肉类分级方法以及系统与流程

本发明涉及检测。具体地，涉及一种肉类分级方法以及系统，尤其涉及一种基于模型训练的肉类分级方法以及系统。

背景技术：

1、在猪肉、羊肉、牛肉等肉类的生产与加工过程中，会对肉类进行分级与加工处理，前者通过肉类胴体的各项指标参数来确定该胴体所属的级别，从而对上游工厂进行结算，后者则通过对肉类胴体进行各部位或区域的切割，从而按照不同价值进行出售。对于厂家而言，肉类件的分级过程的准确性越高，那么获得的经济效益也更好，因此追求新技术提升分级水平是厂家一贯和长期的追求。以猪肉为例，在现有的分级过程中，会测量猪肉胴体的背膘厚度，结合人眼观测结果，来对猪肉胴体进行分级，这样不仅对工人的技术水平要求很高，厂家所需要支付的劳动成本较高，同时其分级结果还可能受到工人个人经验、水平发挥的差异而导致不同时段的分级结果的稳定性和一致性得不到保障。

2、综合来看，现有的肉类分级过程，存在大量依赖人工的问题。一方面是需要支付较为高昂的人工成本，另一方面也难以保障分级过程中的准确性、稳定性和一致性。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提出一种肉类分级方法以及系统，其通过根据肉类分级要求训练相应的模型，从而有效提高肉类分级过程中的准确性，从而降低肉类厂家的损失、提高经济效益。

2、根据本发明的一方面，提供了一种肉类分级方法，所述方法包括：获取肉类件的多维的肉类成像信息；对所述肉类件进行高精度测量以获取所述肉类件的分级真值数据；基于所述多维的肉类成像信息计算分级指标参数计算值，并基于所述分级指标参数计算值和所述分级真值数据，对分级指标参数模型进行训练，以获得经训练的分级指标参数模型。

3、在实施例中，根据由所述经训练的分级指标参数模型计算的分级指标参数计算值，对所述肉类件进行分级。

4、在实施例中，所述分级指标参数计算值至少包括所述肉类件的整体和至少一个部位的形态结构信息和成分信息，并且所述方法还包括，根据分级所需的形态结构信息和成分信息，并参考分级标准来对所述肉类件进行分级。

5、在实施例中，所述分级指标参数计算值包括所述肉类件的至少一个部位的划分信息以及至少一个部位的位置信息。

6、在实施例中，所述形态结构信息包括所述肉类件的整体和至少一个部位的每一个部位的形状信息、长度信息、宽度信息、厚度信息、重量信息中的至少一种；所述成分信息包括所述肉类件的整体和至少一个部位的每一个部位的质量百分比、瘦肉率、脂肪率中的至少一种。

7、在实施例中，对所述分级指标参数模型进行训练包括：计算所述分级指标参数计算值与所述分级真值数据的差异，并通过将所述差异与相对应的参考数据进行比较来训练所述分级指标参数模型。

8、在实施例中，对所述分级指标参数模型进行训练还包括：当所述差异大于所述参考数据时，更新所述分级指标参数模型的模型参数，以再次计算分级指标参数计算值，并将再次计算的分级指标参数计算值与所述分级真值数据的差异与所述参考数据比较，重复计算和比较直到所述差异小于或等于所述参考数据。

9、在实施例中，使用所述分级指标参数模型计算所述分级指标参数计算值包括：所述分级指标参数模型对所述肉类成像信息执行图像处理，以划分所述肉类成像信息，并根据经划分的肉类成像信息计算所述分级指标参数计算值。

10、在实施例中，使用所述分级指标参数模型计算所述分级指标参数计算值包括：所述分级指标参数模型接收经过图像处理而被划分的肉类成像信息，并根据经划分的肉类成像信息计算所述分级指标参数计算值。

11、在实施例中，所述图像处理包括图像划分与定位处理、图像降噪处理、图像增强处理中的至少一种。

12、在实施例中，使用所述肉类成像信息和所述分级真值数据的一部分训练图像划分与定位模型，基于所述肉类成像信息用经训练的图像划分与定位模型的输出提供所述分级指标参数计算值的一部分。

13、在实施例中，所述高精度测量包括，使用高精度成像装置获取所述肉类件的分级真值数据；和/或通过分割所述肉类件以获得至少一个部位，并单独测量所述至少一个部位，以获取所述肉类件的分级真值数据。

14、根据本发明的另一方面，提供了一种肉类分级系统，所述系统执行根据本发明的方面的肉类分级方法，所述系统包括：肉类成像检测设备，所述肉类成像检测设备获取肉类件的多维的肉类成像信息；真值数据获取设备，所述真值数据获取设备获取所述肉类件的分级真值数据；分级指标参数模型，所述分级指标参数模型基于所述多维的肉类成像信息计算分级指标参数计算值，并基于所述分级指标参数计算值和所述分级真值数据进行训练，以获得经训练的分级指标参数模型。

15、在实施例中，所述经训练的分级指标参数模型根据由所述经训练的分级指标参数模型计算的分级指标参数计算值，对所述肉类件进行分级。

16、在实施例中，所述系统还包括图像划分与定位模型，所述图像划分与定位模型基于所述肉类成像信息和所述分级真值数据的一部分进行训练，并用经训练的图像划分与定位模型基于所述肉类成像信息提供输出，作为所述分级指标参数计算值的一部分。

17、在实施例中，所述分级真值数据获取设备包括：人工测量装置，所述人工测量装置用以对所述肉类件进行分割，并直接测量被分割的至少一个部位，来获得分级真值数据；和/或高精度成像装置，所述高精度成像装置以高于所述肉类成像检测设备的分辨率获取所述肉类件的高精度成像信息，并从中获得所述分级真值数据。

18、应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本发明的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本发明的范围。本发明的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

技术特征：

1.一种肉类分级方法，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，所述方法还包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述分级指标参数计算值至少包括所述肉类件的整体和至少一个部位的形态结构信息和成分信息，并且

4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述分级指标参数计算值包括所述肉类件的至少一个部位的划分信息以及至少一个部位的位置信息。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，

6.根据权利要求1所述的方法，其中，对所述分级指标参数模型进行训练包括：

7.根据权利要求6所述的方法，其中，对所述分级指标参数模型进行训练还包括：

8.根据权利要求1所述的方法，其中，计算所述分级指标参数计算值包括：

9.根据权利要求1所述的方法，其中，计算所述分级指标参数计算值包括：

10.根据权利要求8-9中任一项所述的方法，其中，所述图像处理包括图像划分与定位处理、图像降噪处理、图像增强处理中的至少一种。

11.根据权利要求1所述的方法，所述方法还包括：

12.根据权利要求1所述的方法，所述高精度测量包括：

13.一种肉类分级系统，所述系统执行根据权利要求1-9中任一项所述的肉类分级方法，所述系统包括：

14.根据权利要求13所述的肉类分级系统，其中，所述经训练的分级指标参数模型根据由所述经训练的分级指标参数模型计算的分级指标参数计算值，对所述肉类件进行分级。

15.根据权利要求13所述的肉类分级系统，其中，所述系统还包括图像划分与定位模型，所述图像划分与定位模型基于所述肉类成像信息和所述分级真值数据的一部分进行训练，并用经训练的图像划分与定位模型基于所述肉类成像信息提供输出，作为所述分级指标参数计算值的一部分。

16.根据权利要求13-15中任一项所述的肉类分级系统，其中，所述分级真值数据获取设备包括：

技术总结
本发明提供了一种肉类分级方法以及系统。该方法包括获取肉类件的多维的肉类成像信息；对肉类件进行高精度测量以获取肉类件的分级真值数据；基于多维的肉类成像信息计算分级指标参数计算值，并基于分级指标参数计算值和分级真值数据，对分级指标参数模型进行训练，以获得经训练的分级指标参数模型。

技术研发人员：陈志强,张丽,孙运达,李新斌,沈乐,赵振华
受保护的技术使用者：同方威视技术股份有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15