【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及猪肉质量分类领域，具体为一种基于参照色卡图像校正的猪肉质量分类方法。
技术介绍
1、猪肉是全球最普遍的肉类之一，其品质的差异和分类越来越引起消费者和生产者的重视。随着生活水平的提升，消费者对猪肉的要求从只求数量满足逐步转为追求质量和口感，这一变化促进了猪肉产业的改革和提升。传统的猪肉质量分类方法，主要根据的是猪肉的外形、颜色、纹理和脂肪含量等。例如，按照猪肉的肥瘦程度，可以分为五花肉、瘦肉、肥肉等；按照部位，可以分为猪颈肉、猪肩肉、猪肚肉等。这种分类方法易于理解，方便消费者挑选，但其缺点是过于简单，不能准确反映猪肉的内在品质。随着技术的发展，更多的现代技术被运用到猪肉质量分类中。比如，利用近红外光谱技术可以测量猪肉的水分、蛋白质、脂肪含量，从而对其进行更精细的分类；通过机器视觉技术，可以自动识别猪肉的颜色、纹理、形状等特征，实现快速分类。
2、猪肉质量分类的精细化和科技化是技术发展的结果。一方面，消费者对食品安全和健康的重视程度提高了，对猪肉质量的需求也更高了；另一方面，科技的创新为猪肉质量分类带来了更多机会。比如，利用人工智能和大数据技术对猪肉的生产过程进行实时监控和预测，以达到更精确的品质控制；或者利用基因编辑技术对猪的品种进行改良，以适应特定的品质需求。
3、为了能快速客观地对猪肉质量进行评价，各种研究机构或公司进行了深入的研究，例如：公开号为cn101975844a，公开了一种基于多传感器融合技术的猪肉质量综合检测方法，该方法包括：s1、对于一个待分类的猪肉样品，检测猪肉样品的有效衰
4、还有公开号为cn116663771a，公开了一种可信度高的生猪肉质量量评价的方法及装置，其基于区块链技术，实现各部分数据不可篡改，可信度高，根据生猪肉的溯源信息，将生猪肉的质量进行简单评价，有利于购买人员对生猪肉质量进行快速辨别，同时便于经销商对各类猪肉进行简单的分类，通过溯源信息的查取，还可对于对猪肉质量安全问题进行全方位把控，操作简单，应用性好。
5、上面的方法均从猪肉质量的指标进行评价和分类，但其存在一定的主观性判断，不能获取标准一致的猪肉样品图像，也没有对所获取的图像依据真实色彩进行还原，因而，根据所提供的图像无法较为准确的猪肉质量分类。
技术实现思路
1、本申请的目的在于提供一种基于参照色卡图像校正的猪肉质量分类方法，其主要通过提供猪肉样品图像采集器，并对所获取的图片采用参照色卡的方式消除图像的失真，以获得图像真实颜色的猪肉样品图像，用于训练alexnet模型，来实现对猪肉质量进行分类。
2、为了达到上述目的，本专利技术采用以下技术方案：
3、一种基于参照色卡图像校正的猪肉质量分类方法，其特征在于，采用参照色卡对图像进行校正，所述参照色卡为劳尔色卡，其步骤如下：
4、s101：获取猪肉样品图片，通过图像采集器，获得同一光照条件下的猪肉样品图片，并对猪肉样品进行检测，根据检测结果对猪肉样品图片进行标记，分成好、差两类；
5、s102：图像分割，对所获取的猪肉样品图片进行处理，从中分离出只包含劳尔色卡的图像；
6、s103：预训练校正模型，对步骤s102中获取的劳尔色卡的图像进行训练；
7、s104：图像校正处理，将步骤s102中获取的图像分割出其中只包含猪肉样品的图片，输入到步骤s103生成的预训练校正模型中，获得对应的颜色变换矩阵，再通过opencv的cv2.transform函数，根据所述颜色变换矩阵对只包含猪肉样品的图片进行校正，从而获得校正后的猪肉样品图像；
8、s105，alexnet模型训练，采用alexnet模型对校正后的猪肉样品图像进行训练，获得训练好的分类模型；
9、s106，将训练好的分类模型应用于猪肉质量分类；
10、所述步骤s101中的图像采集器主要包括：底座(1)、外罩(2)、内罩(3)和盖板(4)，所述底座(1)上面设有外罩(2)，所述外罩(2)的内部设有内罩(3)，在外罩(2)和内罩(3)的顶端设有盖板(4)，所述底座(1)的内部设有用承载色卡和猪肉样品的载物台(5)；
11、所述猪肉样品的检测指标为：ph值、色泽、脂肪含量和水分含量。
12、进一步，所述步骤s103的步骤如下：
13、s201：获取色卡图片，将步骤s102中的劳尔色卡的图像进行预处理，使劳尔色卡的图像中的色卡纹理方向一致；
14、s202：vgg16模型训练，通过加载预训练的vgg16模型，对步骤s201的劳尔色卡的图像作为输入数据进行训练；
15、s203，生成图像校正模型，通过步骤s202不断的迭代训练，获得预训练校正模型。
16、进一步，所述步骤s202的预训练的vgg16模型输入图像的形状大小为224×224×3，将vgg16模型作为特征提取器，即只使用vgg16模型的卷积层，而不使用其全连接层，再通过预设颜色校正模型，所述颜色校正模型由两部分组成：输入层和输出层，所述输入层为劳尔色卡的图像，所述输出层为颜色变换矩阵；
17、将所述的vgg16模型的卷积层和颜色校正模型的输入层连接起来，形成一个新的输入层；通过上述过程形成的预定义好的vgg16模型；
18、将步骤s201中的劳尔色卡的图像和与劳尔色卡的图像对应的颜色变换矩阵作为准备数据，所述颜色变换矩阵是由opencv的cv2.cvtcolor函数来根据劳尔色卡的图像上的颜色值，计算出图像的颜色变换矩阵；
19、所述训练预定义好的vgg16模型，使用劳尔色卡的图像作为输入，颜色变换矩阵作为输出，损失函数为均方误差，并使用adam优化器来更新模型的参数；
20、在使用预训练校正模型时，将待校正的图像作为输入数据，通过预训练校正模型进行预测，得到相应的颜色变换矩阵，再通过opencv的cv2.transform函数，根据颜色变换矩阵对待校正的图像进行校正，从而获得校正后的图像。
21、进一步，所述步骤s103的alexnet模型共包含5个卷积层、3个池化层和3 个全连接层，每个卷积层都包含卷积核、偏置项、relu激活函数和局部响应归一化模块，其中，第1、2、5个卷积层后面都跟着一个池化层，后三个层为全连接层，最终输出层为softmax，将网络输出转化为概率值，用于预测图像的类别。
22、进一步，所述底座(1)主要包括座体(1-1)，所述座体(1-1)为梯台形状，所述座体(1-1)的顶端设有外罩卡槽(1-2)，用于安装外罩(2)，所述外罩卡槽(1-2)的内侧设有座台环(1-4)，所述座台环(1-4)的顶端设有led灯(1-5本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于参照色卡图像校正的猪肉质量分类方法，其特征在于，采用参照色卡对图像进行校正，所述参照色卡为劳尔色卡，其步骤如下：
2.根据权利要求1所述的一种基于参照色卡图像校正的猪肉质量分类方法，其特征在于：所述步骤S103的步骤如下：
3.根据权利要求2所述的一种基于参照色卡图像校正的猪肉质量分类方法，其特征在于：所述步骤S202的预训练的VGG16模型输入图像的形状大小为224×224×3，将VGG16模型作为特征提取器，即只使用VGG16模型的卷积层，而不使用其全连接层，再通过预设颜色校正模型，所述颜色校正模型由两部分组成：输入层和输出层，所述输入层为劳尔色卡的图像，所述输出层为颜色变换矩阵；
4.根据权利要求3所述的一种基于参照色卡图像校正的猪肉质量分类方法，其特征在于：所述步骤S103的AlexNet模型共包含5个卷积层、3个池化层和3 个全连接层，每个卷积层都包含卷积核、偏置项、ReLU激活函数和局部响应归一化模块，其中，第1、2、5个卷积层后面都跟着一个池化层，后三个层为全连接层，最终输出层为softmax，将网络输出转化为概率值，
5.根据权利要求1-4任一所述的一种基于参照色卡图像校正的猪肉质量分类方法，其特征在于：所述底座(1)主要包括座体(1-1)，所述座体(1-1)为梯台形状，所述座体(1-1)的顶端设有外罩卡槽(1-2)，用于安装外罩(2)，所述外罩卡槽(1-2)的内侧设有座台环(1-4)，所述座台环(1-4)的顶端设有LED灯(1-5)，用于为拍摄猪肉样品图像提供光源，所述内圈(1-3)的中心部位有放置载物台(5)的嵌槽(1-8)，所述嵌槽(1-8)主要包括嵌槽主体(1-8-1)，在嵌槽主体(1-8-1)的顶部设有用于指向的嵌槽顶尖(1-8-2)。
6.根据权利要求5所述的一种基于参照色卡图像校正的猪肉质量分类方法，其特征在于：所述座台环(1-4)的内侧设有内圈(1-3)，所述内圈(1-3)的内侧用于安装 内罩(3)，所述内圈(1-3)的中心部位供放置猪肉样品，所述外罩卡槽(1-2)的左侧设有用于清除外罩卡槽(1-2)内灰尘或杂物的清洁槽(1-6)，所述座体(1-1)的斜面上设有用于调节LED灯(1-5)亮度的旋钮(1-7)。
7.根据权利要求6所述的一种基于参照色卡图像校正的猪肉质量分类方法，其特征在于：所述载物台(5)主要包括载物主体(5-1)，在载物主体(5-1)的上表面开设有样品槽(5-2)和色卡槽(5-3)，在载物主体(5-1)的前端设有顶尖(5-4)，用于与嵌槽顶尖(1-8-2)相配合。
8.根据权利要求7所述的一种基于参照色卡图像校正的猪肉质量分类方法，其特征在于：所述色卡槽(5-3)上放置有劳尔色卡，所述劳尔色卡的分为六等分，从向到下的RGB值分别为：[255，0，0]、[0，255，0]、[0，0，255]、[153，153，153]、[204，204，204]、[255，255，255]。
9.根据权利要求6-8任一所述的一种基于参照色卡图像校正的猪肉质量分类方法，其特征在于：所述盖板(4)主要包括盖体(4-1)，所述盖体(4-1)的中心部设置有通孔(4-3)，所述通孔(4-3)的外侧设有与拍摄镜头相适应的浅槽(4-2)，用于拍摄镜头卡在浅槽(4-2)内，所述盖体(4-1)的下表面设有与外罩(2)和内罩(3)安装间隙相适应的罩环(4-4)，从而可以将盖板(4)固定安装在外罩(2)和内罩(3)上。
10.根据权利要求6-8任一所述的一种基于参照色卡图像校正的猪肉质量分类方法，其特征在于：所述猪肉样品的获取方式为采集猪的腰椎背最长肌中间段的05cm-1.0cm 厚的猪肉。
...【技术特征摘要】
1.一种基于参照色卡图像校正的猪肉质量分类方法，其特征在于，采用参照色卡对图像进行校正，所述参照色卡为劳尔色卡，其步骤如下：
2.根据权利要求1所述的一种基于参照色卡图像校正的猪肉质量分类方法，其特征在于：所述步骤s103的步骤如下：
3.根据权利要求2所述的一种基于参照色卡图像校正的猪肉质量分类方法，其特征在于：所述步骤s202的预训练的vgg16模型输入图像的形状大小为224×224×3，将vgg16模型作为特征提取器，即只使用vgg16模型的卷积层，而不使用其全连接层，再通过预设颜色校正模型，所述颜色校正模型由两部分组成：输入层和输出层，所述输入层为劳尔色卡的图像，所述输出层为颜色变换矩阵；
4.根据权利要求3所述的一种基于参照色卡图像校正的猪肉质量分类方法，其特征在于：所述步骤s103的alexnet模型共包含5个卷积层、3个池化层和3 个全连接层，每个卷积层都包含卷积核、偏置项、relu激活函数和局部响应归一化模块，其中，第1、2、5个卷积层后面都跟着一个池化层，后三个层为全连接层，最终输出层为softmax，将网络输出转化为概率值，用于预测图像的类别。
5.根据权利要求1-4任一所述的一种基于参照色卡图像校正的猪肉质量分类方法，其特征在于：所述底座(1)主要包括座体(1-1)，所述座体(1-1)为梯台形状，所述座体(1-1)的顶端设有外罩卡槽(1-2)，用于安装外罩(2)，所述外罩卡槽(1-2)的内侧设有座台环(1-4)，所述座台环(1-4)的顶端设有led灯(1-5)，用于为拍摄猪肉样品图像提供光源，所述内圈(1-3)的中心部位有放置载物台(5)的嵌槽(1-8)，所述嵌槽(1-8)主要包括嵌槽主体(1-8-1)，在嵌槽主体(1-8-1)的顶部设有用于指向的嵌槽顶尖(1-8-2)。
6.根据权利要求5...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘年丰，刘京，郑易龙，
申请(专利权)人：青岛兴牧畜牧科技发展有限公司，
类型：发明
国别省市：
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