基于改進YOLOV5的超市商品包裝老化自動識別技術

摘要：針對商品包裝袋老化圖像識別過程中存在的問題，提出基于改進YOLOV5的商品包裝袋老化圖像識別技術，引入FasterNet輕量級網絡，形成C3-Faster模塊，進一步減少冗余計算和內存訪問，并縮小模型規模。實驗結果表明，隨著照射時間的延長，吸收峰逐漸增加，老化后官能團的含量逐漸增加。且隨著迭代次數大于200時，漏檢率呈下降趨勢。Yolov5模型的漏檢率在迭代800次后趨于收斂，改進Yolov5模型的漏檢率在迭代600次后趨于收斂，平均漏檢率約為2.66%，遠低于Yolov5模型的漏檢率。無人超市商品包裝袋的破損檢測時間及檢測準確率效果較優，檢測時間為25 ms，較包裝袋龜裂及褪色分別降低30.55%及51.92%。

關鍵詞：改進YOLOV5；無人超市；商品包裝材料；圖像識別

中圖分類號：TQ325.7；TP391.41文獻標志碼：A文章編號：1001-5922（2025）01-0078-04

Automated recognition technology for aging of supermarket product packaging based on improved YOLOV5

ZHOU Hao1，LU Min2

（State Grid Nanjing Power Supply Company，Nanjing 210019，China）

Abstract：In order to solve the problems existing in the process of commodity bag aging image recognition，anim?proved commodity bag aging image recognition technology based on YOLOV5 was proposed，and the FasterNet lightweight network was introduced to form the C3-Faster module，which further reduced the number of redundant computation and memory access，and reduced the model size.The experimental results showed that the absorption peaks gradually increased with the prolongation of irradiation time，and the content of functional groups gradually in?creased after aging.And when the number of iterations was greater than 200，the missed detection rate showed a downward trend.The leakage rate of Yolov5 model tended to converge after 800 iterations，the leakage rate of the improved Yolov5 model tended to converge after 600 iterations，and the average leakage rate was about 2.66%，which was much lower than that of Yolov5 model.The detection time and detection accuracy of unmanned supermar?ket packaging bags were better，with a detection time of 25 ms，which was 30.55%and 51.92%lower than bag cracking and discoloration，respectively.

Key words：improved YOLOV5；an unmanned supermarket；commodity packaging materials；image recognition

商品包裝袋是商品的重要組成部分，起到了保護商品，防止外界污染的作用。目前市場上大多數無人超市商品包裝材料多為聚乙烯材料，由于聚乙烯材料價格低廉，在包裝領域得到廣泛應用[1]。然而，聚乙烯材料在使用過程中會發生老化現象，在一定程度上影響消費者對商品的體驗，同時也會對商品自身品質產生一定影響[2]。目前已有學者對此進行研究。如提出基于卷積神經網絡的商品局部紋理和結構特征的識別方法，研究結果發現，卷積神經網絡具有較高的商品檢測性能[3]。提出基于深度學習框架的商品圖像重建方法[4]。上述算法主要針對商品的圖像進行有效識別，尚未針對商品包裝袋材料的老化圖像進行識別[5]。基于此，研究制備聚丙烯微塑料商品包裝袋，并在商品包裝袋中增加有機硅，提高聚丙烯微塑料表面的疏水性及其耐熱性和防潮性，并利用紫外線對包裝袋進行不同老化實驗。同時引入FasterNet輕量級網絡，形成C3-Faster模塊，有效減少冗余計算和內存訪問，縮小模型規模，加快無人超市商品包裝袋老化圖像識別速度。

1實驗部分

1.1實驗材料與設備

主要材料：聚丙烯材料由中國石油化工股份有限公司提供；餐盒和茶杯的聚丙烯包裝材料由山東化學有限公司提供；抗氧化劑購自中國南京經天緯地化工有限公司；高效液相色譜（HPLC）級二氯甲烷（DCM）由美國TEDIA有限公司提供；氯化鈉（Na?Cl）、氯化鉀（KCl）、氯化鈣（CaCl2）、氯化鎂（MgCl2）和硫酸鎂（MgSO4）等分析試劑購自南京化學試劑有限公司；鄰苯二甲酸雙（2-乙基己基）酯（DEHP）的鄰苯二甲酸酯（PAEs）由上海安普科技有限公司提供。

主要設備：壓力混合器（東莞正工科技有限公司）；破碎機（上海卓亞礦機破石機）；磁力攪拌器（MS-S-024P-L-G四聯磁力攪拌器，購自蘇州賽恩斯儀器有限公司）；恒溫水浴箱（南京肯凡科技公司）；馬弗爐（上海鉅晶電阻爐生產商）。

1.2聚丙烯微塑料商品包裝袋制備

使用壓力混合器制備聚丙烯微塑料商品包裝袋。料斗溫度設定在210°C，以6 r/min的速度滾動3 min。然后對混合物進行液氮冷凍，并用破碎機進行機械破碎。首先需要將聚丙烯微塑料進行預處理，經過機械研磨等方法對聚丙烯微塑料表面進行清潔，之后在聚丙烯微塑料表面涂覆一層有機硅，增加聚丙烯微塑料表面的疏水性能，并提高其耐熱性和防潮性。

老化實驗中使用的有機硅由以下試劑制備：將NaCl（26.73 g/L）、KCl（0.72 g/L）、CaCl2（1.15 g/L）、MgCl2（2.26 g/L）、MgSO4（3.25 g/L）和三氯甲硅烷與氫氣反應，生成有機硅。使用0.01 mol/L NaOH將溶液pH值調節至8.1。將0.5 g聚丙烯微塑料和20 mL有機硅加入硅膠管中。將硅管放入帶有磁力攪拌器（700 rad/min）的恒溫水浴（25℃）中，之后放置在馬弗爐中450℃下烘烤4 h，制備聚丙烯微塑料商品包裝袋，進行紫外線照射實驗[6]。

1.3實驗方法

老化實驗使用配備有500 W汞燈（UV365=100 W/m2）的XPA系列光化學反應器（中國南京徐江機電科技有限公司）進行，紫外線照射時間分別設定為0、3、7、14、21、30 d，并利用傅立葉變換紅外光譜分析商品包裝材料老化過程中的官能團。

1.4圖像識別模型建立

1.4.1 YOLOv5網絡模塊

YOLOv5是Glenn Jocher于2020年提出的單階段目標識別算法。YOLOv5網絡由3個主要部分組成[7]：骨干網、頸部網和頭部網[8]。輸入圖像后，骨干網會在不同的圖像粒度上聚合并形成圖像特征。YO?LOv5網絡使用GIOU作為網絡損失函數。當輸入模型預測出商品圖像特征時，會結合損失函數GIOU和非最大抑制算法篩選出最佳目標幀。

1.4.2改進的YOLOv5網絡構建

（1）FasterNet輕量級網絡。使用FasterNet輕量級網絡的主要思路是在確保識別準確性的前提下實現模型輕量級轉換和更快的包裝袋老化圖像識別速度。將FasterNet輕量級網絡引入原YOLOv5網絡的C3模塊，形成C3-Faster模塊。FasterNet塊堆棧被添加到每個C3模塊中。FasterNet模塊由一個部分卷積（PConv）層和2個1×1卷積層組成。為保持特征多樣性并降低圖像識別延遲，歸一化和激活函數置于2個卷積層之間[10-11]。

為持續地或定期地存取記憶體，將首位或末位的通道作為整體特性圖表來處理。一般情況下，假定輸入和輸出特征圖的通道數相同。則部分卷積（PConv）每秒的浮點運算（FLOPS）計算公式為[12]：

FLOPShwk2cp（2）（1）

式中：h和w分別代表無人超市商品包裝袋老化圖像特征的長度和寬度；cp代表通道數；k代表卷積核[13]。部分卷積層的浮點運算僅為傳統卷積層的1/16。且部分卷積層的內存訪問量較小，其數據約為傳統卷積層的1/16。

（2）采用注意力機制。研究利用一維卷積實現非降維局部跨信道交互策略。該模塊對每個通道的特征圖進行全局平均池化，并使用線性層和sigmoid激活函數生成一個權重系數。然后將原始特征圖乘以該權重系數，得到加權特征圖，只需要少量參數就能實現性能提升。因此，注意力機制可以實現跨通道交互，同時顯著降低模型復雜度并保持無人超市商品包裝袋較高的識別精度[14]。

1.4.3實驗環境配置

基于改進YOLOv5的無人超市商品圖像識別實驗在智星云AI云平臺上租用的云服務器上進行，該云服務器環境配置如表1所示。

由于改進YOLOv5模型的復雜度較高，導致計算量巨大，訓練時間過長，降低YOLOv5模型的實用性。因此，應用CUDA 11.1、CUDNN 8為YOLOv5模型計算機的GPU進行加速，提高改進YOLOv5算法模型的計算效率。使用GPU進行并行化計算，進一步提高無人超市商品圖像識別計算速度，縮短訓練時間。

2結果與分析

2.1紫外照射條件下的商品包裝材料結構變化

為進一步研究不同紫外照射時間對聚丙烯微塑料商品包裝材料老化結構變化的影響，采用傅立葉變換紅外光譜監測老化過程中商品包裝材料表面官能團的變化。如圖1所示。

由圖1可知，紫外照射0 d的包裝材料在3 446 cm-1和1 716 cm-1處吸收峰的透光率相對較弱，表明原始商品包裝材料含有少量羥基和羰基。然而，隨著紫外線照射時間的增加，透光率逐漸增加，表明老化后官能團的含量逐漸增加。此外，新形成的羥基和羰基表明老化的商品包裝材料發生了親水性不同的氧化反應。光老化后，在1 610、1 716和3 300～3 600 cm-1附近出現3個吸收帶，分別代表：碳碳雙鍵、碳碳雙鍵和—OH的伸縮振動峰。碳碳雙鍵、羰基和羥基吸收峰的出現及其峰強度的增加，表明商品包裝材料在紫外線照射過程中發生了二氯化和光還原反應，并且隨著照射時間的延長，吸收峰逐漸增加。且聚丙烯包裝材料分子鏈中所含的不飽和雙鍵、支鏈、羰基、末端上的羥基等在高溫環境下也會引起聚丙烯包裝材料的老化，同時聚丙烯微塑料多聚物的結晶度和熔解溫度的降低，老化過程會導致聚丙烯非結晶區的增加，并形成更靈活的聚丙烯多聚物分子結構。

2.2無人超市商品包裝材料老化識別分析

無人超市商品包裝袋老化的本質是聚乙烯材料降解的結果，即分子中的碳原子數目減少，分子量降低，或大分子分解為較小的分子。因此利用改進YO?LOV5模型對無人超市商品包裝袋的老化現象（褪色、龜裂、破損）進行識別，識別結果如圖2所示。

由圖2可知，無人超市商品包裝袋的破損檢測時間及檢測準確率效果較優，檢測時間為25 ms，較包裝袋龜裂及褪色分別降低30.55%及51.92%，主要原因為商品包裝袋破損的圖像特征較為明顯，而商品包裝袋褪色的圖像特征不易識別，圖像色差區別效果較差，但利用改進YOLOV5模型仍可以有效識別包裝袋老化褪色。且利用改進YOLOV5模型識別到的褪色、龜裂、破損檢測準確率分別為98.58%、98.21%、97.23%，識別準確率均大于97%。因此，利用改進YOLOV5模型可有效識別包裝袋老化現象。

2.3圖像識別漏檢率

本文的實驗數據由4 000張無人超市識別到的商品包裝袋圖像組成。首先對商品包裝袋圖像進行處理，然后對所有圖像進行標準化和建模。圖片像素固定為416（像素）×416（像素），預處理后的數據集共3 000個。

對數據集進行統計和分析后，取1 000個作為訓練集，其余1 000個作為實驗的測試數據集，共迭代1 000次。Yolov5模型和改進Yolov5模型的漏檢率如圖3所示。

由圖3可知，2個模型的漏檢率隨著迭代次數的增加呈先增加后減小趨勢，并在訓練一定次數后趨于穩定，進一步表明2種目標檢測模型在無人超市商品包裝袋的老化識別中具有較強的適用性和可行性。當迭代次數0～200次時，2種模型的漏檢率均呈增加趨勢，其中Yolov5模型的漏檢率增加5.2%，改進Yolov5模型增加2.2%，主要原因為，初始迭代時，Yolov5模型和改進Yolov5模型均需一定時間調整參數，確定最優參數，因此導致漏檢率較高。而隨著迭代次數大于200時，漏檢率呈下降趨勢。Yolov5模型的漏檢率在迭代800次后趨于收斂，改進Yolov5模型的漏檢率在迭代600次后趨于收斂，平均漏檢率約為2.66%，遠低于Yolov5模型的漏檢率。因此改進Yolov5模型具有較好的學習能力和老化圖像識別能力。

3結語

（1）隨著紫外線照射時間的增加，透光率逐漸增加，表明老化后官能團的含量逐漸增加。此外，新形成的羥基和羰基表明老化的商品包裝材料發生了親水性不同的氧化反應。且聚丙烯微塑料商品包裝袋老化過程會導致聚丙烯非結晶區的增加，并形成更靈活的聚丙烯多聚物分子結構，加速包裝袋降解；

（2）改進YOLOv5模型的漏檢率隨著迭代次數的增加呈先增加后減小趨勢，并在訓練一定次數后趨于穩定，表明模型在無人超市商品包裝袋的老化識別中具有較強的適用性和可行性；

（3）改進YOLOV5模型識別到的褪色、龜裂、破損檢測準確率分別為98.58%、98.21%、97.23%，識別準確率均大于97%，因此利用改進YOLOV5模型可有效識別包裝袋老化現象。

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（責任編輯：蘇幔，平海）