[发明专利]一种产品品质分级的方法、装置和设备

说明书

本申请公开了一种产品品质分级的方法。该方法包括：获取待检测图像，所述待检测图像包括待品质分级产品；将所述待检测图像输入机器学习模型中，并基于所述机器学习模型的输出结果，确定所述待品质分级产品对应的品质级别；其中，所述机器学习模型已基于训练图像与品质级别标签之间的对应关系进行了训练；训练图像对应的品质级别标签表征该训练图像中的产品的品质级别。这样，实现了通过所述机器学习模型便可以对待品质分级产品进行品质分级的目的，而不需要和传统方式一样，需要工作人员依靠工作经验和人工观察来对产品进行品质分级，从而可以有效提高产品品质分级的效率并提高对产品品质分级的准确性。

技术领域

本申请涉及数据处理技术领域，特别是涉及一种产品品质分级的方法、 装置和设备。

背景技术

随着人们生活品质的提高，对于产品的品质要求逐渐提高，因此，在产 品交易的过程，需要根据产品的品质对产品进行分级，以便可以针对不同品 质级别的产品进行相应的销售。

以果蔬产品为例，目前，在果蔬交易过程中，采收到果蔬之后，需要人 工根据果蔬的品质，例如根据果蔬的大小、形状、颜色、病虫害情况和老化 程度等外观特征，将采收的果蔬分成不同的品质级别，从而可以针对不同品 质级别的产品进行销售处理。

然而，这种人工根据果蔬品质对果蔬分级的方式，会花费工作人员大量 的时间，并且过分依赖人工经验，而由于人工因素或外界环境因素不稳定， 例如，工作人员疲劳时，容易在人工进行果蔬分级的过程中出现果蔬分级错 误的情况，从而导致产品品质分级的准确性下降和产品品质分级的效率低下 的问题，进而限制了产品的精细化营销，无法提高产品的销售价格。

发明内容

本申请提供一种产品品质分级的方法、装置、设备及存储介质，以希望 实现通过所述机器学习模型便可以对待品质分级产品进行品质分级的目的， 而不需要和传统方式一样，需要工作人员依靠工作经验和人工观察来对产品 进行品质分级，从而可以有效提高产品品质分级的效率并提高对产品品质分 级的准确性。

具体地，本申请是通过如下技术方案实现的：

第一方面，本申请实施例提供了一种产品品质分级的方法，所述方法包 括：

获取待检测图像，所述待检测图像包括待品质分级产品；

将所述待检测图像输入机器学习模型中，并基于所述机器学习模型的输 出结果，确定所述待品质分级产品对应的品质级别；

其中，所述机器学习模型已基于训练图像与品质级别标签之间的对应关 系进行了训练；训练图像对应的品质级别标签表征该训练图像中的产品的品 质级别。

可选的，所述机器学习模型已基于多组训练图像与品质级别标签之间的 对应关系进行了训练，其中，所述多组训练图像与品质级别标签之间的对应 关系中包括多种品质级别标签；

所述基于所述机器学习模型的输出结果，确定所述待检测图像对应的品 质级别，包括：

提取所述待检测图像中的待品质分级产品的外观特征；

根据所述外观特征，得到所述外观特征分别对应每种品质级别标签的概 率；

根据所述外观特征分别对应每种品质级别标签的概率，确定满足预设条 件的品质级别标签，并将满足所述预设条件的品质级别标签对应的品质级别 作为所述待品质分级产品对应的品质级别；

其中，所述预设条件为所述待品质分级产品的外观特征分别对应不同品 质级别标签的概率中，最高概率所对应的品质级别标签。

可选的，所述外观特征包括如下：所述待检测图像中待品质分级产品的 颜色、边缘、纹理、局部区域特征、形状、尺寸大小与隐式刻画的深度外观 特征等。

可选的，训练图像通过以下步骤生成：