本发明专利技术公开了一种生猪屠宰产品品控自动化检测方法和装置，方法包括：S1,捕捉经过品控工位的产品后对所述产品进行拍照用并输出所述产品的产品照片和传感器信息；S2，判定所述产品照片合格并预处理后，将所述产品照片通过分类模型进行定级计算后，输出所述产品的产品等级；S3，依据所述产品的等级对所述产品进行分类后将所述传送到对应的区域。通过对产品进行拍照后，在判定产品照片合格后进行分类处理，计算并进行等级输出，最后依据产品的等级对所述产品进行分类后将所述传送到对应的区域，实现了对产品的自动化等级品控检定以及产品传送，降低了品控成本，同时，可以对产品进行有效记录，提高了食品的使用安全性和可靠性。提高了食品的使用安全性和可靠性。提高了食品的使用安全性和可靠性。
【技术实现步骤摘要】
一种生猪屠宰产品品控自动化检测方法和装置
[0001]本专利技术涉及生猪屠宰
，特别是涉及一种生猪屠宰产品品控自动化检测方法和装置。
技术介绍
[0002]随着计算机视觉处理的飞速发展，图像算法在工业、农业中的应用越发广泛。因此，为了提升竞争力，提高生产流程的自动化、智能化程度成为各家企业的重要战略目标。
[0003]目前，在生猪屠宰流水线中，最终形成的产品品类繁多，因此在品控环节需要安排大量工人对产品进行品控分级。例如：猪蹄品控、胴体品控。这些环节工作重复性高，且工作量大，并且由于工人的主观因素也会导致品控的稳定性存在波动，使得产品质量的稳定性较低，不利于充分获得生猪的使用价值。
[0004]因此，如何实现自动化、无人化的品控定级过程，降低劳动强度，提高品控效果，是本领域技术人员的工作重点之一。
技术实现思路
[0005]本专利技术的目的是提供了一种生猪屠宰产品品控自动化检测方法和装置，实现自动化、无人化的品控定级过程，降级了品控成本，。
[0006]为解决上述技术问题，本专利技术实施例提供了一种生猪屠宰产品品控自动化检测方法，包括：
[0007]S1,捕捉经过品控工位的产品后对所述产品进行拍照用并输出所述产品的产品照片和传感器信息；
[0008]S2，判定所述产品照片合格并预处理后，将所述产品照片通过分类模型进行定级计算后，输出所述产品的产品等级；
[0009]S3，依据所述产品的等级对所述产品进行分类后将所述传送到对应的区域。
[0010]其中，所述S1包括：
[0011]当需捕获所述产品的全局影像时，通过触发传感器对所述产品进行捕捉后，对所述产品通过机械结构进行操作使得所述产品进入翻滚状态时，采用所述相机对所述产品进行连续拍照获得产品照片。
[0012]其中，所述S2包括：
[0013]对同一所述产品拍照产生的产品照片的数量大于等于三张。
[0014]其中，所述S2包括：
[0015]将所述产品照片由彩色图片转为灰度图像；
[0016]通过固定阈值或大津法对所述灰度图像进行分割；
[0017]在判定分割出来的目标区域面积小于预设面积大小后，确认所述产品照片中无猪蹄，判定所述产品照片不合格并将所述产品进行舍弃；
[0018]对合格的所述产品照片通过opencv的最小面积矩形算法构建分割出来的目标区
域的外接矩形进行图像裁剪；
[0019]对裁剪后的所述图像进行旋转，调整猪蹄的位置获得预处理后的照片；
[0020]将同一猪蹄的所有合格图像进行拼接处理，生成一张合并图像后，送入模型计算；
[0021]或根据预设范围裁剪所述产品照片；
[0022]根据裁剪后的所述产品照片的图像的均值与方差对裁剪后的所述产品照片进行筛选，舍弃不合格的图像；
[0023]对合格的所述图像进行尺度变换，缩放到符合后续操作要求的大小。
[0024]其中，所述S2包括：
[0025]采用基于ResNet50、ResNet、EfficientNet、VGG、WS
‑
DAN、YOLO 系列、RCNN系列中的任意一种开源项目构建目标检测模型或实例分割模型后对所述产品进行级别判断
[0026]其中，所述S2还包括:
[0027]在判定所述产品为肺脏后，采用基于Unet、deeplab中的任意一种构建语义分割模型，通过所述语义分割模型获取所述肺脏的分割结果并去除无关背景后通过所述分类模型进行对所述产品进行级别判断。
[0028]其中，在所述S2之后还包括：
[0029]对所述产品照片通过所述分类模型进行肺脏检测，并输出肺脏检测结果信息；
[0030]汇总所述产品的所述肺脏检测结果信息、所述产品照片以及所述产品对应的时间戳；
[0031]根据所述产品的时间戳将所述肺脏检测结果信息与批次信息进行匹配后进行统计，生成各个批次与整体的猪只肺脏状况统计图并输出。
[0032]其中，在所述S2之后还包括：
[0033]对所述产品的级别信息和图像进行显示；
[0034]在有对所述级别信息进行修改的需求并对所述级别信息进行修改后覆盖原有的所述级别信息。
[0035]除此之外，本专利技术实施例还提供了一种生猪屠宰产品品控自动化检测装置，包括：
[0036]感知模块,用于捕捉经过品控工位的产品后对所述产品进行拍照用并输出所述产品的产品照片和传感器信息；
[0037]计算模块，用于在判定所述产品照片合格并预处理后，将所述产品照片通过分类模型进行定级计算后，输出所述产品的产品等级；
[0038]执行模块，依据所述产品的等级对所述产品进行分类后将所述传送到对应的区域。
[0039]其中，还包括与所述计算模块、所述执行模块连接的可视化模块，用于对所述产品的级别信息和图像进行显示，在有对所述级别信息进行修改的需求并对所述级别信息进行修改后覆盖原有的所述级别信息。
[0040]本专利技术实施例所提供的生猪屠宰产品品控自动化检测方法和装置，与现有技术相比，具有以下优点：
[0041]本专利技术实施例提供的生猪屠宰产品品控自动化检测方法和装置，通过对产品进行拍照后，在判定产品照片合格后进行分类处理，计算并进行等级输出，最后依据产品的等级对所述产品进行分类后将所述传送到对应的区域，实现了对产品的自动化等级品控检定以
及产品传送，降低了品控成本，同时，可以对产品进行有效记录、追溯，进一步提高食品的使用安全性和可靠性。
附图说明
[0042]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0043]图1为本专利技术实施例提供的生猪屠宰产品品控自动化检测方法的一种具体实施方式的步骤流程示意图；
[0044]图2为本专利技术实施例提供的生猪屠宰产品品控自动化检测装置的一种具体实施方式的结构示意图。
具体实施方式
[0045]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0046]请参考图1
‑
2，图1为本专利技术实施例提供的生猪屠宰产品品控自动化检测方法的一种具体实施方式的步骤流程示意图；图2为本专利技术实施例提供的生猪屠宰产品品控自动化检测装置的一种具体实施方式的结构示意图。
[0047]在一种具体实施方式中，所述生猪屠宰产品品控自动化检测方法，包括：
[0048]S1,捕捉经过品控工位的产品后对所述产品进本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种生猪屠宰产品品控自动化检测方法，其特征在于，包括：S1,捕捉经过品控工位的产品后对所述产品进行拍照用并输出所述产品的产品照片和传感器信息；S2，判定所述产品照片合格并预处理后，将所述产品照片通过分类模型进行定级计算后，输出所述产品的产品等级；S3，依据所述产品的等级对所述产品进行分类后将所述传送到对应的区域。2.如权利要求1所述生猪屠宰产品品控自动化检测方法，其特征在于，所述S1包括：当需捕获所述产品的全局影像时，通过触发传感器对所述产品进行捕捉后，对所述产品通过机械结构进行操作使得所述产品进入翻滚状态时，采用所述相机对所述产品进行连续拍照获得产品照片。3.如权利要求2所述生猪屠宰产品品控自动化检测方法，其特征在于，所述S2包括：对同一所述产品拍照产生的产品照片的数量大于等于三张。4.如权利要求3所述生猪屠宰产品品控自动化检测方法，其特征在于，所述S2包括：将所述产品照片由彩色图片转为灰度图像；通过固定阈值或大津法对所述灰度图像进行分割；在判定分割出来的目标区域面积小于预设面积大小后，确认所述产品照片中无猪蹄，判定所述产品照片不合格并将所述产品进行舍弃；对合格的所述产品照片通过opencv的最小面积矩形算法构建分割出来的目标区域的外接矩形进行图像裁剪；对裁剪后的所述图像进行旋转，调整猪蹄的位置获得预处理后的照片；将同一猪蹄的所有合格图像进行拼接处理，生成一张合并图像后，送入模型计算；或根据预设范围裁剪所述产品照片；根据裁剪后的所述产品照片的图像的均值与方差对裁剪后的所述产品照片进行筛选，舍弃不合格的图像；对合格的所述图像进行尺度变换，缩放到符合后续操作要求的大小。5.如权利要求4所述生猪屠宰产品品控自动化检测方法，其特征在于，所述S2包括：采用基于ResNet50、ResNet、EfficientNet、VGG、WS
【专利技术属性】
技术研发人员：张玉良，高杰临，王建业，蒋贞杰，张传果，王利平，彭佳勇，
申请(专利权)人：河南牧原智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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