一种基于机器学习的谷朊粉生产质量评估方法

本发明属于质量评估技术领域，尤其涉及一种基于机器学习的谷朊粉生产质量评估方法。先将面粉和水按比例混合制成面团，清洗面团时采集湿面筋和清洗液的视觉图像，经图像预处理、增强、形态学操作及差异化筛选提取核心关注区域。基于该区域计算湿面筋蛋白色泽指数和淀粉颗粒离散度，以两者最小值为目标函数，通过改变面粉和水的比例求最优值。构建改进级联式神经网络模型，输入层融合最优指数和离散度及生产过程参数，级联结构经BP神经网络和卷积神经网络处理预测质量，且神经网络参数由改进萤火虫算法确定。该方法解决了传统人工评估效率低、一致性差等问题，实现客观精准评估，满足工业化生产对质量控制的需求。