一种基于计算机视觉的大曲等级分类方法

本发明属大曲等级分类技术领域，提供一种基于计算机视觉的大曲等级分类方法。采集样品，置于柔光箱中拍照，上传至图像处理平台；构建图像分类模型，采用两层分类结构模型的方法，第一层分类阶段是优质、一级曲与二级曲的分类，第二层分类阶段是优质曲与一级曲的分类；选择准确度、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线和AUC作为评价指标，评价模型的可靠性和稳定性。本发明利用计算机视觉和机器学习方法对大曲图像分类；利用特征提取和特征因子筛选方法，从大曲图像中提取关键图像特征；尝试了不同机器学习算法在大曲等级识别中的效果，建立了两层大曲等级分类模型，该模型不仅适合于大曲等级分类，也适合于不同类型大曲的鉴别。