一种质量检测识别方法

本发明涉及图像识别技术领域，具体地说涉及一种质量检测识别方法。包含：原图像进行空间映射，对所述映射图像进行特征提取，获得的待分层图像进行逐级分割，提取所需层，并将该层的颜色信息组成颜色特征，通过机器学习训练进行回归判断，获得评分。所述颜色特征通过图像中各个像素的色调、饱和度和亮度的分布计算，包含均值、标准差和偏差的一种或多种组合。通过计算机视觉和图像处理技术，自动识别并分析样本中最佳的检测区域，进行分层分析，检测出样本多个维度的质量数据，实现了对样本多维度质量数据的快速、精准采集与质量评估。针对不同群体的评价标准差异，仅需要调整评估分数Y值，而不用重新训练模型，大幅提升了方法的适用范围。