[发明专利]一种基于机器视觉的单甘酯质量检测方法及系统

权利要求书

1.一种基于机器视觉的单甘酯质量检测方法，其特征在于，所述方法应用于一种单甘酯质量检测系统，包括：

获得第一工艺参数集合，其中，所述第一工艺参数集合为单甘酯产品的生产工艺参数；

对所述单甘酯产品进行颜色特征提取，获得第一颜色特征信息；

基于所述第一工艺参数集合和所述第一颜色特征信息对所述单甘酯产品进行聚类分析，获得第一分类结果；

获得第一预设取样量，根据所述第一预设取样量遍历所述第一分类结果，获得第一检测样品集合；

对所述第一检测样品集合进行色谱分析，获得第一检测色谱集合；

将所述第一检测色谱集合输入第一质量检测评价模型，获得第一质量检测结果；

其中，所述基于所述第一工艺参数集合和所述第一颜色特征信息对所述单甘酯产品进行聚类分析，获得第一分类结果，包括：

将所述第一工艺参数集合设为一级分类指标，将所述第一颜色特征信息设为二级分类指标；

根据所述一级分类指标对所述单甘酯产品进行聚类分析，获得一级聚类结果；

使用所述二级分类指标遍历所述一级聚类结果进行聚类分析，获得所述第一分类结果；

所述方法还包括：

将所述第一分类结果输入第一纯度阈值设定通道，获得第一纯度阈值集合，其中，所述第一纯度阈值集合和所述第一分类结果一一对应；

根据所述第一质量检测结果，获得所述单甘酯的第一纯度集合，其中，所述第一纯度集合和所述第一分类结果一一对应；

将所述第一纯度阈值集合和所述第一纯度集合一一比对，获得第一合格产品集合和第一不合格产品集合；

其中，将所述第一分类结果输入第一纯度阈值设定通道，获得第一纯度阈值集合，包括：

根据所述第一纯度阈值设定通道，获得第一评价通道、第二评价通道直到第N评价通道，其中，所述评价通道之间处于信息隔离状态，15≤N≤20；

将所述第一分类结果分别并行输入所述第一评价通道、所述第二评价通道直到所述第N评价通道，获得第一评价结果、第二评价结果直到第N评价结果，其中，所述评价结果为表征所述单甘酯产品纯度阈值的数据；

对所述第一评价结果、所述第二评价结果直到所述第N评价结果进行拟合，获得所述第一纯度阈值集合。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述第一评价结果、所述第二评价结果直到所述第N评价结果进行拟合，获得所述第一纯度阈值集合，包括：

对同一类的所述第一评价结果、所述第二评价结果直到所述第N评价结果进行偏差度计算，获得第一计算结果；

获得第一预设偏差阈值，将满足所述第一预设偏差阈值的所述第一计算结果对应的所述第一评价结果、所述第二评价结果直到所述第N评价结果进行提取并进行均值计算，获得第二计算结果；

将所述第二计算结果设为所述第一纯度阈值集合。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述第二计算结果设为所述第一纯度阈值集合之前，包括：

将所述第二计算结果并行返回至所述第一评价通道、所述第二评价通道直到所述第N评价通道，获得第一反馈结果；

基于所述第一反馈结果对所述第二计算结果进行调整，获得第三计算结果；

将所述第三计算结果设为所述第一纯度阈值集合。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述第一检测色谱集合输入第一质量检测评价模型之前，包括：

获得第一训练数据集，其中，所述第一训练数据集包括多组历史检测色谱信息和色谱检测结果标识信息；

利用所述第一训练数据集，构建第一预设决策树，其中，所述第一预设决策树的层数限定为随机整数a，10≤a≤15；

获得第一预设准确率，提取所述第一预设决策树不满足所述第一预设准确率的训练数据集，生成第二训练数据集；

利用所述第二训练数据集，构建第二预设决策树，其中，所述第二预设决策树的层数限定为随机整数b，10≤b≤15；

当第M训练数据集的数据量为预设数据量时停止训练，获得第M-1预设决策树；

将所述第一预设决策树、所述第二预设决策树直到所述第M-1预设决策树合并，获得所述第一质量检测评价模型。