摘要：針對(duì)商品包裝袋老化圖像識(shí)別過(guò)程中存在的問(wèn)題，提出基于改進(jìn)YOLOV5的商品包裝袋老化圖像識(shí)別技術(shù)，引入FasterNet輕量級(jí)網(wǎng)絡(luò)，形成C3-Faster模塊，進(jìn)一步減少冗余計(jì)算和內(nèi)存訪(fǎng)問(wèn)，并縮小模型規(guī)模。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，隨著照射時(shí)間的延長(zhǎng)，吸收峰逐漸增加，老化后官能團(tuán)的含量逐漸增加。且隨著迭代次數(shù)大于200時(shí)，漏檢率呈下降趨勢(shì)。Yolov5模型的漏檢率在迭代800次后趨于收斂，改進(jìn)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(yuǎn)低于Yolov5模型的漏檢率。無(wú)人超市商品包裝袋的破損檢測(cè)時(shí)間及檢測(cè)準(zhǔn)確率效果較優(yōu)，檢測(cè)時(shí)間為25 ms，較包裝袋龜裂及褪色分別降低30.55%及51.92%。

關(guān)鍵詞：改進(jìn)YOLOV5；無(wú)人超市；商品包裝材料；圖像識(shí)別

中圖分類(lèi)號(hào)：TQ325.7；TP391.41文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A文章編號(hào)：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(hù)商品，防止外界污染的作用。目前市場(chǎng)上大多數(shù)無(wú)人超市商品包裝材料多為聚乙烯材料，由于聚乙烯材料價(jià)格低廉，在包裝領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用[1]。然而，聚乙烯材料在使用過(guò)程中會(huì)發(fā)生老化現(xiàn)象，在一定程度上影響消費(fèi)者對(duì)商品的體驗(yàn)，同時(shí)也會(huì)對(duì)商品自身品質(zhì)產(chǎn)生一定影響[2]。目前已有學(xué)者對(duì)此進(jìn)行研究。如提出基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的商品局部紋理和結(jié)構(gòu)特征的識(shí)別方法，研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有較高的商品檢測(cè)性能[3]。提出基于深度學(xué)習(xí)框架的商品圖像重建方法[4]。上述算法主要針對(duì)商品的圖像進(jìn)行有效識(shí)別，尚未針對(duì)商品包裝袋材料的老化圖像進(jìn)行識(shí)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(jī)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(xiàn)對(duì)包裝袋進(jìn)行不同老化實(shí)驗(yàn)。同時(shí)引入FasterNet輕量級(jí)網(wǎng)絡(luò)，形成C3-Faster模塊，有效減少冗余計(jì)算和內(nèi)存訪(fǎng)問(wèn)，縮小模型規(guī)模，加快無(wú)人超市商品包裝袋老化圖像識(shí)別速度。

1實(shí)驗(yàn)部分

1.1實(shí)驗(yàn)材料與設(shè)備

主要材料：聚丙烯材料由中國(guó)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(xué)有限公司提供；抗氧化劑購(gòu)自中國(guó)南京經(jīng)天緯地化工有限公司；高效液相色譜（HPLC）級(jí)二氯甲烷（DCM）由美國(guó)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(gòu)自南京化學(xué)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(shè)備：壓力混合器（東莞正工科技有限公司）；破碎機(jī)（上海卓亞礦機(jī)破石機(jī)）；磁力攪拌器（MS-S-024P-L-G四聯(lián)磁力攪拌器，購(gòu)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(chǎn)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(shè)定在210°C，以6 r/min的速度滾動(dòng)3 min。然后對(duì)混合物進(jìn)行液氮冷凍，并用破碎機(jī)進(jìn)行機(jī)械破碎。首先需要將聚丙烯微塑料進(jìn)行預(yù)處理，經(jīng)過(guò)機(jī)械研磨等方法對(duì)聚丙烯微塑料表面進(jìn)行清潔，之后在聚丙烯微塑料表面涂覆一層有機(jī)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(shí)驗(yàn)中使用的有機(jī)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(yīng)，生成有機(jī)硅。使用0.01 mol/L NaOH將溶液pH值調(diào)節(jié)至8.1。將0.5 g聚丙烯微塑料和20 mL有機(jī)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?。?5℃）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(jìn)行紫外線(xiàn)照射實(shí)驗(yàn)[6]。

1.3實(shí)驗(yàn)方法

老化實(shí)驗(yàn)使用配備有500 W汞燈（UV365=100 W/m2）的XPA系列光化學(xué)反應(yīng)器（中國(guó)南京徐江機(jī)電科技有限公司）進(jìn)行，紫外線(xiàn)照射時(shí)間分別設(shè)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(guò)程中的官能團(tuán)。

1.4圖像識(shí)別模型建立

1.4.1 YOLOv5網(wǎng)絡(luò)模塊

YOLOv5是Glenn Jocher于2020年提出的單階段目標(biāo)識(shí)別算法。YOLOv5網(wǎng)絡(luò)由3個(gè)主要部分組成[7]：骨干網(wǎng)、頸部網(wǎng)和頭部網(wǎng)[8]。輸入圖像后，骨干網(wǎng)會(huì)在不同的圖像粒度上聚合并形成圖像特征。YO?LOv5網(wǎng)絡(luò)使用GIOU作為網(wǎng)絡(luò)損失函數(shù)。當(dāng)輸入模型預(yù)測(cè)出商品圖像特征時(shí)，會(huì)結(jié)合損失函數(shù)GIOU和非最大抑制算法篩選出最佳目標(biāo)幀。

1.4.2改進(jìn)的YOLOv5網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建

（1）FasterNet輕量級(jí)網(wǎng)絡(luò)。使用FasterNet輕量級(jí)網(wǎng)絡(luò)的主要思路是在確保識(shí)別準(zhǔn)確性的前提下實(shí)現(xiàn)模型輕量級(jí)轉(zhuǎn)換和更快的包裝袋老化圖像識(shí)別速度。將FasterNet輕量級(jí)網(wǎng)絡(luò)引入原YOLOv5網(wǎng)絡(luò)的C3模塊，形成C3-Faster模塊。FasterNet塊堆棧被添加到每個(gè)C3模塊中。FasterNet模塊由一個(gè)部分卷積（PConv）層和2個(gè)1×1卷積層組成。為保持特征多樣性并降低圖像識(shí)別延遲，歸一化和激活函數(shù)置于2個(gè)卷積層之間[10-11]。

為持續(xù)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(lái)處理。一般情況下，假定輸入和輸出特征圖的通道數(shù)相同。則部分卷積（PConv）每秒的浮點(diǎn)運(yùn)算（FLOPS）計(jì)算公式為[12]：

FLOPShwk2cp（2）（1）

式中：h和w分別代表無(wú)人超市商品包裝袋老化圖像特征的長(zhǎng)度和寬度；cp代表通道數(shù)；k代表卷積核[13]。部分卷積層的浮點(diǎn)運(yùn)算僅為傳統(tǒng)卷積層的1/16。且部分卷積層的內(nèi)存訪(fǎng)問(wèn)量較小，其數(shù)據(jù)約為傳統(tǒng)卷積層的1/16。

（2）采用注意力機(jī)制。研究利用一維卷積實(shí)現(xiàn)非降維局部跨信道交互策略。該模塊對(duì)每個(gè)通道的特征圖進(jìn)行全局平均池化，并使用線(xiàn)性層和sigmoid激活函數(shù)生成一個(gè)權(quán)重系數(shù)。然后將原始特征圖乘以該權(quán)重系數(shù)，得到加權(quán)特征圖，只需要少量參數(shù)就能實(shí)現(xiàn)性能提升。因此，注意力機(jī)制可以實(shí)現(xiàn)跨通道交互，同時(shí)顯著降低模型復(fù)雜度并保持無(wú)人超市商品包裝袋較高的識(shí)別精度[14]。

1.4.3實(shí)驗(yàn)環(huán)境配置

基于改進(jìn)YOLOv5的無(wú)人超市商品圖像識(shí)別實(shí)驗(yàn)在智星云AI云平臺(tái)上租用的云服務(wù)器上進(jìn)行，該云服務(wù)器環(huán)境配置如表1所示。

由于改進(jìn)YOLOv5模型的復(fù)雜度較高，導(dǎo)致計(jì)算量巨大，訓(xùn)練時(shí)間過(guò)長(zhǎng)，降低YOLOv5模型的實(shí)用性。因此，應(yīng)用CUDA 11.1、CUDNN 8為YOLOv5模型計(jì)算機(jī)的GPU進(jìn)行加速，提高改進(jìn)YOLOv5算法模型的計(jì)算效率。使用GPU進(jìn)行并行化計(jì)算，進(jìn)一步提高無(wú)人超市商品圖像識(shí)別計(jì)算速度，縮短訓(xùn)練時(shí)間。

2結(jié)果與分析

2.1紫外照射條件下的商品包裝材料結(jié)構(gòu)變化

為進(jìn)一步研究不同紫外照射時(shí)間對(duì)聚丙烯微塑料商品包裝材料老化結(jié)構(gòu)變化的影響，采用傅立葉變換紅外光譜監(jiān)測(cè)老化過(guò)程中商品包裝材料表面官能團(tuán)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(duì)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(xiàn)照射時(shí)間的增加，透光率逐漸增加，表明老化后官能團(tuán)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(fā)生了親水性不同的氧化反應(yīng)。光老化后，在1 610、1 716和3 300～3 600 cm-1附近出現(xiàn)3個(gè)吸收帶，分別代表：碳碳雙鍵、碳碳雙鍵和—OH的伸縮振動(dòng)峰。碳碳雙鍵、羰基和羥基吸收峰的出現(xiàn)及其峰強(qiáng)度的增加，表明商品包裝材料在紫外線(xiàn)照射過(guò)程中發(fā)生了二氯化和光還原反應(yīng)，并且隨著照射時(shí)間的延長(zhǎng)，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(huán)境下也會(huì)引起聚丙烯包裝材料的老化，同時(shí)聚丙烯微塑料多聚物的結(jié)晶度和熔解溫度的降低，老化過(guò)程會(huì)導(dǎo)致聚丙烯非結(jié)晶區(qū)的增加，并形成更靈活的聚丙烯多聚物分子結(jié)構(gòu)。

2.2無(wú)人超市商品包裝材料老化識(shí)別分析

無(wú)人超市商品包裝袋老化的本質(zhì)是聚乙烯材料降解的結(jié)果，即分子中的碳原子數(shù)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(jìn)YO?LOV5模型對(duì)無(wú)人超市商品包裝袋的老化現(xiàn)象（褪色、龜裂、破損）進(jìn)行識(shí)別，識(shí)別結(jié)果如圖2所示。

由圖2可知，無(wú)人超市商品包裝袋的破損檢測(cè)時(shí)間及檢測(cè)準(zhǔn)確率效果較優(yōu)，檢測(cè)時(shí)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?yàn)樯唐钒b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(shí)別，圖像色差區(qū)別效果較差，但利用改進(jìn)YOLOV5模型仍可以有效識(shí)別包裝袋老化褪色。且利用改進(jìn)YOLOV5模型識(shí)別到的褪色、龜裂、破損檢測(cè)準(zhǔn)確率分別為98.58%、98.21%、97.23%，識(shí)別準(zhǔn)確率均大于97%。因此，利用改進(jìn)YOLOV5模型可有效識(shí)別包裝袋老化現(xiàn)象。

2.3圖像識(shí)別漏檢率

本文的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)由4 000張無(wú)人超市識(shí)別到的商品包裝袋圖像組成。首先對(duì)商品包裝袋圖像進(jìn)行處理，然后對(duì)所有圖像進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化和建模。圖片像素固定為416（像素）×416（像素），預(yù)處理后的數(shù)據(jù)集共3 000個(gè)。

對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和分析后，取1 000個(gè)作為訓(xùn)練集，其余1 000個(gè)作為實(shí)驗(yàn)的測(cè)試數(shù)據(jù)集，共迭代1 000次。Yolov5模型和改進(jìn)Yolov5模型的漏檢率如圖3所示。

由圖3可知，2個(gè)模型的漏檢率隨著迭代次數(shù)的增加呈先增加后減小趨勢(shì)，并在訓(xùn)練一定次數(shù)后趨于穩(wěn)定，進(jìn)一步表明2種目標(biāo)檢測(cè)模型在無(wú)人超市商品包裝袋的老化識(shí)別中具有較強(qiáng)的適用性和可行性。當(dāng)?shù)螖?shù)0～200次時(shí)，2種模型的漏檢率均呈增加趨勢(shì)，其中Yolov5模型的漏檢率增加5.2%，改進(jìn)Yolov5模型增加2.2%，主要原因?yàn)?，初始迭代時(shí)，Yolov5模型和改進(jìn)Yolov5模型均需一定時(shí)間調(diào)整參數(shù)，確定最優(yōu)參數(shù)，因此導(dǎo)致漏檢率較高。而隨著迭代次數(shù)大于200時(shí)，漏檢率呈下降趨勢(shì)。Yolov5模型的漏檢率在迭代800次后趨于收斂，改進(jìn)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(yuǎn)低于Yolov5模型的漏檢率。因此改進(jìn)Yolov5模型具有較好的學(xué)習(xí)能力和老化圖像識(shí)別能力。

3結(jié)語(yǔ)

（1）隨著紫外線(xiàn)照射時(shí)間的增加，透光率逐漸增加，表明老化后官能團(tuán)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(fā)生了親水性不同的氧化反應(yīng)。且聚丙烯微塑料商品包裝袋老化過(guò)程會(huì)導(dǎo)致聚丙烯非結(jié)晶區(qū)的增加，并形成更靈活的聚丙烯多聚物分子結(jié)構(gòu)，加速包裝袋降解；

（2）改進(jìn)YOLOv5模型的漏檢率隨著迭代次數(shù)的增加呈先增加后減小趨勢(shì)，并在訓(xùn)練一定次數(shù)后趨于穩(wěn)定，表明模型在無(wú)人超市商品包裝袋的老化識(shí)別中具有較強(qiáng)的適用性和可行性；

（3）改進(jìn)YOLOV5模型識(shí)別到的褪色、龜裂、破損檢測(cè)準(zhǔn)確率分別為98.58%、98.21%、97.23%，識(shí)別準(zhǔn)確率均大于97%，因此利用改進(jìn)YOLOV5模型可有效識(shí)別包裝袋老化現(xiàn)象。

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（責(zé)任編輯：蘇幔，平海）