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摘要：本发明公开了一种基于机器视觉的软糖胶体熟化检测方法，涉及胶体熟化检测技术领域。包括：熟化影响数据获取：获取在不同的温度和湿度情况下软糖胶体的熟化影响数据，将温度和湿度分别划分至少两个等级，获取目标地点的实时温度和湿度数据，得到实时温度项和实时湿度项，进而获得实时熟化数据；色差数据获取：获取目标软糖胶体在完全熟化状态下的色差数据，得到最佳色差项。本发明通过获取软糖胶体的最佳熟化数据，获取在最佳熟化数据下软糖胶体的色差数据，得到最佳色差项，设定最佳色差阈值，通过影响色差项与最佳色差项的差值与最佳色差阈值的对比信息对软糖胶体的熟化程度进行检测以及判定。

主权项：1.一种基于机器视觉的软糖胶体熟化检测方法，其特征在于，包括：熟化影响数据获取：获取在不同的温度和湿度情况下软糖胶体的熟化影响数据，将温度和湿度分别划分至少两个等级，获取目标地点的实时温度和湿度数据，得到实时温度项和实时湿度项，进而获得实时熟化数据；色差数据获取：获取目标软糖胶体在完全熟化状态下的色差数据，得到最佳色差项，基于实时熟化数据获取目标软糖胶体的色差数据，得到影响色差项；运输时间获取：获取软糖胶体输送至目标地点的运输时间，得到运输时间项，通过预测方法预测运输时间项对软糖胶体的熟化影响，得到运输色差项；色差状态判定：基于最佳色差项与影响色差项以及运输色差项的色差差值，得到实时差值项，通过处理方式根据实时差值项对软糖胶体进行评估处理，得到软糖胶体的熟化评估色差；所述处理方式包括：步骤一：最佳色差阈值设定，设定最佳色差阈值，并将最佳色差阈值划分为至少两个等级，得到至少两个最佳色差等级项；步骤二：软糖胶体色差检测，获取软糖胶体当前状态下的色差数据，得到目标色差项，以目标色差项为基准点，基于检测方式连续获取软糖胶体的色差数据，得到软糖胶体的目标色差递进图，目标色差递进图至少包含一个基准点；步骤三：检测阈值设定，基于目标色差递进图，以最佳色差等级项为检测阈值，通过判断方法判断目标色差递进图是否达到检测阈值，当目标色差递进图达到检测阈值，停止对软糖胶体的熟化操作，获取当前状态下的软糖胶体的熟化色差，得到熟化评估色差；所述预测方法包括：M1：设定预检测时间，在预检测时间内获取软糖胶的自然熟化数据，得到自然熟化项；M2：运输预测，基于自然熟化项以及运输时间项，获得在运输时间项的前提下软糖胶体的自然熟化数据：M3：运输路径获取，基于软糖胶体与目标地点的位置分别设定起点与终点，获取起点与终点的运输路径，得到运输路径项；M4：检测点设定，基于运输路径项，设定至少两个检测点，检测点分布于运输路径项；M5：环境数据获取，基于检测点的位置，分别获取检测点的温度和湿度数据，得到运输温度项和运输湿度项，进而获得运输熟化项；M6：熟化预测，基于运输熟化项以及自然熟化项，得到运输色差项。

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