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申请/专利权人：中国计量大学

摘要：本发明公开了一种基于机器视觉的花生评级方法。首先采集花生图像并进行数据增强和标注得到第一花生数据集，通过实例分割网络进行训练与验证，得到花生实例分割模型；其次，采集无霉变花生和霉变花生的图像，经颜色校正后利用实例分割模型进行分割得到各花生的单个图像，再通过数据增强得到第二花生数据集，通过分类网络进行训练与验证，得到花生分类模型；最后，从待评级花生中抽捡样品花生进行称重并采集图像，利用花生实例分割模型和花生分类模型对花生图像进行分割、缺陷检测、霉变分类和尺寸测量，根据缺陷、颜色、尺寸和千颗重等对花生进行评级。该方法能够客观且全面地反映花生的等级品质，具有评级速度快、准确性高等优点。

主权项：1.一种基于机器视觉的花生评级方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤S1：选取无缺陷花生和缺陷花生并进行图像采集，对采集的花生图像进行数据增强，得到第一花生数据集；步骤S2：使用图像标注工具对第一花生数据集进行标注，将花生分为两类：一类为无缺陷花生，另一类为缺陷花生；并将标注后的第一花生数据集划分为训练集和验证集，搭建YOLOv8实例分割网络并进行训练与验证，得到训练好的花生实例分割模型；步骤S3：选取无霉变花生和霉变花生并进行图像采集，对采集的花生图像进行颜色校正；利用花生实例分割模型对颜色校正后的花生图像进行分割得到去除背景的各花生的单个图像；对所有的单个花生图像进行数据增强，得到第二花生数据集；步骤S4：将第二花生数据集分为两类：一类为无霉变花生；一类为霉变花生，并划分为训练集和验证集，搭建YOLOv8分类网络并进行训练与验证，得到训练好的花生分类模型；步骤S5：从一批待评级花生中抽捡样品花生并采集花生图像，进行畸变校正和颜色校正后，将其送入花生实例分割模型进行分割与缺陷检测，得到各花生的单个图像以及缺陷检测结果，并进行缺陷率的计算；若缺陷率小于设定的阈值，则进入下一评级步骤S6；否则，将该批花生评级为等外品，评级结束；步骤S6：将步骤S5中分割得到的所有单个花生图像输入步骤S4得到的花生分类模型进行霉变检测；若所有的单个花生均为无霉变，则进入下一评级步骤S7；否则，将该批花生评级为等外品，评级结束；步骤S7：对步骤S5中分割得到的所有单个花生图像中的花生进行尺寸检测，若所有单个花生的尺寸均满足最低标准，则进入下一评级步骤S8；否则，将该批花生评级为等外品，评级结束；步骤S8：对步骤S5中抽捡得到的样品花生进行称重，并进行花生千颗重的计算；若花生的千颗重满足最低标准，则进入下一评级步骤S9；否则，将该批花生评级为等外品，评级结束；步骤S9：利用步骤S7中所得到的花生尺寸以及步骤S8所得到的花生千颗重，根据设定的花生评级标准对该批花生进行综合评级，得出评级结果；所述的步骤S8中花生千颗重T的计算公式为：T＝M×1000N其中M为样品花生重量，单位为g；N为样品花生个数。

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百度查询： 中国计量大学 一种基于机器视觉的花生评级方法