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申请/专利权人：济南餐农网络科技有限公司

摘要：本发明涉及生鲜食物分拣的技术领域，公开了一种多级过滤的生鲜食物分拣方法，所述方法包括：采集待分级生鲜图像并进行预处理，对预处理后的待分解生鲜图像进行目标分割，得到待分级目标区域；对目标分割得到的待分级目标区域进行多维特征提取；构造生鲜分级模型对生鲜进行多级过滤处理，得到生鲜的分级结果。本发明采用自适应半径差的逐圈亮度校正方法，对生鲜图像中的生鲜像素区域进行由内向外的逐级亮度校正，对亮度较暗的生鲜边缘区域进行亮度补偿，增强缺陷像素与非缺陷像素的对比度，提高目标分割的准确率，基于缺陷大小将生鲜缺陷区域的多维特征向量划分到指定过滤级别，并进行生鲜级别计算，实现基于生鲜分级结果的自动分拣处理。

主权项：1.一种多级过滤的生鲜食物分拣方法，其特征在于，所述方法包括：S1：采集待分级生鲜图像并进行预处理，得到预处理后的待分级生鲜图像；S2：对预处理后的待分级生鲜图像进行目标分割，得到待分级目标区域；S3：对目标分割得到的待分级目标区域进行多维特征提取，得到待分级生鲜的多维特征向量，其中多维特征向量包括颜色特征向量以及纹理特征向量；S4：构造生鲜分级模型对生鲜进行多级过滤处理，得到生鲜的分级结果，所述生鲜分级模型以待分级生鲜的多维特征向量为输入，以生鲜的分级结果为输出；所述生鲜分级模型包括输入层、多级尺度过滤层以及生鲜分级层，输入层用于接收待分级生鲜的多维特征向量，多级尺度过滤层用于根据缺陷大小对多维特征向量进行过滤处理，生鲜分级层根据逐级过滤得到的多维特征向量，生成生鲜在不同过滤级别的特征表示向量，并进行生鲜级别计算，得到生鲜的分级结果；基于生鲜分级模型的生鲜分级流程为：S41：输入层接收待分级生鲜的多维特征向量f；S42：多级尺度过滤层计算得到多维特征向量f中不同生鲜缺陷区域的缺陷大小，其中第u个生鲜缺陷区域的缺陷大小为： 其中：numu表示第u个生鲜缺陷区域的像素总数；rateu表示第u个生鲜缺陷区域的缺陷大小；S43：基于生鲜缺陷区域的缺陷大小，将生鲜缺陷区域的多维特征向量划分到指定过滤级别，得到不同过滤级别下的生鲜缺陷区域多维特征向量集合；S44：生鲜分级层根据逐级过滤得到的多维特征向量，生成生鲜在不同过滤级别的特征表示向量，其中过滤级别d的特征表示向量结果为： 其中：Fd表示生鲜在过滤级别d的特征表示向量结果；Ω1d表示过滤级别d下的颜色特征向量集合，Ω2d表示过滤级别d下的纹理特征向量集合； 表示用于对过滤级别d下的颜色特征向量进行卷积运算的矩阵参数；D表示最大过滤级别；其中每个过滤级别对应一种生鲜级别；S45：生鲜分级层进行生鲜级别计算，得到生鲜的分级结果，其中生鲜级别的计算公式为： 其中：level表示生鲜级别计算结果，表示使得达到最大的d作为计算结果；||·||2表示L2范数；根据生鲜的分级结果对生鲜进行分拣，得到不同分级的生鲜集合。

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