于多个预设加工步骤的生产检测方案。通过本发明，能够实现快速、精准化与的缺陷分析与工艺评估。

主权项：1.一种AD钙奶饮料加工工艺评估方法，其特征在于，包括：在一个预设历史时间段内，通过基于机器视觉的图像装置采集AD钙奶饮料加工环境的环境图像数据；基于所述环境图像数据进行色彩特征提取，并得到色彩特征数据，构建基于ARIMA算法的预测模型，将色彩特征数据导入预测模型中进行训练与数据预测，并基于均方根误差进行模型参数更新，在一个目标加工步骤中采集当前环境图像数据，将当前环境图像数据导入预测模型并生成一个当前周期内的预测环境色彩特征数据；在一个目标加工步骤中，获取加工前第一生产图像，通过DCA特征融合算法，对所述预测环境色彩特征数据与第一生产图像进行特征融合，并动态生成标准图像数据；在一个目标加工步骤中，获取加工后第二生产图像，将第二生产图像与标准图像数据分别进行基于PCA的特征提取，将得到的特征数据进行对比分析与加工缺陷识别，并得到缺陷评估数据；对多个预设加工步骤进行环境图像预测与标准图像数据的生成，并形成基于多个预设加工步骤的生产检测方案；其中，所述基于所述环境图像数据进行色彩特征提取，并得到色彩特征数据，构建基于ARIMA算法的预测模型，将色彩特征数据导入预测模型中进行训练与数据预测，并基于均方根误差进行模型参数更新，在一个目标加工步骤中采集当前环境图像数据，将当前环境图像数据导入预测模型并生成一个当前周期内的预测环境色彩特征数据，具体为：将所述环境图像数据进行平滑与标准化预处理，基于时间维度，将预处理后的环境图像数据划分成多份子图像；将多份子图像进行色彩特征提取，并将色彩特征数据进行向量化，形成多组特征向量数据；构建基于ARIMA算法的预测模型；将多组特征向量数据导入预测模型进行时间序列化，形成训练序列数据，基于训练序列数据生成自相关图与偏自相关图并确定预测模型初始参数；基于环境图像数据导入预测模型进行预测训练，通过均方根误差对模型进行参数更新与优化，使预测模型达到预设预测要求；设定一个目标加工步骤，在目标加工步骤中，采集最近时间段内的加工环境图像数据；将所述加工环境图像数据进行平滑与标准化预处理，得到当前环境图像数据；将当前环境图像数据进行色彩特征提取并导入预测模型，以一个当前周期作为预测时间段，生成预测环境色彩特征数据；其中，所述在一个目标加工步骤中，获取加工前第一生产图像，通过DCA特征融合算法，对所述预测环境色彩特征数据与第一生产图像进行特征融合，并动态生成标准图像数据，具体为:在一个目标加工步骤中，获取加工前第一生产图像，将所述第一生产图像进行基于CNN的图像识别，并得到产品加工区域与背景区域；基于产品加工区域，从第一生产图像进行图像数据截取，得到加工图像数据；获取目标加工步骤的预设加工完成图像；基于DCA特征融合算法，将加工图像数据、预设加工完成图像、预测环境色彩特征数据分别基于CNN网络提取图像的特征图，得到三个特征图数据；将所述三个特征图数据进行预设权重的加权融合，动态生成融合图像数据；将融合图像数据进行降噪、标准化预处理得到标准图像数据。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 乐百氏(广东)饮用水有限公司 一种AD钙奶饮料加工工艺评估方法、系统及介质

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