本发明专利技术公开了一种基于机器视觉效果的农产品质量物联网监测方法，所述基于机器视觉效果的农产品质量物联网监测方法包括：分别从上方、前方、左方、右方和后方采集待测农产品的视觉效果图；将视觉效果图发送至物联网；在物联网中建立农产品比对模型；依据农产品比对模型，对视觉效果图进行比对，得到农产品质量信息，具有提高农产品监测准确性以及降低人工成本的作用。本的作用。本的作用。
【技术实现步骤摘要】
一种基于机器视觉效果的农产品质量物联网监测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质
[0001]本专利技术涉及机器视觉效果在农产品行业的应用
，尤其涉及一种基于机器视觉效果的农产品质量物联网监测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
[0002]机器视觉是一项综合技术，包括图像处理、机械工程技术、控制、电光源照明、光学成像、传感器、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术(图像增强和分析算法、图像卡、I/O卡等)。一个典型的机器视觉应用系统包括图像捕捉、光源系统、图像数字化模块、数字图像处理模块、智能判断决策模块和机械控制执行模块。
[0003]在现有技术中，农产品质量的监测一般靠人工对其进行把关，所耗费的人力以及时间精力均十分庞大，所以急需一种基于机器视觉效果的农产品质量物联网监测方法能够代替人工对农产品质量进行监测。
技术实现思路
[0004]本专利技术所要解决的技术问题在于，现有技术中，农产品质量的监测一般靠人工对其进行把关，所耗费的人力以及时间精力均十分庞大，所以提供一种基于机器视觉效果的农产品质量物联网监测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，所述基于机器视觉效果的农产品质量物联网监测方法包括：分别从上方、前方、左方、右方和后方采集待测农产品的视觉效果图；将视觉效果图发送至物联网；在物联网中建立农产品比对模型；依据农产品比对模型，对视觉效果图进行比对，得到农产品质量信息。
[0005]可选的，所述分别从上方、前方、左方、右方和后方采集待测农产品的视觉效果图包括：从上方采集待测农产品的视觉效果图，得到第一视觉效果图；从前方采集待测农产品的视觉效果图，得到第二视觉效果图；从后方采集待测农产品的视觉效果图，得到第三视觉效果图；从左方采集待测农产品的视觉效果图，得到第四视觉效果图；从右方采集待测农产品的视觉效果图，得到第五视觉效果图。
[0006]可选的，所述将视觉效果图发送至物联网包括：将第一视觉效果图、第二视觉效果图、第三视觉效果图、第四视觉效果图和第五视觉效果图发送至物联网。
[0007]可选的，所述在物联网中建立农产品比对模型包括：建立霉菌病变判断模型；建立大小判断模型；
建立成熟度判断模型。
[0008]可选的，依据农产品比对模型，对视觉效果图进行比对，得到农产品质量信息包括：将所述待测农产品的视觉效果图放入霉菌病变判断模型中进行判断，第一农产品质量信息；将所述待测农产品的视觉效果图放入大小判断模型中进行判断，得出第二农产品质量信息；将所述待测农产品的视觉效果图放入成熟度判断模型中进行判断，得出第三农产品质量信息；将第一农产品质量信息、第二农产品质量信息和第三农产品质量信息进行均值融合得到农产品总质量信息。
[0009]第二方面，本专利技术提供了一种基于机器视觉效果的农产品质量物联网监测装置，包括：视觉采集模块，用于分别从上方、前方、左方、右方和后方采集待测农产品的视觉效果图；视觉效果图发送模块，用于将视觉效果图发送至物联网；模型建立模块，用于在物联网中建立农产品比对模型；农产品质量生成模块，用于依据农产品比对模型，对视觉效果图进行比对，得到农产品质量信息。
[0010]第三方面，本专利技术提供了一种电子设备，所述电子设备包括存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令；所述至少一个处理器调用所述存储器中的所述指令，以使得所述电子设备执行如如上所述中任意一项的基于机器视觉效果的农产品质量物联网监测方法的各个步骤。
[0011]第四方面，本专利技术提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有指令，其特征在于，所述指令被处理器执行时实现如上所述中任一项的基于机器视觉效果的农产品质量物联网监测方法的各个步骤。
[0012]实施本专利技术，具有如下有益效果：1、本专利技术利用机器视觉对农产品质量进行监测，减少了人工的投入，同时提高了监测效率，另外，利用霉菌病变判断模型、大小判断模型和成熟度判断模型对农产品的质量进行三个维度的监测，能够提高对农产品质量监测的准确性。
[0013]附图说明
[0014]图1为本专利技术的流程图。
[0015]图2为本专利技术中基于机器视觉效果的农产品质量物联网监测装置的结构图。
实施方式
[0016]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。
实施例
[0017]本实施例所要解决的技术问题在于，现有技术中，农产品质量的监测一般靠人工对其进行把关，所耗费的人力以及时间精力均十分庞大，所以提供一种基于机器视觉效果的农产品质量物联网监测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，所述基于机器视觉效果的农产品质量物联网监测方法包括：101、分别从上方、前方、左方、右方和后方采集待测农产品的视觉效果图；102、将视觉效果图发送至物联网；103、在物联网中建立农产品比对模型；104、依据农产品比对模型，对视觉效果图进行比对，得到农产品质量信息。
[0018]可选的，所述分别从上方、前方、左方、右方和后方采集待测农产品的视觉效果图包括：从上方采集待测农产品的视觉效果图，得到第一视觉效果图；从前方采集待测农产品的视觉效果图，得到第二视觉效果图；从后方采集待测农产品的视觉效果图，得到第三视觉效果图；从左方采集待测农产品的视觉效果图，得到第四视觉效果图；从右方采集待测农产品的视觉效果图，得到第五视觉效果图。
[0019]可选的，所述将视觉效果图发送至物联网包括：将第一视觉效果图、第二视觉效果图、第三视觉效果图、第四视觉效果图和第五视觉效果图发送至物联网。
[0020]可选的，所述在物联网中建立农产品比对模型包括：建立霉菌病变判断模型；在本实施例中霉菌病变判断模型包括：在系统中预设霉菌病变图片，抓取待测农产品的视觉效果图中的疑似霉菌病变部分，将疑似霉菌病变部分和预设霉菌病变图片进行比对，若相似度超过70%则认定为霉菌病变部分，计算认定为霉菌病变部分的面积占原视觉效果图的比例，若占比为0%，认定质量为好；占比超过2%则认定质量为极差，其余占比则认定为质量差；建立大小判断模型；在本实施例中大小判断模型包括，根据待测农产品的视觉效果图建立空间模型，计算体积，预设多个体积范围，每个体积范围对应一种农产品质量，将计算的体积和预设的体积范围进行比对，落入那个体积范围则质量就为该体积范围对应的农产品质量。
[0021]建立成熟度判断模型。
[0022]可选的，依据农产品比对模型，对视觉效果图进行比对，得到农产品质量信息包括：将所述待测农产品的视觉效果图放入霉菌病变判断模型中进行判断，第一农产品质量信息；将所述待测农产品的视觉效果图放入大小判断模型中进行判断，得出第二农产品质量信息；
将所述待测农产品的视觉效果图放入成熟度判断模型中本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于机器视觉效果的农产品质量物联网监测方法，其特征在于，包括：分别从上方、前方、左方、右方和后方采集待测农产品的视觉效果图；将视觉效果图发送至物联网；在物联网中建立农产品比对模型；依据农产品比对模型，对视觉效果图进行比对，得到农产品质量信息。2.根据权利要求1所述的基于机器视觉效果的农产品质量物联网监测方法，其特征在于，所述分别从上方、前方、左方、右方和后方采集待测农产品的视觉效果图包括：从上方采集待测农产品的视觉效果图，得到第一视觉效果图；从前方采集待测农产品的视觉效果图，得到第二视觉效果图；从后方采集待测农产品的视觉效果图，得到第三视觉效果图；从左方采集待测农产品的视觉效果图，得到第四视觉效果图；从右方采集待测农产品的视觉效果图，得到第五视觉效果图。3.根据权利要求2所述的基于机器视觉效果的农产品质量物联网监测方法，其特征在于，所述将视觉效果图发送至物联网包括：将第一视觉效果图、第二视觉效果图、第三视觉效果图、第四视觉效果图和第五视觉效果图发送至物联网。4.根据权利要求1所述的基于机器视觉效果的农产品质量物联网监测方法，其特征在于，所述在物联网中建立农产品比对模型包括：建立霉菌病变判断模型；建立大小判断模型；建立成熟度判断模型。5.根据权利要求4所述的基于机器视觉效果的农产品质量物联网监测方法，其特征在于，依据农产品比对模型，对视觉效果图进行比对，得到农产...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄如，顾丽丽，安效东，
申请(专利权)人：南通锐越信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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