【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理。更具体地，本专利技术涉及一种基于机器视觉的袋装肉内异物检测方法及系统。
技术介绍
1、在袋装肉生产加工过程中，时常会混入异物，这些异物既包括金属、塑料等外源性异物，也包括肉类毛发等内源性异物，这些异物的混入不仅会给消费者的身心带来伤害，也会对企业的声誉带来巨大影响。因此对袋装肉中的异物进行检测是非常重要的。
2、目前食品中常用的异物检测方法包括x射线成像、高光谱成像、机器视觉、金属探测等，但这些技术在实际检测过程中均存在一些不足，例如x射线成像难以识别密度差异较小的异物，且对人体有一定的电离伤害；例如申请公布号为cn115345860a的专利申请文件中公开了一种基于x射线的人工智能异物检测方法，其利用x光机获取被检测物品的x射线透射图像并结合区域生长算法对异物进行检测，但是该方法难以识别密度差异较小的异物，且对人体有一定的电离伤害。
3、高光谱成像成本较高且受环境影响较大，难以检测透明或反射率较低的异物；金属探测无法识别非金属类异物；机械视觉较于上述三种检测方法不会对袋装肉的外观和安全性造...
【技术保护点】
1.一种基于机器视觉的袋装肉内异物检测方法，其特征在于，包括：采集待检测的袋装肉的纹理图，并将其输入至预设的异物检测模型中，从而得到异物检测结果；所述异物检测模型的训练方法包括：
2.如权利要求1所述的基于机器视觉的袋装肉内异物检测方法，其特征在于，对于所述第一平均图像的第k个区域，所述相似度的计算方法包括：
3.如权利要求2所述的基于机器视觉的袋装肉内异物检测方法，其特征在于，所述第一高频特征差异利用第一高频特征差异向量表示，其计算方法包括：确定第一傅里叶频谱图和第三傅里叶频谱图的高频区域和低频区域；
4.如权利要求3所述的基于机...
【技术特征摘要】
1.一种基于机器视觉的袋装肉内异物检测方法，其特征在于，包括：采集待检测的袋装肉的纹理图，并将其输入至预设的异物检测模型中，从而得到异物检测结果；所述异物检测模型的训练方法包括：
2.如权利要求1所述的基于机器视觉的袋装肉内异物检测方法，其特征在于，对于所述第一平均图像的第k个区域，所述相似度的计算方法包括：
3.如权利要求2所述的基于机器视觉的袋装肉内异物检测方法，其特征在于，所述第一高频特征差异利用第一高频特征差异向量表示，其计算方法包括：确定第一傅里叶频谱图和第三傅里叶频谱图的高频区域和低频区域；
4.如权利要求3所述的基于机器视觉的袋装肉内异物检测方法，其特征在于，所述第二高频特征差异利用第二高频特征差异向量表示，其计算方法包括：确定第二傅里叶频谱图和第三傅里叶频谱图的高频区域和低频区域；
5.如权利要求3所述的基于机器视觉的袋装肉内异物检测方法，其特征在于，所述区域的尺寸为，确定第一傅里叶频谱图的高频区域和低频区域的方法包括：
6.如权...
【专利技术属性】
技术研发人员：靳金山，李争刚，王振东，亢丽，谭晓东，
申请(专利权)人：西安阳云食品科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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