[发明专利]一种酥饼品质评价方法、装置及可读存储介质

权利要求书

1.一种酥饼品质评价方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：调用摄像头采集多组烤制前后的标准酥饼图像和实时酥饼图像；

S2：使用学习模型对所述标准酥饼图像进行分析，得到标准酥饼的膨胀系数；使用学习模型对所述实时酥饼图像进行分析，得到实时酥饼的膨胀系数；其中所述学习模型将所述标准酥饼图像和所述实时酥饼图像等量分割为多个区域模块；所述实时酥饼的膨胀系数和所述标准酥饼的膨胀系数进行比照，代入对比评价模型得到所述实时酥饼的膨胀特征值；

S3：提取烤制后的所述实时酥饼的各区域模块的色度值，比照预存的烤制程度标准色卡，得到所述实时酥饼的各区域模块的烤制程度，利用第一均匀评价方法得到所述实时酥饼的色度特征值；

S4：对所述实时酥饼的各区域模块分别实施破碎操作，获取所述实时酥饼的各区域模块的破碎压力值，根据所述破碎压力值得到所述实时酥饼的各区域模块的酥脆程度，利用第二均匀评价方法得到所述实时酥饼的酥脆度特征值；

S5：基于所述实时酥饼的各区域模块的烤制程度和酥脆程度，获取所述烤制程度和酥脆程度的极端程度因素；

S6：根据所述实时酥饼的膨胀特征值、色度特征值、酥脆度特征值和极端程度因素，代入归一化模型得到所述实时酥饼的品质评价值；

所述第二均匀评价方法，包括：

建立实时酥饼酥脆程度因素集N={n₁，n₂，n₃，n₄，n₅，n₆，n₇}；其中，n₁代表烤硬，n₂代表较硬，n₃代表偏硬，n₄代表酥脆，n₅代表偏软，n₆代表较软，n₇代表烤软；

建立实时酥饼酥脆程度因素集对应的模糊评价预设权重D=[d₁，d₂，d₃，d₄，d₅，d₆，d₇]；其中，d₁代表烤硬的预设权重，d₂代表较硬的预设权重，d₃代表偏硬的预设权重，d₄代表酥脆的预设权重，d₅代表偏软的预设权重，d₆代表较软的预设权重，d₇代表烤软的预设权重；

建立对实时酥饼酥脆程度均匀性评价因素的模糊评价预设矩阵；其中，w₁₁，w₁₇，w₇₁，w₇₇为实时酥饼酥脆程度的预设经验值；

选定加权值U₂，对所述实时酥饼烤制酥脆程度进行加权评价，得到所述实时酥饼的酥脆度特征值θ₃；

所述实时酥饼的酥脆度特征值的公式为：

；

所述归一化模型为：

其中，λ为实时酥饼的品质评价值，θ₁为实时酥饼的膨胀特征值，θ₂为实时酥饼的色度特征值，θ₃为实时酥饼的酥脆度特征值，k₁为实时酥饼的膨胀特征值的预设权重，k₂为实时酥饼的色度特征值的预设权重，k₃为实时酥饼的酥脆度特征值的预设权重，为第一极端预设函数，为第二极端预设函数。

2.如权利要求1所述的酥饼品质评价方法，其特征在于，所述学习模型为使用多组数据通过机器学习训练得出的，所述多组数据包括第一数据和第二数据，所述第一数据为标准酥饼烤制前的图像，所述第二数据为标准酥饼烤制后的图像。

3.如权利要求2所述的酥饼品质评价方法，其特征在于，所述学习模型以所述标准酥饼图像和所述实时酥饼图像的中心点作为原点建立平面坐标系，并在所述平面坐标系下将所述标准酥饼图像和所述实时酥饼图像进行等量分割，得到所述区域模块的坐标。