一种食物裹粉识别方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种食物裹粉识别方法及装置，该方法包括：采集完成裹粉后食物的目标图像；对所述目标图像进行目标识别，得到一个或多个食物的图像特征；根据预先训练好的目标识别网络模型确定所述一个或多个食物的图像特征的目标识别结果，其中，所述目标识别结果包括裹粉合格和裹粉不合格，可以解决相关技术中通过人工检测食物裹粉是否均匀，存在工作量大、效率低，且品质得不到保障的问题，基于图像识别食物裹粉是否符合要求，提高了检测效率，且使得食物的品质得到保障。

【技术实现步骤摘要】
一种食物裹粉识别方法及装置
本专利技术涉及图像处理领域，具体而言，涉及一种食物裹粉识别方法及装置。
技术介绍
目前，待炸食物的裹粉情况通常由负责炸制的工作人员进行人工检查。在炸之前，工作人员需查看每一块待炸食物的裹粉情况，确保食物均被粉包裹、没有裸露后，方可把食物放入油锅进行炸制。完全依靠人工的检查方式，严重依赖检查人的主观判断和工作态度，且极易随着时间推移变得流于形式、敷衍了事，影响后续出品品质。若通过检查人员把控品质，需要检查人员对每个食物的裹粉情况进行检查，工作量大、效率低。针对相关技术中通过人工检测食物裹粉是否均匀，存在工作量大、效率低，且品质得不到保障的问题，尚未提出解决方案。
技术实现思路
本专利技术实施例提供了一种食物裹粉识别方法及装置，以至少解决相关技术中通过人工检测食物裹粉是否均匀，存在工作量大、效率低，且品质得不到保障的问题。根据本专利技术的一个实施例，提供了一种食物裹粉识别方法，包括：采集完成裹粉后食物的目标图像；对所述目标图像进行目标识别，得到一个或多个食物的图像特征；根据预先训练好的目标识别网络模型确定所述一个或多个食物的图像特征的目标识别结果，其中，所述目标识别结果包括裹粉合格和裹粉不合格。可选地，根据预先训练好的目标识别网络模型确定一个或多个食物的图像特征的目标识别结果包括：将所述一个或多个食物的图像特征输入到预先训练好的目标识别网络模型中，得到所述目标识别网络模型输出的所述一个或多个食物的图像特征对应不同识别结果的概率，其中，所述概率大于预设阈值的识别结果为所述一个或多个食物的图像特征的目标识别结果，所述识别结果包括所述裹粉合格和所述裹粉不合格。可选地，采集食物完成裹粉后的目标图像包括：通过摄像机的移动检测功能检测目标区域中完成裹粉的食物；接收所述摄像机在有移动物体时采集的所述目标区域的图像；若预定时间内为接收到图像，确定接收到的所述图像为所述目标图像。可选地，采集食物完成裹粉后的目标图像包括：通过设置于目标区域正上方的第一摄像头的移动检测功能检测所述目标区域中完成裹粉的食物，以及通过设置于所述目标区域正下方的第二摄像头的移动检测功能检测所述目标区域中完成裹粉的食物；接收所述第一摄像头在有移动物体时采集的所述目标区域采集的所述目标区域的第一图像，以及所述第二摄像头在有移动物体时采集的所述目标区域的第二图像；将所述第一图像与所述第二图像建立关联关系；若预定时间内为接收到图像，确定具有所述关联关系的第一图像与所述第二图像为所述目标图像。可选地，根据预先训练好的目标识别网络模型确定一个或多个食物的图像特征的目标识别结果包括：根据预先训练好的目标识别网络模型确定所述第一图像中所述一个或多个食物的图像特征的第一识别结果，以及所述第二图像中所述一个或多个食物的图像特征的第二识别结果；根据所述第一识别结果与所述第二识别结果确定所述一个或多个食物的图像特征的所述目标识别结果。可选地，根据所述第一识别结果与所述第二识别结果确定所述一个或多个食物的图像特征的所述目标识别结果包括：若所述第一识别结果和所述第二识别结果为裹粉合格，确定所述一个或多个食物的图像特征的所述目标识别结果为裹粉合格；若所述第一识别结果或所述第二识别结果为裹粉不合格，确定所述一个或多个食物的图像特征的所述目标识别结果为裹粉不合格。可选地，在对所述目标图像进行目标识别，得到所述一个或多个食物的图像特征之后，所述方法还包括：根据预先设置的所述目标区域中放置食物的区域位置坐标确定图像特征与区域位置坐标的对应关系。可选地，在根据预先训练好的目标识别网络模型确定一个或多个食物的图像特征的目标识别结果之后，所述方法还包括：若所述一个或多个食物的图像特征的目标识别结果为裹粉不合格，根据所述图像特征与所述区域位置坐标的对应关系确定所述一个或多个食物所在区域位置坐标，发起所述一个或多个食物裹粉不合格的告警信息，其中，所述告警信息中携带所述一个或多个食物所在区域位置坐标；若所述一个或多个食物的图像特征的目标识别结果为裹粉合格，发起所述一个或多个食物裹粉合格的提示信息。根据本专利技术的又一个实施例，还提供了一种食物裹粉识别装置，包括：采集模块，用于采集完成裹粉后食物的目标图像；识别模块，用于对所述目标图像进行目标识别，得到一个或多个食物的图像特征；第一确定模块，用于根据预先训练好的目标识别网络模型确定所述一个或多个食物的图像特征的目标识别结果，其中，所述目标识别结果包括裹粉合格和裹粉不合格。可选地，所述第一确定模块包括：输入子模块，用于将所述一个或多个食物的图像特征输入到预先训练好的目标识别网络模型中，得到所述目标识别网络模型输出的所述一个或多个食物的图像特征对应不同识别结果的概率，其中，所述概率大于预设阈值的识别结果为所述一个或多个食物的图像特征的目标识别结果，所述识别结果包括所述裹粉合格和所述裹粉不合格。可选地，所述采集模块包括：检测子模块，用于通过摄像机的移动检测功能检测目标区域中完成裹粉的食物；第一接收子模块，用于接收所述摄像机在有移动物体时采集的所述目标区域的图像；第一确定子模块，用于若预定时间内为接收到图像，确定接收到的所述图像为所述目标图像。可选地，所述采集模块包括：第二检测子模块，用于通过设置于目标区域正上方的第一摄像头的移动检测功能检测所述目标区域中完成裹粉的食物，以及通过设置于所述目标区域正下方的第二摄像头的移动检测功能检测所述目标区域中完成裹粉的食物；第二接收子模块，用于接收所述第一摄像头在有移动物体时采集的所述目标区域采集的所述目标区域的第一图像，以及所述第二摄像头在有移动物体时采集的所述目标区域的第二图像；建立子模块，用于将所述第一图像与所述第二图像建立关联关系；第二确定子模块，用于若预定时间内为接收到图像，确定具有所述关联关系的第一图像与所述第二图像为所述目标图像。可选地，所述第一确定模块包括：第三确定子模块，用于根据预先训练好的目标识别网络模型确定所述第一图像中所述一个或多个食物的图像特征的第一识别结果，以及所述第二图像中所述一个或多个食物的图像特征的第二识别结果；第四确定子模块，用于根据所述第一识别结果与所述第二识别结果确定所述一个或多个食物的图像特征的所述目标识别结果。可选地，所述第四确定子模块包括：第一确定单元，用于若所述第一识别结果和所述第二识别结果为裹粉合格，确定所述一个或多个食物的图像特征的所述目标识别结果为裹粉合格；第二确定单元，用于若所述第一识别结果或所述第二识别结果为裹粉不合格，确定所述一个或多个食物的图像特征的所述目标识别结果为裹粉不合格。可选地，所述装置还包括：第二确定模块，用于根据预先设置的所述目标区域中放置食物的区域位置坐标确定图本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种食物裹粉识别方法，其特征在于，包括：/n采集完成裹粉后食物的目标图像；/n对所述目标图像进行目标识别，得到一个或多个食物的图像特征；/n根据预先训练好的目标识别网络模型确定所述一个或多个食物的图像特征的目标识别结果，其中，所述目标识别结果包括裹粉合格和裹粉不合格。/n

【技术特征摘要】
1.一种食物裹粉识别方法，其特征在于，包括：
采集完成裹粉后食物的目标图像；
对所述目标图像进行目标识别，得到一个或多个食物的图像特征；
根据预先训练好的目标识别网络模型确定所述一个或多个食物的图像特征的目标识别结果，其中，所述目标识别结果包括裹粉合格和裹粉不合格。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据预先训练好的目标识别网络模型确定一个或多个食物的图像特征的目标识别结果包括：
将所述一个或多个食物的图像特征输入到预先训练好的目标识别网络模型中，得到所述目标识别网络模型输出的所述一个或多个食物的图像特征对应不同识别结果的概率，其中，所述概率大于预设阈值的识别结果为所述一个或多个食物的图像特征的目标识别结果，所述识别结果包括所述裹粉合格和所述裹粉不合格。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，采集食物完成裹粉后的目标图像包括：
通过摄像机的移动检测功能检测目标区域中完成裹粉的食物；
接收所述摄像机在有移动物体时采集的所述目标区域的图像；
若预定时间内为接收到图像，确定接收到的所述图像为所述目标图像。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，采集食物完成裹粉后的目标图像包括：
通过设置于目标区域正上方的第一摄像头的移动检测功能检测所述目标区域中完成裹粉的食物，以及通过设置于所述目标区域正下方的第二摄像头的移动检测功能检测所述目标区域中完成裹粉的食物；
接收所述第一摄像头在有移动物体时采集的所述目标区域采集的所述目标区域的第一图像，以及所述第二摄像头在有移动物体时采集的所述目标区域的第二图像；
将所述第一图像与所述第二图像建立关联关系；
若预定时间内为接收到图像，确定具有所述关联关系的第一图像与所述第二图像为所述目标图像。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据预先训练好的目标识别网络模型确定一个或多个食物的图像特征的目标识别结果包括：
根据预先训练好的目标识别网络模型确定所述第一图像中所述一个或多个食物的图像特征的第一识别结果，以及所述第二图像中所述一个或多个食物的图像特征的第二识别结果；
根据所述第一识别结果与所述第二识别结果确...

【专利技术属性】
技术研发人员：李佩泽，仇雪雅，
申请(专利权)人：上海明略人工智能集团有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31