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申请/专利权人：佛山市海天(高明)调味食品有限公司;佛山市海天调味食品股份有限公司

摘要：本发明公开了一种孢子发芽率计算方法、装置及存储介质，包括：获取待分类图像，通过对待分类图像进行模糊化计算判断待分类图像是否需要去模糊；若是，将待分类图像代入到预设的去模糊模型中进行模糊化处理后，进行数据分割得到第一分割图像集；若否，则将待分类图像进行数据分割得到第一分割图像集；将第一分割图像集代入到预设的分类模型中，得到孢子发芽状态的分类数据集，根据分类数据集中发芽孢子数据集的占比计算得到孢子发芽率，其中，孢子发芽状态的分类数据集包括发芽孢子数据集、未发芽孢子数据集和其他数据集。本发明实施能够有效消除孢子图像处理过程中产生的干扰，从而提高孢子发芽状态检测精度以及孢子发芽率的计算精度。

主权项：1.一种孢子发芽率计算方法，其特征在于，包括：获取待分类图像，通过对所述待分类图像进行模糊化计算判断所述待分类图像是否需要去模糊；若是，将所述待分类图像代入到预设的去模糊模型中进行去模糊处理后，进行数据分割得到第一分割图像集；若否，则将所述待分类图像进行数据分割得到第一分割图像集；所述进行数据分割得到第一分割图像集，具体包括：对所述待分类图像或去模糊处理后的待分类图像进行灰度处理、滤波处理和局部自阈值化处理得到二值图像集；对所述二值图像集进行形态学的腐蚀膨胀得到孢子轮廓图像集；采用圆检测手段记录所述孢子轮廓图像集在所述待分类图像中的位置坐标；基于所述位置坐标对孢子进行分割得到第一分割图像集；所述去模糊模型的构建方法包括：获取原始孢子图像集，在所述原始孢子图像集中筛选掉不存在孢子的图像，得到预处理图像集；所述预处理图像集包括聚焦清楚的第一图像集和聚焦模糊的第二图像集；对所述第一图像集和所述第二图像集进行分割得到分割图像对，根据所述分割图像对构建自编码器网络，并通过对所述自编码器网络进行训练构建得到去模糊模型；将所述第一分割图像集代入到预设的分类模型中，得到孢子发芽状态的分类数据集，根据所述分类数据集中发芽孢子数据集的占比计算得到孢子发芽率，其中，所述孢子发芽状态的分类数据集包括发芽孢子数据集、未发芽孢子数据集和其他数据集；所述分类模型的构建方法包括：利用所述去模糊模型对所述第二图像集进行去模糊处理，得到所述第二图像集对应的去模糊图像集；将所述第一图像集与所述去模糊图像集整合得到整合图像集；对所述整合图像集进行分割处理得到第二分割图像集；对所述第二分割图像集进行分类得到孢子发芽状态的分类图像集，根据所述分类图像集构建分类网络，通过对所述分类网络进行训练构建分类模型。

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