大米等级划分方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本申请提供一种大米等级划分方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：对大米初始高光谱图像进行预处理获得待检测的大米高光谱图像；将待检测的大米高光谱图像输入至已训练的大米密度预测网络模型中，输出大米高光谱图像对应的大米密度信息；根据大米高光谱图像对应的大米密度信息确定大米高光谱图像对应的各类大米重量；根据大米高光谱图像对应的各类大米重量确定大米高光谱图像对应的大米等级。本申请的方法，采用预先训练的大米密度预测网络模型，能够得到较为准确的大米密度信息，进一步根据密度信息确定各类大米重量，从而根据各类大米重量确定大米等级，无需工人手动进行分类，不仅提高分类效率，而且有效提高了分类正确率。确率。确率。

【技术实现步骤摘要】
大米等级划分方法、装置、设备及存储介质


[0001]本申请涉及大米品质检测
，尤其涉及一种大米等级划分方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]大米营养丰富，主要含有水分、碳水化合物、蛋白质、脂类、矿物质和维生素等。大米在加工过程中，需要经过以下过程：原粮收取，原粮清理、垄谷、谷糙分离、碾米、白米分级、色选、抛光、白米分级、成品大米打包、储存及运输。
[0003]在大米的生产过程中，需要对大米进行分级，大米质量等级是根据小碎米、不完善粒等为等级指标，通常将大米分为一级、二级、三级和四级四个等级，现有的大米分级主要是基于人工分级，分级人员通过肉眼对大米的外观进行观测，从而进行大米分级。
[0004]虽然人工分级方法简单，成本低，但是人工分级主要取决于各分级人员的主观性，得到的分级结果并不统一且分级结果不够准确，且人工分级的效率较低。

技术实现思路

[0005]本申请提供一种大米等级划分方法、装置、设备及存储介质，用以解决现有的基于人工划分大米等级的方式效率较低且分级结果不够准确的问题。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种大米等级划分方法，其特征在于，所述方法包括：获取大米初始高光谱图像，对大米初始高光谱图像进行预处理获得待检测的大米高光谱图像；将待检测的大米高光谱图像输入至已训练的大米密度预测网络模型中，输出大米高光谱图像对应的大米密度信息；根据大米高光谱图像对应的大米密度信息确定大米高光谱图像对应的各类大米重量；根据大米高光谱图像对应的各类大米重量确定大米高光谱图像对应的大米等级。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对大米初始高光谱图像进行预处理获得待检测的大米高光谱图像，包括：获取大米全白标定图像和大米全黑标定图像，根据大米全白标定图像、大米全黑标定图像以及大米初始高光谱图像获得校正后的大米高光谱图像；对校正后的大米高光谱图像依次进行数据消冗处理及滤波去噪处理，获得待检测的大米高光谱图像。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据大米高光谱图像对应的大米密度信息确定大米高光谱图像对应的各类大米重量，包括：确定大米高光谱图像对应的各类大米轮廓信息；根据大米高光谱图像对应的大米密度信息及大米高光谱图像对应的各类大米轮廓信息确定大米高光谱图像对应的各类大米重量。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述确定大米高光谱图像对应的各类大米轮廓信息，包括：根据大米高光谱图像得到大米RGB色彩模式图像，将大米RGB色彩模式图像输入至训练的大米类别检测网络模型中，输出大米RGB色彩模式图像对应的各粒大米位置信息及各粒大米类别信息；对大米RGB色彩模式图像进行图像分割处理，获得各粒大米轮廓信息；根据各粒大米位置信息、各粒大米类别信息以及各粒大米轮廓信息得到各类大米轮廓信息。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据大米高光谱图像对应的各类大米重量确定大米高光谱图像对应的大米等级，包括：根据大米高光谱图像对应的各类大米重量确定大米高光谱图像对应的全部大米总重量，并计算大米高光谱图像对应的各类异常大米总重量与全部大米总重量的比值，得到各类异常大米对应的占比；将各类异常大米对应的占比与对应的各类异常大米阈值进行比较，并根据比较结果确定大米等级。6.根据权利要求...

【专利技术属性】
技术研发人员：王响，王恺，齐万旭，李晓红，廉士国，
申请(专利权)人：联通大数据有限公司，
类型：发明
国别省市：