【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及基于神经网络的小龙虾品质快速检测，尤其涉及一种基于模式识别的轻量化小龙虾品质快速检测方法。
技术介绍
1、龙虾作为重要的水农产品，来源既包括本土养殖也涵盖东南亚的大量进口。初级加工产品主要是速冻制品，包括速冻虾尾、虾仁和整肢虾。长期以来小龙虾的新鲜程度和瑕疵检测主要依靠人工方法，效率低下且误神经网络精度低。龙虾的市场价格受新鲜度影响显著，因此其质量检测尤为关键。
2、在现有技术中有一种改进yolov4神经网络预测小龙虾合格与否的模型，虽然在单一背景下有较高的识别率，但数据集单一，训练成本高，训练效率较低，且在复杂背景下检测效果未知，后续改进的技术中利用改进yolov5神经网络预测小龙虾的合格和不合格分类，虽前述现有技术的基础上得以改进但其存在分类简单不能满足商业需求的缺陷并且模型训练时间仍然较长，收敛较慢，训练成本较高模型尺寸较大等问题。
3、目前通过比较efficientnetb0、resnet50、vgg16、vgg19四种网络对处理过的小龙虾样本在三种不同噪声图像处理下的识别分类准确率中得到结论是efficientnetb0网络的效果最佳，为小龙虾的大小特征分级提出了一种手段，但不符合实际商业加工需求，且样本数小不具有普适性。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种基于模式识别的轻量化小龙虾品质快速检测方法，解决了现有技术中目前通过比较efficientnetb0、resnet50、vgg16、vgg19四种网络对处理过的小龙虾样
2、为实现上述目的，本专利技术提供了一种基于模式识别的轻量化小龙虾品质快速检测方法，包括：
3、对小龙虾拍照数据采集，得到图像；
4、基于人工对质量合格的图像进行筛分；
5、对每张图片进行标注，并利用改进yolov8网络实现快速检测。
6、其中，对小龙虾拍照数据采集的步骤如下：
7、利用机械臂和工业相机配合，从小龙虾上方俯视进行连续拍摄，通过对不同批次的小龙虾进行拍照采集，并对其进行编号。
8、其中，基于人工对质量合格的图像进行筛分的具体要求为：
9、图像具有小龙虾的五大外观质量缺陷类型，包括鲜完整虾、新鲜破损虾、死亡完整虾、死亡破损虾和脱落的残肢。
10、其中，对每张图片进行标注，并利用改进yolov8网络实现快速检测的具体方式如下：
11、使用labelimg标注数据集，每张图片标注一个标签，使用矩形框将虾体部分全部框出，导出为yolo格式的txt文件，待导出yolo格式文件后，采用变亮、变暗、旋转、高斯模糊和椒盐方式对数据进行增强。
12、其中，改进yolov8网络具体为：
13、通过pp-hgnetv2模型对yolov8骨干网络进行优化提升，改进pp-hgnetv2网络中的hgblock，用repncspelan4模块改进原颈部网络的c2f模块，使用alphaiou边界损失函数替换原损失函数；
14、通过pp-hgnetv2模型对yolov8骨干网络进行优化提升的具体要求为：
15、使用pp-hgnetv2模型设计yolov8骨干网络，并引入hgstem和深度卷积dwconv结构来获得更大的视野，并使网络的参数量更少。
16、改进pp-hgnetv2网络中的hgblock的具体要求为：
17、使用动态卷积块和轻量化卷积改进pp-hgnetv2网络中的hgblock，得到动态高性能网络模块模块，进而替换hgblock；
18、本专利技术的一种基于模式识别的轻量化小龙虾品质快速检测方法，首先将对小龙虾拍照数据采集，然后基于人工对质量合格的图像进行筛分，并对每张图片进行标注，并利用改进yolov8网络实现快速检测，通过改进yolov8神经网络进一步提升了小龙虾检测精度，轻量化了网络模型使其更方便部署，从而提高了检测效率，并且减轻人工检测的劳动成本，更贴合小龙虾商业加工分类需求，克服传统小龙虾分类单一化的特点，使其更符合商业小龙虾加工分级需求。
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1.一种基于模式识别的轻量化小龙虾品质快速检测方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.如权利要求1所述的基于模式识别的轻量化小龙虾品质快速检测方法，其特征在于，对小龙虾拍照数据采集的步骤如下：
3.如权利要求2所述的基于模式识别的轻量化小龙虾品质快速检测方法，其特征在于，基于人工对质量合格的图像进行筛分的步骤中：
4.如权利要求3所述的基于模式识别的轻量化小龙虾品质快速检测方法，其特征在于，对每张图片进行标注，并利用改进YOLOv8网络实现快速检测的具体步骤如下：
5.如权利要求4所述的基于模式识别的轻量化小龙虾品质快速检测方法，其特征在于，改进YOLOv8网络具体为：
6.如权利要求5所述的基于模式识别的轻量化小龙虾品质快速检测方法，其特征在于，改进PP-HGNetV2网络中的HGBlock的具体方式为：
【技术特征摘要】
1.一种基于模式识别的轻量化小龙虾品质快速检测方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.如权利要求1所述的基于模式识别的轻量化小龙虾品质快速检测方法，其特征在于，对小龙虾拍照数据采集的步骤如下：
3.如权利要求2所述的基于模式识别的轻量化小龙虾品质快速检测方法，其特征在于，基于人工对质量合格的图像进行筛分的步骤中：
4.如权利要求3所述的基于模式识别的轻...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈开元，王淑青，刘逸凡，明治良，盛世龙，杨炳琪，王新，张子言，罗平章，肖义平，翟宇胜，方祖春，万英杰，张子蓬，王建红，
申请(专利权)人：无锡英科睿智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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