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申请/专利权人：电子科技大学

摘要：本发明公开了一种白芷饮片质量等级检测方法，采用白芷饮片图像特征与性状文本特征联用互补的方式，提取饮片质量特征，采用圆形度、矩形度、多尺度三角形描述符三个描述符提取白芷图像形状、纹理特征，采用sLSTM网络提取白芷饮片性状文本特征，使用全连接网络对多模态融合数据进行概率分类，得到白芷饮片等级划分，同时，使用焦点损失函数对模型进行优化，提升分类精度。本发明的方法同时使用白芷饮片的图像、性状文本描述信息，减少了图像模型对样本数据量的依赖，提升了性状文本分类模型的精度，通过采用多模态数据融合方法提升白芷饮片质量等级智能化检测的准确率和稳定性，减少对主观经验鉴别以及超高样本数据量的依赖。

主权项：1.一种白芷饮片质量等级检测方法，具体步骤如下：S1、白芷饮片图像数据采集；进行白芷饮片拍摄，拍摄角度与饮片平面垂直，设置固定拍摄距离为20cm；S2、白芷饮片性状特征采集；根据白芷饮片采集白芷饮片性状特征，包括：形、色、气味、质地四部分；其中，所述“形”包括：形状、大小、厚度、体积、皮部占比、皮部油点、环纹数量；所述“色”包括：外表皮颜色、断面颜色、形成层颜色、光泽；所述“气味”表示芳香程度；所述“质地”表示粉性；S3、基于步骤S1采集的图像数据，进行图像数据标注；使用Labelimg软件对白芷饮片图像进行等级标注，即标注专家给出饮片的具体等级，分为一等、二等、三等、四等，一等为最优；S4、基于步骤S2采集的性状特征，进行性状特征筛选并对筛选出的性状进行打分；利用SPSS软件对白芷饮片性状特征进行主成分分析，计算性状特征与白芷饮片等级的相关性表，实现性状特征数据的降维；然后选择与白芷饮片等级为正相关且相关性大于预先设定的阈值的性状特征，包括：形状、大小、厚度、皮部占比、皮部油点、外表皮颜色、断面颜色、形成层颜色、芳香程度、粉性；则筛选以上性状特征为白芷饮片等级的部分判断依据，然后针对筛选出的单一白芷饮片的性状特征进行打分，分别设置性状特征的打分范围，得到不同性状特征的实际得分；其中，所述打分范围包括：形状0-10分：不规则0-3分、长椭圆或近方4-6分、类圆形7-10分；大小0-10分：每包面积0-2cm20-3分、每包面积3-5cm24-6分、每包面积6-7cm27-10分；厚度0-5分：2-4mm5分、＜2mm或＞4mm0分；皮部占比0-5分：占比多3-5分、占比少0-2分；皮部油点0-20分：皮部油点多14-20分、皮部油点较多7-13分、皮部油点少0-6分；外表皮颜色0-5分：灰黄色0-2分、灰棕或黄棕色3-5分；断面颜色0-5分：灰色或黄棕色0-2分、白色或灰白色或棕黄色3-5分；形成层颜色0-5分：形成层环黄色或棕黄色0-2分、形成层环黄棕色或棕色3-5分；芳香程度0-10分：芳香浓郁6-10分、较芳香0-5分；粉性0-10分：粉性足7-10分、粉性较足4-6分、粉性差0-3分；S5、基于步骤S3，进行白芷饮片图像的形状、纹理特征提取；S6、基于步骤S4，进行白芷饮片性状文本特征表示；S7、基于步骤S5-S6，将多模态数据融合，然后进行白芷饮片等级划分，并进行模型参数训练，完成白芷饮片质量等级检测。

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