一种基于编织家蚕分区法与自适应优化的蚕茧图像分类方法

本发明提出一种基于编织家蚕分区法与自适应优化的蚕茧图像分类方法，该方法通过仿生视觉与动态参数协同实现蚕茧质量的高效分选。具体包括：输入图像经编织家蚕分区法(WBZ)预处理，用分水岭算法分割粘连区域，用形态学开闭运算优化轮廓，通过LAB空间转换与CLAHE增强仿生特征；用超参数优化算法(BOHB)动态调参；通过改进的轻量化卷积网络模型(MobileNetV3)提取多尺度纹理特征，当分类置信度低于阈值时，触发闭环反馈机制迭代优化预处理参数。该方法突破传统静态参数分割不完整、单网络特征融合不足的局限，通过仿生算法与自适应优化的协同验证，解决光照不均干扰下的特征偏差问题，实现多维特征融合与分类精度层级优化，为蚕茧分选提供轻量化解决方案。