摘要
本发明公开了一种基于多视角图像的糙米缺陷识别方法，方法包括：获取相机采集的糙米图像，图像包含俯视图像区域、第一侧视图像区域和第二侧视图像区域；分别计算对应于三个图像区域的亮度均值，并设定全局目标亮度；基于全局目标亮度对每个图像区域的像素亮度进行线性补偿；对亮度补偿后的图像进行颜色通道校正；对校正后的三个图像区域的图像进行多尺度特征融合；将多尺度特征输入卷积神经网络，网络包含并行分支分别处理俯视和侧视特征，并在全连接层前通过注意力机制动态分配权重。本发明中，每个糙米的图像均对应具有俯视图像与两个侧视图像，糙米缺陷识别方法能够对三个视角的图像进行同时处理，全面获取糙米的缺陷特征，识别准确且全面。
