一种结合深度学习和图像处理的黄斑蚕茧识别方法技术

本发明专利技术公开了一种结合深度学习和图像处理的黄斑蚕茧识别方法，包括：建立包含上车茧和黄斑茧的蚕茧图片数据集；训练SE

【技术实现步骤摘要】
一种结合深度学习和图像处理的黄斑蚕茧识别方法


[0001]本专利技术涉及深度学习和数字图像处理领域，具体涉及一种结合深度学习和图像处理的黄斑蚕茧识别方法。

技术介绍

[0002]丝绸产业在我国一直以来都是发展非常迅速且需求量非常大的产业，市场对于丝绸制品的原料蚕茧的需求也很大；所以对于蚕茧质量的自动化检测鉴别，影响整个蚕丝制品行业的生产效率和产品质量。缫丝产业称质量合格的蚕茧为上车茧，在桑蚕养殖结茧过程中，由于蚕的排泄物沾染到蚕茧，会在干净洁白的蚕茧上形成黄斑，当黄斑的面积过大或者黄色度过深时，该蚕茧则被称为黄斑茧，属于不合格茧，需要剔除，不能进行缫丝，当下缫丝行业主要还是以人工观察方式判断有黄斑的蚕茧是否属于合格茧，业内通常认为蚕茧黄斑面积大于0.5平方厘米且黄斑颜色深度较大的为黄斑茧，不能进行缫丝；认为茧表面上有黄斑但黄斑面积不大(通常为小于1平方厘米)并且黄斑颜色较浅为淡黄色的蚕茧为上车茧，可以进行缫丝。
[0003]人工观察的鉴别方法效率低下，耗费时间，并且受个人经验的影响很大，不利于行业内进行标准统一可定性定量的蚕茧质量检测。本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种结合深度学习和图像处理的黄斑蚕茧识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.采集多张合格上车茧和不合格黄斑茧图片建立蚕茧图像数据集；S2.对蚕茧图像数据集进行扩充；S3.将蚕茧图像数据集按80%训练集和20%测试集送入SE
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ResNet网络进行网络训练；S4.待测蚕茧图片输入SE
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ResNet网络进行识别预测，预测结果置信度大于75%的直接输出识别结果，预测结果置信度不大于75%的进行数字图像处理二次识别；S5.对需要图像处理二次识别的图片，统计其黄斑区域的面积和黄斑区域黄色饱和度；S6.设定黄斑面积双阈值T2和T1，黄色饱和度阈值T0，若黄斑面积大于T2，则二次识别结果为黄斑茧；若黄斑面积小于T1，则二次识别结果为上车茧；若黄斑面积大于等于T1且小于等于T2，则判断黄色饱和度，若黄色饱和度大于T0，则二次识别结果为黄斑茧，若黄色饱和度小于等于T0，则二次识别结果为上...

【专利技术属性】
技术研发人员：李子印，郭大容，汪小东，叶飞，金君，
申请(专利权)人：湖州市质量技术监督检测研究院湖州市纤维质量监测中心，
类型：发明
国别省市：