一种鸡胴体体表缺陷自动检测方法

本发明属于深度学习、机器视觉技术领域，公开一种鸡胴体体表缺陷自动检测方法，包括：图像采集模块，用于对鸡胴体进行图像采集；图像处理与数据集制作模块，用于对图像采集模块输出的原始图像进行图像预处理，并制作数据集；目标检测模块，构建改进的YOLOv7模型用以检测和框选鸡胴体体表缺陷目标；缺陷分级模块，设计基于数量和面积的统计方法，对目标检测模块输出的缺陷类别信息进行分级。本发明的鸡胴体体表缺陷自动检测方法，针对鸡胴体体表缺陷特点创新性的改进了YOLOv7目标检测模型，并利用缺陷数量和面积统计方法，对所得缺陷信息进行分级。本发明方法有效解决了鸡胴体缺陷检测效率低的问题，实现了鸡胴体缺陷检测的细化分级。