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申请/专利权人：陕西永宏生物科技有限公司;陕西永春生态科技有限公司

摘要：本发明涉及图像识别技术领域，具体涉及一种基于图像处理的水溶肥封装检测方法及系统，包括计算凹陷度与填充度，将凹陷度与填充度之和作为综合特征值；利用预设的时序网络模型预测设备环境异常概率，将封装设备的环境异常概率与综合特征值之积作为评价值；构建评价曲线；响应于预测的评价值大于预设阈值，生成代表封装质量不合格的报警信号。本发明通过对下一时刻的包装袋封装质量进行预测，提高了包装袋封装质量检测精度。

主权项：1.一种基于图像处理的水溶肥封装检测方法，其特征在于，包括：计算凹陷度与填充度，将凹陷度与填充度之和作为综合特征值；凹陷度计算：获取包装袋图像，对包装袋图像进行二值化处理，得到二值化图像；对二值化图像进行边缘检测，提取包装袋区域轮廓；基于包装袋区域轮廓提取左侧边缘线和右侧边缘线；分别计算左侧边缘线和右侧边缘线拐点数量，将左侧边缘线和右侧边缘线拐点数量均值作为凹陷度；填充度计算：获取包装袋图像，对包装袋图像进行二值化处理，得到二值化图像；将二值化图像与包装袋图像相乘得到包装袋区域图像，对包装袋区域图像进行分割，获得包装袋的颗粒区域和空腔区域；将颗粒区域与空腔区域的高度差值的绝对值作为填充度；利用预设的时序网络模型预测设备环境异常概率，包括：获取训练集，所述训练集包括多组历史时刻的环境数据，每组环境数据均设置相应的标签；将训练集输入至预先构建的时序网络模型内进行训练；计算输出的设备环境异常概率与下一时刻的设备环境异常概率之间的交叉熵损失函数；用梯度下降法调整模型参数最小化预测值与实际值之间的误差；迭代调整时序网络模型的参数，直至交叉熵损失函数小于设定值或达到预设的迭代次数，得到训练好的时序网络模型；将实时获得的环境数据输入时序网络模型得到下一时刻的设备环境异常概率，将封装设备的环境异常概率与综合特征值之积作为评价值；环境数据包括抗拉强度数据、切刀压力数据、切刀口温度数据、打滑程度数据；构建评价曲线，表达式为： 式中：表示下一时刻的预测的评价值，为第一系数，为第二系数，为第三系数，为第四系数，为历史时刻中第一时刻评价值，为历史时刻中第二时刻评价值，为历史时刻中第三时刻评价值，为当前时刻评价值，为常数项；响应于预测的评价值大于预设阈值，生成代表封装质量不合格的报警信号。

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