(57)【要約】  本発明の実施例は、評価される穀物を含む第１の画像データを取得することと、前記第１の画像データと前記第１の識別モデルとに基づいて第１の識別結果を取得し、前記第１の識別結果に基づいて前記評価される穀物の種類を表すことと、前記第１の画像データと前記評価される穀物の種類に対応する評価ストラテジーとに基づいて前記評価される穀物を評価し、前記評価結果を取得することと、を含む穀物の評価方法を開示する。本願発明の実施例はさらに、穀物評価装置および記憶媒体を開示する。
2021526646.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
穀物の評価方法であって、
評価される穀物を含む第１の画像データを取得することと、
前記第１の画像データと第１の識別モデルとに基づいて前記評価される穀物の種類を表す第１の識別結果を取得することと、
前記第１の画像データと前記評価される穀物の種類に対応する評価ストラテジーとに基づいて前記評価される穀物を評価し、評価結果を取得することと、
を含む穀物の評価方法。
【請求項２】
前記穀物の評価方法は、前記第１の画像データに対して特徴強調処理を実行して、前記第１の画像データに対応する特徴強調画像データを取得することを更に含み、
それに応じて、前記第１の画像データと第１の識別モデルとに基づいて第１の識別結果を取得することは、前記第１の画像データに対応する特徴強調画像データと第１の識別モデルとに基づいて第１の識別結果を取得することを含む、
請求項１に記載の穀物の評価方法。
【請求項３】
前記第１の画像データに対して特徴強調処理を実行して、前記第１の画像データに対応する特徴強調画像データを取得することは、
前記第１の画像データをグレースケール画像に変換し、前記グレースケール画像に対してコントラスト強調処理を実行して前記第１の画像データのコントラスト強調画像データを取得することと、
前記第１の画像データにエッジ検出を実行してエッジ検出画像データを取得することと、
前記第１の画像データのコントラスト強調画像データと前記エッジ検出画像データとに基づいて、前記第１の画像データに対応する特徴強調画像データを取得することと、
を含む請求項２に記載の穀物の評価方法。
【請求項４】
前記穀物の評価方法は、
第２の画像データと、穀物の属する種類を表す対応するラベルデータとを含む第２の画像情報を複数取得することと、
前記第２の画像データに対して特徴強調処理を実行して、前記第２の画像データに対応する特徴強調画像データを取得することと、
前記第２の画像データに対応する特徴強調画像データに対してデータ強調処理を実行して、データ強調画像データを取得することと、
前記特徴強調画像データ及び／または前記データ強調画像データと対応するラベルデータとに基づいて学習訓練を行い、前記第１の識別モデルを取得することと、
を更に含む請求項１に記載の穀物の評価方法。
【請求項５】
前記第２の画像データに対応する特徴強調画像データに対してデータ強調処理を実行して、データ強調画像データを取得することは、
前記第２の画像データに対応する特徴強調画像データを回転及び／又は反転させ、前記特徴強調画像データに対応する反転画像データ及び／又は回転画像データを取得し、前記反転画像データ及び／又は回転画像データに基づいてデータ強調画像データを生成すること
を含む請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記第１の画像データと前記評価される穀物の種類に対応する評価ストラテジーとに基づいて前記評価される穀物を評価することは、
前記評価される穀物の種類に基づいて対応する評価ストラテジーを取得することと、
前記評価ストラテジーと、前記第１の画像データに対応する特徴強調画像データとに基づいて前記評価される穀物を評価することと、
を含む請求項２に記載の方法。
【請求項７】
穀物評価装置であって、
評価される穀物を含む第１の画像データを取得するように構成される取得モジュールと、
前記第１の画像データと第１の識別モデルとに基づいて前記評価される穀物の種類を表す第１の識別結果を取得し、前記第１の画像データと前記評価される穀物の種類に対応する評価ストラテジーとに基づいて前記評価される穀物を評価し、評価結果を取得するように構成される処理モジュールと、
を備える穀物評価装置。
【請求項８】
前記処理モジュールは、更に、
前記第１の画像データに対して特徴強調処理を実行して前記第１の画像データに対応する特徴強調画像データを取得し、前記第１の画像データに対応する特徴強調画像データと第１の識別モデルとに基づいて第１の識別結果を取得するように構成される
請求項７に記載の装置。
【請求項９】
前記処理モジュールは、
前記第１の画像データをグレースケール画像に変換し、前記グレースケール画像に対してコントラスト強調処理を実行して前記第１の画像データのコントラスト強調画像データを取得し、
前記第１の画像データに対してエッジ検出処理を実行してエッジ検出画像データを取得し、
前記第１の画像データのコントラスト強調画像データと前記エッジ検出画像データとに基づいて、前記第１の画像データに対応する特徴強調画像データを取得する
ように構成される請求項８に記載の装置。
【請求項１０】
前記処理モジュールは、更に、
第２の画像データと、穀物の属する種類を表す対応するラベルデータとを含む第２の画像情報を複数取得し、
前記第２の画像データに対して特徴強調処理を実行して、前記第２の画像データに対応する特徴強調画像データを取得し、
前記第２の画像データに対応する特徴強調画像データに対してデータ強調処理を実行して、データ強調画像データを取得し、
前記特徴強調画像データ及び／又は前記データ強調画像データと対応するラベルデータとに基づいて学習訓練を行い、前記第１の識別モデルを取得する
ように構成される請求項７に記載の装置。
【請求項１１】
前記処理モジュールは、
前記第２の画像データに対応する特徴強調画像データを回転および／または反転させ、前記特徴強調画像データに対応する反転画像データおよび／または回転画像データを取得し、前記反転画像データおよび／または回転画像データに基づいてデータ強調画像データを生成するように構成される、
請求項１０に記載の装置。
【請求項１２】
前記処理モジュールは、
前記評価される穀物の種類に基づいて対応する評価ストラテジーを取得し、
前記評価ストラテジーと、前記第１の画像データに対応する特徴強調画像データとに基づいて前記評価される穀物を評価する
ように構成される請求項８に記載の装置。
【請求項１３】
穀物評価装置であって、
プロセッサと、前記プロセッサで実行可能なコンピュータプログラムを格納するためのメモリとを含み、
前記プロセッサは、前記コンピュータプログラムの実行に用いられる場合に、請求項１乃至請求項６のいずれか１項に記載の方法のステップを実行する穀物評価装置。
【請求項１４】
コンピュータプログラムが格納されているコンピュータ読み取り可能な記憶媒体であって、前記コンピュータプログラムはプロセッサにより実行される場合に、請求項１乃至請求項６のいずれか１項に記載の方法のステップを実現する、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本願発明は、画像識別技術に関し、特に、穀物の評価方法、装置、およびコンピュータ読み取り可能な記憶媒体に関する。
【０００２】
本願は、出願番号が第２０１８１０６２１６８２．６号であって出願日が２０１８年６月１５日である中国特許出願に基づいて提出されるものであり、当該中国特許出願の優先権を主張し、当該中国特許出願のすべての内容は、参照により本願に組み込まれる。
【背景技術】
【０００３】
現在、人工知能は非常に挑戦的な分野であり、非常に幅広い科学を含み、機械学習、コンピュータビジョン、生物学、ニューラルネットワーク科学、エネルギー技術、遺伝子工学など、異なる分野から構成されている。人工知能研究の主な目的は、人間の知能を必要とする複雑なタスクを機器に実行させることにある。人々の生活の品質が向上し続ける中で、食べ物などへの要求も増えていくのは当然のことである。「民は食をもって天となす」のとおり、毎日食べなければならないために料理は重要なこととなる。炊飯器は料理することができるが、機能や価格が異なる調理機器によっては、食感の異なる食事ができるため、調理機器は穀物の調理結果を修正することが要求されている。調理機器を改良する前に、まず、どのようなライスが多数の利用者の食生活に合うかを把握する必要がある。そのため、穀物の質と食感を評価可能な方法を提供する必要がある。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
従来の技術に存在する課題を解決するために、本願発明の実施例は、穀物の評価方法、装置、およびコンピュータ読み取り可能な記憶媒体を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本願発明の技術的解決策は、以下のように実現する。
【０００６】
本願発明の実施例は穀物の評価方法を提供し、前記方法は、
評価される穀物を含む第１の画像データを取得することと、
前記第１の画像データと第１の識別モデルとに基づいて前記評価される穀物の種類を表す第１の識別結果を取得することと、
前記第１の画像データと前記評価される穀物の種類に対応する評価ストラテジーとに基づいて前記評価される穀物を評価し、評価結果を取得することと、を含む。
本願発明の選択可能な一実施例では、前記方法は、前記第１の画像データに対して特徴強調処理を実行して、前記第１の画像データに対応する特徴強調画像データを取得することを更に含み、
それに応じて、前記第１の画像データと第１の識別モデルとに基づいて第１の識別結果を取得することは、前記第１の画像データに対応する特徴強調画像データと第１の識別モデルと、に基づいて第１の識別結果を取得することを含む。
【０００７】
本願発明の選択可能な一実施例では、前記第１の画像データに対して特徴強調処理を実行して、前記第１の画像データに対応する特徴強調画像データを取得することは、
前記第１の画像データをグレースケール画像に変換し、前記グレースケール画像に対してコントラスト強調処理を実行して前記第１の画像データのコントラスト強調画像データを取得することと、
前記第１の画像データにエッジ検出を実行してエッジ検出画像データを取得することと、
前記第１の画像データのコントラスト強調画像データと前記エッジ検出画像データとに基づいて、前記第１の画像データに対応する特徴強調画像データを取得することと、を含む。
【０００８】
本願発明の選択可能な一実施例では、前記方法は、
第２の画像データと、穀物の属する種類を表す対応するラベルデータとを含む第２の画像情報を複数取得することと、
前記第２の画像データに対して特徴強調処理を実行して、前記第２の画像データに対応する特徴強調画像データを取得することと、
前記第２の画像データに対応する特徴強調画像データに対してデータ強調処理を実行して、データ強調画像データを取得することと、
前記特徴強調画像データおよび／または前記データ強調画像データと対応するラベルデータとに基づいて学習訓練を行い、前記第１の識別モデルを取得することと、を含む。
【０００９】
本願発明の選択可能な一実施例では、前記第２の画像データに対応する特徴強調画像データに対してデータ強調処理を実行して、データ強調画像データを取得することは、
前記第２の画像データに対応する特徴強調画像データを回転及び／又は反転させ、前記特徴強調画像データに対応する反転画像データ及び／又は回転画像データを取得し、前記反転画像データ及び／又は回転画像データに基づいてデータ強調画像データを生成すること、を含む。
【００１０】
本願発明の選択可能な一実施例では、前記第１の画像データと前記評価される穀物の種類に対応する評価ストラテジーとに基づいて前記評価される穀物を評価することは、
前記評価される穀物の種類に基づいて対応する評価ストラテジーを取得することと、
前記評価ストラテジーと、前記第１の画像データに対応する特徴強調画像データとに基づいて前記評価される穀物を評価することとを含む。
【００１１】
本願発明の実施例は更に穀物評価装置を提供し、前記装置は、
評価される穀物を含む第１の画像データを取得するように構成される取得モジュールと、
前記第１の画像データと第１の識別モデルとに基づいて前記評価される穀物の種類を表す第１の識別結果を取得し、前記第１の画像データと前記評価される穀物の種類に対応する評価ストラテジーとに基づいて前記評価される穀物を評価し、評価結果を取得するように構成される処理モジュールと、を備える。
【００１２】
本願発明の選択可能な一実施例では、前記処理モジュールは、更に、
前記第１の画像データに対して特徴強調処理を実行して前記第１の画像データに対応する特徴強調画像データを取得し、前記第１の画像データに対応する特徴強調画像データと第１の識別モデルとに基づいて第１の識別結果を取得するように構成される。
【００１３】
本願発明の選択可能な一実施例では、前記処理モジュールは、
前記第１の画像データをグレースケール画像に変換し、前記グレースケール画像に対してコントラスト強調処理を実行して、前記第１の画像データのコントラスト強調画像データを取得し、
前記第１の画像データに対してエッジ検出処理を実行してエッジ検出画像データを取得し、
前記第１の画像データのコントラスト強調画像データと前記エッジ検出画像データとに基づいて前記第１の画像データに対応する特徴強調画像データを取得するように構成される。
【００１４】
本願発明の選択可能な一実施例では、前記処理モジュールは、更に、
第２の画像データと、穀物の属する種類を表す対応するラベルデータとを含む第２の画像情報を複数取得し、
前記第２の画像データに対して特徴強調処理を実行して、前記第２の画像データに対応する特徴強調画像データを取得し、
前記第２の画像データに対応する特徴強調画像データに対してデータ強調処理を実行して、データ強調画像データを取得し、
前記特徴強調画像データ及び／又は前記データ強調画像データと対応するラベルデータとに基づいて学習訓練を行い、前記第１の識別モデルを取得するように構成される。
本願発明の選択可能な一実施例では、前記処理モジュールは、
前記第２の画像データに対応する特徴強調画像データを回転および／または反転させ、前記特徴強調画像データに対応する反転画像データおよび／または回転画像データを取得し、前記反転画像データおよび／または回転画像データに基づいてデータ強調画像データを生成するように構成される。
【００１５】
本願発明の選択可能な一実施例では、前記処理モジュールは、
前記評価される穀物の種類に基づいて対応する評価ストラテジーを取得し、
前記評価ストラテジーと、前記第１の画像データに対応する前記特徴強調画像データとに基づいて前記評価される穀物を評価するように構成される。
本願発明の実施例は更に穀物評価装置を提供し、前記装置は、
プロセッサと、前記プロセッサで実行可能なコンピュータプログラムを格納するためのメモリとを含み、
前記プロセッサは、前記コンピュータプログラムの実行に用いられる場合に、上記のいずれか１項に記載の穀物の評価方法のステップを実行する。
【００１６】
本願発明の実施例は更に、コンピュータプログラムが格納されているコンピュータ読み取り可能な記憶媒体を提供し、前記コンピュータプログラムはプロセッサにより実行される場合に、上記のいずれか１項に記載の穀物の評価方法のステップを実現する。
【発明の効果】
【００１７】
本願発明の実施例に係る穀物の評価方法、装置およびコンピュータ読み取り可能な記憶媒体は、評価される穀物を含む第１の画像データを取得し、前記第１の画像データと第１の識別モデルとに基づいて前記評価される穀物の種類を表す第１の識別結果を取得し、前記第１の画像データと前記評価される穀物の種類に対応する評価ストラテジーとに基づいて前記評価される穀物を評価し、評価結果を取得する。本願発明の実施例では、穀物の画像を採取して特徴強調処理を実行し、特徴強調処理がなされた画像に基づいて穀物を正確に識別し、穀物の識別結果と強調処理がなされた画像に基づいて評価を行い、上記の穀物の評価結果を取得する。上記の評価結果は穀物の質と食感を反映しているため、評価結果に基づいて調理機器の調理曲線を修正することができ、利用者により食感の良い穀物を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】本願発明の実施例に係る穀物の評価方法のフローチャートである。
【図２】本願発明の実施例に係る別の穀物の評価方法のフローチャートである。
【図３】本願発明の実施例に係る穀物評価装置の構成を示す概略図である。
【図４】本願発明の実施例に係る別の穀物評価装置の構成を示す概略図である。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
本願発明の様々な実施例では、評価される穀物を含む第１の画像データを取得し、上記の第１の画像データと第１の識別モデルとに基づいて上記の評価される穀物の種類を表す第１の識別結果を取得し、上記の第１の画像データと上記の評価される穀物の種類に対応する評価ストラテジーに基づいて上記の評価される穀物を評価し、評価結果を取得する。
【００２０】
以下、実施例を参照しながら本願発明をさらに詳細に説明する。
【００２１】
図１は、本願発明の実施例に係る穀物の評価方法のフローチャートである。図１に示すように、当該方法はステップ１０１〜ステップ１０３を含む。
【００２２】
ステップ１０１において、評価される穀物を含む第１の画像データを取得する。
【００２３】
ステップ１０２において、上記の第１の画像データと第１の識別モデルとに基づいて上記の評価される穀物の種類を表す第１の識別結果を取得する。
【００２４】
ステップ１０３において、上記の第１の画像データと上記の評価される穀物の種類に対応する評価ストラテジーとに基づいて上記の評価される穀物を評価し、評価結果を取得する。
【００２５】
本実施例では、上記の第１の画像データは、評価される穀物を含み、上記の評価される穀物は、例えば、米、キビなどである。
【００２６】
上記の穀物の評価方法は機器に適用することができる。第１の実施形態として、当該機器は調理機器であってよく、調理機器には画像採取アセンブリ（例えば、カメラ）が配置され、画像採取アセンブリにより画像データを採取し、採取された画像データを分析識別し、評価される穀物の属する種類を決定する。第２の実施形態として、機器は調理機器であってよく、当該調理機器は画像採取機能を有しないが、画像採取アセンブリを備えた他の機器と通信可能であり、他の機器の画像採取アセンブリによって画像データを採取し、調理機器が上記の他の機器との通信リンクを介して上記の他の装置によって採取された画像データを取得し、採取された画像データを分析識別し、評価される穀物の属する種類を決定する。第３の実施形態として、機器は、電子機器であってよく、当該電子機器は、携帯電話、タブレット等のモバイル機器であってよい。当該電子機器は、画像データを採取し、採取された画像データを分析識別して、評価される穀物の属する種類を決定する。実用の際、上記の調理機器は、炊飯器、電気圧力鍋などの厨房加熱機器であってよい。
【００２７】
本実施例では、上記の穀物の評価方法は、上記の第１の画像データに対して特徴強調処理を実行し、上記の第１の画像データに対応する特徴強調画像データを取得することを更に含み、それに応じて、上記した上記の第１の画像データと第１の識別モデルとに基づいて第１の識別結果を取得することは、前記第１の画像データに対応する特徴強調画像データと第１の識別モデルとに基づいて第１の識別結果を取得することを含む。
【００２８】
本実施例では、他の物体識別作業とは異なり、穀物の画像データの色空間が特殊であり、処理がなされた画像データには色情報がほとんどない。すなわち、第１の画像データをグレースケール画像に変換した後、穀物の態様特徴はあまり目立たず、分類効果がよくない。そのため、本願発明の実施例では、上記の第１の画像データの変換後のグレースケール画像に対して特徴強調処理を実行し、主に、上記のグレースケール画像のコントラストに対して強調処理を実行する。上記のコントラストは、画像データにおける最も明るい画素と最も暗い画素との間の異なる明るさレベルの測定を示し、差の範囲が大きいほどコントラストが高く、差の範囲が小さいほどコントラストが低いように示す。ここで、特に画像データの有用データのコントラストがかなり近い場合には、コントラスト強調アルゴリズムを使用して、画像データのコントラストを強調することができる。よって、異なる米粒同士の違いをより明らかにし、異なる米粒の光の透過度を反映することができる。上記のコントラスト強調アルゴリズムは、線形変換アルゴリズム、指数変化アルゴリズム、対数変化アルゴリズム、ヒストグラムアルゴリズム等の少なくとも１つを含むが、これらに限定されない。
【００２９】
本願発明の選択可能な一実施例では、上記の、上記の第１の画像データに対して特徴強調処理を実行して、上記の第１の画像データに対応する特徴強調画像データを取得することは、上記第１の画像データをグレースケール画像に変換し、上記のグレースケール画像に対してコントラスト強調処理を実行して上記の第１の画像データのコントラスト強調画像データを取得し、上記の第１の画像データにエッジ検出を実行してエッジ検出画像データを取得し、上記の第１の画像データのコントラスト強調画像データと上記のエッジ検出画像データとに基づいて、上記の第１の画像データに対応する特徴強調画像データを取得する。
【００３０】
本実施例では、エッジ検出により、より良い穀物の輪郭情報を取得することができ、異なる米粒同士の差をより明らかにし、異なる米粒の光の透過度を反映するとができる。採用されるエッジ検出アルゴリズムは、ロバーツ（Ｒｏｂｅｒｔｓ）エッジ検出アルゴリズム、ソーベル（Ｓｏｂｅｌ）エッジ検出アルゴリズム、プレウィット（Ｐｒｅｗｉｔｔ）エッジ検出アルゴリズム、カニー（Ｃａｎｎｙ）エッジ検出アルゴリズム、ラプラシアン（Ｌａｐｌａｃｉａｎ）エッジ検出アルゴリズム、ログ（Ｌｏｇ）エッジ検出アルゴリズム、２次方向微分などの演算子検出法の少なくとも１つを含むが、これらに限定されない。
【００３１】
本実施例では、上記の第１の識別モデルが、調理機器の製造者によって学習訓練による方法を予め適用することにより取得され、調理機器内に格納される。
【００３２】
本願発明の選択可能な一実施例では、上記の穀物の評価方法はさらに、学習訓練による方法によって第１の識別モデルを取得することを含んでもよい。上記の第１の識別モデルの取得は、具体的に下記のステップ００１〜ステップ００４を含んでよい。
【００３３】
ステップ００１において、第２の画像データと、穀物の属する種類を表す対応するラベルデータとを含む第２の画像情報を複数取得する。 
【００３４】
ステップ００２において、上記の第２の画像データに対して特徴強調処理を実行して、上記の第２の画像データに対応する特徴強調画像データを取得する。
【００３５】
ステップ００３において、上記の第２の画像データに対応する特徴強調画像データに対してデータ強調処理を実行して、データ強調画像データを取得する。
【００３６】
ステップ００４において、上記の特徴強調画像データおよび／または上記のデータ強調画像データと対応するラベルデータとに基づいて学習訓練を行い、上記の第１の識別モデルを取得する。
【００３７】
本願発明の選択可能な一実施例では、上記の、上記の第２の画像データに対して特徴強調処理を実行して、特徴強調画像データを取得することは、上記の第２の画像データをグレースケール画像に変換し、上記のグレースケール画像に対してコントラスト強調処理を実行して上記の第２の画像データのコントラスト強調画像データを取得することと、上記の第２の画像データにエッジ検出を実行してエッジ検出画像データを取得することと、上記の第２の画像データのコントラスト強調画像データと上記のエッジ検出画像データとに基づいて、上記の第２の画像データに対応する特徴強調画像データを取得することと、を含んでも良い。
【００３８】
一実施例では、上記の、上記の第２の画像データに対応する特徴強調画像データに対してデータ強調処理を実行して、データ強調画像データを取得することは、上記の第２の画像データに対応する特徴強調画像データを反転及び／又は回転させ、上記の特徴強調画像データに対応する反転画像データ及び／又は回転画像データを取得し、上記の反転画像データ及び／又は回転画像データに基づいてデータ強調画像データを生成すること、を含む。
【００３９】
特徴強調画像データを回転させる回転角度は、第１の所定角度であってよい。上記の第１の所定角度は、９０度、１８０度、２７０度のいずれかの角度である。特徴強調画像データを反転させてから、反転された特徴強調画像データを更に回転させる回転角度は、第２の所定角度であってよい。上記の第２の所定角度は、９０度、１８０度、２７０度のいずれかの角度である。
【００４０】
本実施例では、上記の機器には、少なくとも１つの穀物種類に対応する評価ストラテジーが予め格納されている。
【００４１】
上記の第１の画像データと上記の評価される穀物の種類に対応する評価ストラテジーに基づいて上記の評価される穀物を評価し、評価結果を取得することは、上記の評価される穀物の種類に基づいて対応する評価ストラテジーを取得することと、上記の評価ストラテジーと上記の第１の画像データに対応する特徴強調画像データとに基づいて上記の評価される穀物を評価し、上記の評価される穀物の評価結果を決定することと、を含む。
【００４２】
ここで、上記の評価ストラテジーは、調理機器の製造者によって予め設定され、機器内に格納されており、上記の評価ストラテジーは、異なる種類の穀物の品質、食感、スコア等について評価することができる。
【００４３】
図２は、本願発明の実施例に係る別の穀物の評価方法の概略フローチャートである。図２に示すように、当該方法は、下記のステップ２０１とステップ２０５を含んでよい。
【００４４】
ステップ２０１において、評価される穀物を含む第１の画像データを取得する。
【００４５】
ここで、上記の評価される穀物は調理した穀物、例えば炊飯後のライスなどである。
【００４６】
ステップ２０２において、上記の第１の画像データに対して前処理を行う。
【００４７】
本願発明の選択可能な一実施例では、上記の、上記の第１の画像データに対して前処理を行うことは、上記の第１の画像データをグレースケール画像に変換し、上記のグレースケール画像に対してコントラスト強調処理を実行して、上記の第１の画像データのコントラスト強調画像データを取得することと、上記の第１の画像データに対してエッジ検出を実行してエッジ検出画像データを取得することと、上記の第１の画像データのコントラスト強調画像データと上記のエッジ検出画像データとに基づいて、上記の第１の画像データに対応する特徴強調画像データを取得することと、を含む。
【００４８】
ステップ２０３において、深層学習画像分類器を適用して穀物種類を特定する。
【００４９】
本願発明の選択可能な一実施例では、上記の、深層学習画像分類器を適用して穀物種類を特定することは、上記の第１の画像データに対応する特徴強調画像データと第１の識別モデルとに基づいて上記の評価される穀物の種類を表す第１の識別結果を取得すること、を含む。
【００５０】
ステップ２０４において、穀物種類と前処理がなされた画像とに基づいて穀物評価を実行する。
【００５１】
本願発明の選択可能な一実施例では、上記の、穀物種類と前処理がなされた画像とに基づいて穀物評価を実行することは、上記の評価される穀物の種類に基づいて対応する評価ストラテジーを取得することと、上記の評価ストラテジーと、上記の第１の画像データに対応する特徴強調画像データとに基づいて上記の評価される穀物の離散性、粒子間の緻密性、光沢等を評価して、上記の評価される穀物の質、食感およびスコア等についての評価結果を取得することと、を含む。
【００５２】
ステップ２０５において、穀物の評価結果を取得する。
【００５３】
本願発明の実施例では、穀物の画像を採取して特徴強調処理を実行し、特徴強調処理がなされた画像に基づいて穀物を正確に識別し、穀物識別結果と強調処理がなされた画像に基づいて評価を行い、上記の穀物の評価結果を取得する。上記の評価結果は穀物の質と食感を反映しているため、評価結果に基づいて調理機器の調理曲線を修正することができ、利用者により食感の良い穀物を提供することができる。
【００５４】
図３は、本願発明の実施例に係る穀物評価装置の構造を示す概略図である。図３に示すように、当該装置は、取得モジュール３０１と処理モジュール３０２とを備える。
【００５５】
上記の取得モジュール３０１は、評価される穀物を含む第１の画像データを取得するように構成される。
【００５６】
上記の処理モジュール３０２は、上記の第１の画像データと第１の識別モデルとに基づいて上記の評価される穀物の種類を表す第１の識別結果を取得し、上記の第１の画像データと上記の評価される穀物の種類に対応する評価ストラテジーとに基づいて上記評価される穀物を評価し、評価結果を取得するように構成される。
【００５７】
本願発明の選択可能な一実施例では、上記の処理モジュール３０２は、更に、上記の第１の画像データに対して特徴強調処理を実行して上記の第１の画像データに対応する特徴強調画像データを取得し、上記の第１の画像データに対応する特徴強調画像データと第１の識別モデルとに基づいて第１の識別結果を取得するように構成される。
【００５８】
本願発明の選択可能な一実施例では、上記の処理モジュール３０２は、上記の第１の画像データをグレースケール画像に変換し、上記のグレースケール画像に対してコントラスト強調処理を実行して、上記の第１の画像データのコントラスト強調画像データを取得し、上記の第１の画像データに対してエッジ検出処理を実行してエッジ検出画像データを取得し、上記の第１の画像データのコントラスト強調画像データと上記のエッジ検出画像データとに基づいて上記の第１の画像データに対応する特徴強調画像データを取得するように構成される。
【００５９】
本願発明の選択可能な一実施例では、上記の処理モジュール３０２は、更に、第２の画像データと、穀物の属する種類を表す対応するラベルデータとを含む第２の画像情報を複数取得し、上記の第２の画像データに対して特徴強調処理を実行して、上記の第２の画像データに対応する特徴強調画像データを取得し、上記の第２の画像データに対応する特徴強調画像データにデータ強調処理を実行して、データ強調画像データを取得し、上記の特徴強調画像データ及び／又は上記のデータ強調画像データと対応するラベルデータとに基づいて学習訓練を行い、第１の識別モデルを取得するように構成される。
【００６０】
本願発明の選択可能な一実施例では、上記の処理モジュール３０２は、上記の第２の画像データに対応する特徴強調画像データを回転および／または反転させ、上記の特徴強調画像データに対応する反転画像データおよび／または回転画像データを取得し、上記の反転画像データおよび／または回転画像データに基づいてデータ強調画像データを生成するように構成される。
【００６１】
ここで、特徴強調画像データを回転させる回転角度は、第１の所定角度であってよい。上記の第１の所定角度は、９０度、１８０度、２７０度のいずれかの角度である。特徴強調画像データを反転させてから、反転された特徴強調画像データを更に回転させる回転角度は、第２の所定角度であってよい。上記の第２の所定角度は、９０度、１８０度、２７０度のいずれかの角度である。
【００６２】
本願発明の選択可能な一実施例では、上記の処理モジュール３０２は、上記の評価される穀物の種類に基づいて対応する評価ストラテジーを取得し、上記の評価ストラテジーおよび上記の第１の画像データに対応する特徴強調画像データに基づいて上記の評価される穀物を評価し、上記の評価される穀物の評価結果を決定するように構成される。
【００６３】
本願発明の実施例では、上記の装置における取得モジュール３０１および処理モジュール３０２は、実用の際、上記の端末における中央処理ユニット（ＣＰＵ、Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ、Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、マイクロコントローラユニット（ＭＣＵ、Ｍｉｃｒｏｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ  Ｕｎｉｔ）、またはフィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ、Ｆｉｅｌｄ−Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ）によって実現されることができる。
【００６４】
なお、上記の実施例に係る穀物評価装置が穀物評価を行う場合、上記のような各プログラムモジュールの分割で行うことが例示されているが、実用の際、必要に応じて異なるプログラムモジュールに上記の処理を割り当てて実現させることができる。すなわち、装置の内部構造を異なるプログラムモジュールに分割して上記処理の全部または一部を実現させることができる。また、上記の実施例に係る穀物評価装置は、穀物の評価方法に係る実施例と同一の構想に属し、その具体的な実施形態が方法に係る実施例に詳細に記載されており、ここで繰り返し説明しない。
【００６５】
本願発明の実施例に係る方法を実現するために、本願発明の実施例は、調理機器または移動端末に配置される別の穀物評価装置を提供する。図４に示すように、当該装置４０は、プロセッサ４０１と、上記のプロセッサで実行可能なコンピュータプログラムを格納するためのメモリ４０２と、を含む。
【００６６】
上記のプロセッサ４０１は、上記のコンピュータプログラムの実行に用いられる場合には、評価される穀物を含む第１の画像データを取得することと、上記の第１の画像データと第１の識別モデルに基づいて上記の評価される穀物の種類を表す第１の識別結果を取得することと、上記の第１の画像データと上記の評価される穀物の種類に対応する評価ストラテジーとに基づいて上記の評価される穀物を評価して評価結果を取得することと、を実行する。
【００６７】
一実施例では、上記のプロセッサ４０１は、上記のコンピュータプログラムの実行に用いられる場合には、上記の第１の画像データに対して特徴強調処理を実行し、上記の第１の画像データに対応する特徴強調画像データを取得することと、上記の第１の画像データに対応する特徴強調画像データと第１の識別モデルとに基づいて第１の識別結果を取得することと、を実行する。
【００６８】
一実施例では、上記のプロセッサ４０１は、上記のコンピュータプログラムの実行に用いられる場合には、上記の第１の画像データをグレースケール画像に変換し、上記のグレースケール画像に対してコントラスト強調処理を実行して、上記の第１の画像データのコントラスト強調画像データを取得することと、上記の第１の画像データに対してエッジ検出処理を行い、エッジ検出画像データを取得することと、上記の第１の画像データのコントラスト強調画像データと上記のエッジ検出画像データとに基づいて、上記の第１の画像データに対応する特徴強調画像データを取得することと、を実行する。
【００６９】
一実施例では、上記のプロセッサ４０１は、上記のコンピュータプログラムの実行に用いられる場合には、第２の画像データと、穀物の属する種類を表す対応するラベルデータとを含む第２の画像情報を複数取得することと、上記の第２の画像データに対して特徴強調処理を実行して、上記の第２の画像データに対応する特徴強調画像データを取得することと、上記の第２の画像データに対応する特徴強調画像データに対してデータ強調処理を実行して、データ強調画像データを取得することと、上記の特徴強調画像データおよび／または上記のデータ強調画像データと対応するラベルデータとに基づいて学習訓練を行い、第１の識別モデルを取得することと、を実行する。
【００７０】
一実施例では、上記のプロセッサ４０１は、上記のコンピュータプログラムの実行に用いられる場合には、上記の第２の画像データに対応する特徴強調画像データを回転および／または反転させ、上記の特徴強調画像データに対応する反転画像データおよび／または回転画像データを取得し、上記の反転画像データおよび／または回転画像データに基づいてデータ強調画像データを生成すること、を実行する。
【００７１】
一実施例では、上記のプロセッサ４０１は、上記のコンピュータプログラムの実行に用いられる場合には、上記の評価される穀物の種類に基づいて、上記の評価される穀物に対応する評価ストラテジーを取得することと、上記の評価ストラテジーおよび上記の第１の画像データに対応する特徴強調画像データに基づいて上記の評価される穀物を評価し、上記の評価される穀物の評価結果を決定することと、を実行する。
【００７２】
なお、上記の実施例に係る穀物評価装置は、穀物の評価方法に係る実施例と同一の構想に属し、その具体的な実施形態が方法に係る実施例に詳細に記載されており、ここで繰り返し説明しない。
【００７３】
もちろん、実用の際、図４に示すように、当該装置４０は、少なくとも１つのネットワークインターフェース４０３を更に備えてもよい。穀物評価装置４０の各アセンブリは、バスシステム４０４を介して結合される。バスシステム４０４は、これらのアセンブリ同士の接続と通信を可能にするために使用されることが理解されてよい。バスシステム４０４は、データバスの他に、電源バス、制御バス、およびステータス信号バスを含む。但し、説明を明らかにするために、図４において、各種のバスを、バスシステム４０４として符号をつけている。また、上記のプロセッサ４０１の数は、少なくとも１つであってよい。ネットワークインターフェース４０３は、穀物評価装置４０と他の機器との間の有線または無線の通信に用いられる。本願発明の実施例におけるメモリ４０２は、装置４０の操作をサポートする様々なタイプのデータを格納することに使用される。
【００７４】
本願発明の実施例に開示されている方法は、プロセッサ４０１に適用されてもよく、プロセッサ４０１によって実現されてもよい。プロセッサ４０１は、信号処理能力を有する集積回路チップであってもよい。実現の過程において、上記方法の各ステップは、プロセッサ４０１におけるハードウェアの集積論理回路またはソフトウェアによる命令によって実現されてもよい。上述したプロセッサ４０１は、汎用プロセッサ、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ、Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｓｏｒａｔｏｒ）、または他のプログラマブルロジックデバイス、ディスクリートゲート回路、トランジスタロジックデバイス、ディスクリートハードウェアアセンブリなどであってもよい。プロセッサ４０１は、本願発明の実施例に開示されている各方法、ステップ、および論理ブロック図を実現または実行することができる。汎用プロセッサは、マイクロプロセッサであってもよいし、従来の任意のプロセッサ等であってもよい。本願発明の実施例に開示されている方法のステップによって、直接的に、ハードウェアデコードプロセッサによって実現することができ、又は、デコードプロセッサにおけるハードウェアとソフトウェアモジュールの組み合わせによって実現こともできる。ソフトウェアモジュールは、メモリ４０２にある記憶媒体にあっても良く、プロセッサ４０１がメモリ４０２内の情報を読み出して、そのハードウェアと組み合わせて前述の方法のステップを完成させる。
【００７５】
メモリ４０２は、任意のタイプの揮発性または不揮発性メモリデバイス、またはそれらの組み合わせによって実現されてもよい。その内、不揮発性メモリは、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ、Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、プログラマブルリードオンリーメモリ（ＰＲＯＭ、Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｒｅａｄ−Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、消去可能プログラマブルリードオンリーメモリ（ＥＰＲＯＭ、Ｅｒａｓａｂｌｅ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｒｅａｄ−Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、電気的に消去可能なプログラマブル読み出し専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ、Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ  Ｅｒａｓａｂｌｅ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｒｅａｄ−Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、強誘電体ランダムアクセスメモリ（ＦＲＡＭ、Ｆｅｒｒｏｍａｇｎｅｔｉｃ  Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ（Ｆｌａｓｈ  Ｍｅｍｏｒｙ）、磁気メモリ、光ディスク、リードオンリー光ディス（ＣＤ−ＲＯＭ、Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｃ  Ｒｅａｄ−Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）であってもよく、磁気メモリは、磁気ディスクメモリまたは磁気テープメモリであってもよい。揮発性メモリは、外部キャッシュとして使用されるランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ、Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）であってもよい。例示的であるが限定的ではく説明すると、多くの形態のＲＡＭが利用可能であり、例えば、スタティック・ランダム・アクセス・メモリ（ＳＲＡＭ、Ｓｔａｔｉｃ  Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、同期スタティック・ランダム・アクセス・メモリ（ＳＳＲＡＭ、Ｓｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓ  Ｓｔａｔｉｃ  Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ダイナミック・ランダム・アクセス・メモリ（ＤＲＡＭ、Ｄｙｎａｍｉｃ  Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、同期ダイナミックランダムアクセスメモリ（ＳＤＲＡＭ、Ｓｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓ  Ｄｙｎａｍｉｃ  Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ダブルデータレート同期ダイナミックランダムアクセスメモリ（ＤＤＲＳＤＲＡＭ、Ｄｏｕｂｌｅ  Ｄａｔａ  Ｒａｔｅ  Ｓｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓ  Ｄｙｎａｍｉｃ  Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、強化された同期ダイナミックランダムアクセスメモリ（ＥＳＤＲＡＭ、Ｅｎｈａｎｃｅｄ  Ｓｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓ  Ｄｙｎａｍｉｃ  Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、同期リンクダイナミックランダムアクセスメモリ（ＳＬＤＲＡＭ、ＳｙｎｃＬｉｎｋ  Ｄｙｎａｍｉｃ  Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ダイレクト・ラムバス・ランダム・アクセス・メモリ（ＤＲＲＡＭ、Ｄｉｒｅｃｔ  Ｒａｍｂｕｓ  Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）。本願発明の実施例で説明するメモリ４０２は、これら及び任意の他の適切なタイプのメモリを含むことが意図されているが、これらに限定されるものではない。
【００７６】
例示的な実施例では、上記の穀物評価装置４０は、１つまたは複数の特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ、Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）、ＤＳＰ、プログラマブルロジックデバイス（ＰＬＤ、Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｌｏｇｉｃ  Ｄｅｖｉｃｅｓ）、複雑なプログラマブルロジックデバイス（ＣＰＬＤ、Ｃｏｍｐｌｅｘ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｌｏｇｉｃ  Ｄｅｖｉｃｅ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ、Ｆｉｅｌｄ−Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ）、汎用プロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラユニット（ＭＣＵ、Ｍｉｃｒｏ  Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ  Ｕｎｉｔ）、マイクロプロセッサ（Ｍｉｃｒｏｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、又は他の電子部品によって実現され、前記方法を実行するために用いられる。
【００７７】
具体的には、本願発明の実施例は、コンピュータプログラムが格納されているコンピュータ読み取り可能な記憶媒体を提供し、上記のコンピュータプログラムはプロセッサにより実行される場合に、本願発明の実施例に記載の方法のステップを実行する。
【００７８】
本願発明で提供されるいくつかの実施例では、掲載される機器および方法が他の形態で実施されてもよいと理解されるべきである。上述した機器に係る実施例は、単に例示的なものであり、例えば、上記のユニットの分割は、論理的な機能による分割に過ぎず、実際に実施する際に、別の分割方式であってもよく、例えば、複数のユニットまたはアセンブリが結合されてもよく、または別のシステムに統合されてもよく、またはいくつかの特徴が無視されてもよく、または実行されていなくてもよい。さらに、示されたまたは議論された各部同士の結合、または直接結合、または通信接続は、インターフェース、機器、またはユニット同士の間接的な結合または通信接続を介してもよく、電気的、機械的、さらにその他の形式であってもよい。
【００７９】
別部品として説明されたユニットは、物理的に分離されたものであってもよいし、そうでなくてもよい。ユニットとして示された部品は、物理的なユニットであってもよいし、そうでなくてもよく、一箇所に配置されていてもよいし、複数のネットワークユニットに分散されていてもよい。それらのいくつかまたはすべてを実際の必要に応じて選択して本実施例に係る発明の目的を達成することができる。
【００８０】
また、本願発明の各実施例における各機能ユニットは、全て１つの処理ユニットに統合されていてもよいし、各ユニットを別個のユニットとしてもよく、２つ以上のユニットを単一のユニットに統合してもよい。上記の統合されたユニットは、ハードウェアの形態で実現されてもよいし、ハードウェアプラスソフトウェアによる機能ユニットの形態で実現されてもよい。
【００８１】
上記の方法に係る実施例を実現するステップのすべてまたは一部は、プログラムの命令によって関連するハードウェアが達成する可能であり、上記のプログラムは、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体に格納することができ、当該プログラムが実行されると、上記方法に係る実施例を含むステップが実行され、上記の記憶媒体は、リムーバブル記憶装置、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ、Ｒｅａｄ−Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ、Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、磁気ディスクまたは光ディスクなど、プログラムコードを格納可能な様々な媒体を含むことが当業者に理解される。
【００８２】
あるいは、本願発明の上記の統合されたユニットは、ソフトウェア機能モジュールの形態で実現され且つスタンドアロン製品として販売または使用される場合に、１つのコンピュータ読み取り可能な記憶媒体に格納されていてもよい。この理解に基づいて、本願発明の実施例の発明の本質的な部分、或いは先行技術に貢献する部分がソフトウェア製品の形で体現され、当該コンピュータソフトウェア製品は１つの記憶媒体に格納され、本願発明の各実施例に記載されている方法の全部または一部をコンピュータ機器（パーソナルコンピュータ、サーバ、またはネットワーク機器など）に実行させる命令を含む。前述した記憶媒体には、リムーバブル記憶装置、ＲＯＭ、ＲＡＭ、磁気ディスク、光ディスクなど、プログラムコードを格納可能な様々な媒体が含まれる。
【００８３】
本願発明で提供されるいくつかの方法の実施例に掲載されている方法は、矛盾しない限り、任意に組み合わせて新たな方法に係る実施例を取得することができる。
【００８４】
本願発明で提供されるいくつかの製品の実施例に掲載されている特徴は、矛盾しない限り、任意に組み合わせて新たな製品に係る実施例を取得することができる。
【００８５】
本願発明で提供されるいくつかの方法または装置に係る実施例に掲載されている特徴は、矛盾しない限り、任意に組み合わせて新たな方法に係る実施例または機器に係る実施例を取得することができる。
【００８６】
以上は本願発明の具体的な実施形態だけであり、本願発明の請求範囲はこれに限定されるものではなく、本分野を熟知している当業者であれば、本願発明によって開示されている技術の範囲において変更または置換を容易に想到することができ、それらは全て本願発明の請求範囲に含まれるものとする。したがって、本願発明の請求範囲は、請求項に記載の特許請求の範囲に準じる。
【符号の説明】
【００８７】
４０  穀物評価装置
３０１  取得モジュール
３０２  処理モジュール
４０１  プロセッサ
４０２  メモリ
４０３  ネットワークインターフェース
４０４  バスシステム
【図１】
2021526646.tif 000003
【図２】
2021526646.tif 000004
【図３】
2021526646.tif 000005
【図４】
2021526646.tif 000006
【国際調査報告】
2021526646.tif 000007
2021526646.tif 000008
2021526646.tif 000009
2021526646.tif 000010