基于改进YOLOV5的超市商品包装老化自动识别技术

摘要：针对商品包装袋老化图像识别过程中存在的问题，提出基于改进YOLOV5的商品包装袋老化图像识别技术，引入FasterNet轻量级网络，形成C3-Faster模块，进一步减少冗余计算和内存访问，并缩小模型规模。实验结果表明，随着照射时间的延长，吸收峰逐渐增加，老化后官能团的含量逐渐增加。且随着迭代次数大于200时，漏检率呈下降趋势。Yolov5模型的漏检率在迭代800次后趋于收敛，改进Yolov5模型的漏检率在迭代600次后趋于收敛，平均漏检率约为2.66%，远低于Yolov5模型的漏检率。无人超市商品包装袋的破损检测时间及检测准确率效果较优，检测时间为25 ms，较包装袋龟裂及褪色分别降低30.55%及51.92%。

关键词：改进YOLOV5；无人超市；商品包装材料；图像识别

中图分类号：TQ325.7；TP391.41文献标志码：A文章编号：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

商品包装袋是商品的重要组成部分，起到了保护商品，防止外界污染的作用。目前市场上大多数无人超市商品包装材料多为聚乙烯材料，由于聚乙烯材料价格低廉，在包装领域得到广泛应用[1]。然而，聚乙烯材料在使用过程中会发生老化现象，在一定程度上影响消费者对商品的体验，同时也会对商品自身品质产生一定影响[2]。目前已有学者对此进行研究。如提出基于卷积神经网络的商品局部纹理和结构特征的识别方法，研究结果发现，卷积神经网络具有较高的商品检测性能[3]。提出基于深度学习框架的商品图像重建方法[4]。上述算法主要针对商品的图像进行有效识别，尚未针对商品包装袋材料的老化图像进行识别[5]。基于此，研究制备聚丙烯微塑料商品包装袋，并在商品包装袋中增加有机硅，提高聚丙烯微塑料表面的疏水性及其耐热性和防潮性，并利用紫外线对包装袋进行不同老化实验。同时引入FasterNet轻量级网络，形成C3-Faster模块，有效减少冗余计算和内存访问，缩小模型规模，加快无人超市商品包装袋老化图像识别速度。

1实验部分

1.1实验材料与设备

主要材料：聚丙烯材料由中国石油化工股份有限公司提供；餐盒和茶杯的聚丙烯包装材料由山东化学有限公司提供；抗氧化剂购自中国南京经天纬地化工有限公司；高效液相色谱（HPLC）级二氯甲烷（DCM）由美国TEDIA有限公司提供；氯化钠（Na⁃Cl）、氯化钾（KCl）、氯化钙（CaCl2）、氯化镁（MgCl2）和硫酸镁（MgSO4）等分析试剂购自南京化学试剂有限公司；邻苯二甲酸双（2-乙基己基）酯（DEHP）的邻苯二甲酸酯（PAEs）由上海安普科技有限公司提供。

主要设备：压力混合器（东莞正工科技有限公司）；破碎机（上海卓亚矿机破石机）；磁力搅拌器（MS-S-024P-L-G四联磁力搅拌器，购自苏州赛恩斯仪器有限公司）；恒温水浴箱（南京肯凡科技公司）；马弗炉（上海钜晶电阻炉生产商）。

1.2聚丙烯微塑料商品包装袋制备

使用压力混合器制备聚丙烯微塑料商品包装袋。料斗温度设定在210°C，以6 r/min的速度滚动3 min。然后对混合物进行液氮冷冻，并用破碎机进行机械破碎。首先需要将聚丙烯微塑料进行预处理，经过机械研磨等方法对聚丙烯微塑料表面进行清洁，之后在聚丙烯微塑料表面涂覆一层有机硅，增加聚丙烯微塑料表面的疏水性能，并提高其耐热性和防潮性。

老化实验中使用的有机硅由以下试剂制备：将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）和三氯甲硅烷与氢气反应，生成有机硅。使用0.01 mol/L NaOH将溶液pH值调节至8.1。将0.5 g聚丙烯微塑料和20 mL有机硅加入硅胶管中。将硅管放入带有磁力搅拌器（700 rad/min）的恒温水浴（25℃）中，之后放置在马弗炉中450℃下烘烤4 h，制备聚丙烯微塑料商品包装袋，进行紫外线照射实验[6]。

1.3实验方法

老化实验使用配备有500 W汞灯（UV365=100 W/m2）的XPA系列光化学反应器（中国南京徐江机电科技有限公司）进行，紫外线照射时间分别设定为0、3、7、14、21、30 d，并利用傅立叶变换红外光谱分析商品包装材料老化过程中的官能团。

1.4图像识别模型建立

1.4.1 YOLOv5网络模块

YOLOv5是Glenn Jocher于2020年提出的单阶段目标识别算法。YOLOv5网络由3个主要部分组成[7]：骨干网、颈部网和头部网[8]。输入图像后，骨干网会在不同的图像粒度上聚合并形成图像特征。YO⁃LOv5网络使用GIOU作为网络损失函数。当输入模型预测出商品图像特征时，会结合损失函数GIOU和非最大抑制算法筛选出最佳目标帧。

1.4.2改进的YOLOv5网络构建

（1）FasterNet轻量级网络。使用FasterNet轻量级网络的主要思路是在确保识别准确性的前提下实现模型轻量级转换和更快的包装袋老化图像识别速度。将FasterNet轻量级网络引入原YOLOv5网络的C3模块，形成C3-Faster模块。FasterNet块堆栈被添加到每个C3模块中。FasterNet模块由一个部分卷积（PConv）层和2个1×1卷积层组成。为保持特征多样性并降低图像识别延迟，归一化和激活函数置于2个卷积层之间[10-11]。

为持续地或定期地存取记忆体，将首位或末位的通道作为整体特性图表来处理。一般情况下，假定输入和输出特征图的通道数相同。则部分卷积（PConv）每秒的浮点运算（FLOPS）计算公式为[12]：

FLOPShwk2cp（2）（1）

式中：h和w分别代表无人超市商品包装袋老化图像特征的长度和宽度；cp代表通道数；k代表卷积核[13]。部分卷积层的浮点运算仅为传统卷积层的1/16。且部分卷积层的内存访问量较小，其数据约为传统卷积层的1/16。

（2）采用注意力机制。研究利用一维卷积实现非降维局部跨信道交互策略。该模块对每个通道的特征图进行全局平均池化，并使用线性层和sigmoid激活函数生成一个权重系数。然后将原始特征图乘以该权重系数，得到加权特征图，只需要少量参数就能实现性能提升。因此，注意力机制可以实现跨通道交互，同时显著降低模型复杂度并保持无人超市商品包装袋较高的识别精度[14]。

1.4.3实验环境配置

基于改进YOLOv5的无人超市商品图像识别实验在智星云AI云平台上租用的云服务器上进行，该云服务器环境配置如表1所示。

由于改进YOLOv5模型的复杂度较高，导致计算量巨大，训练时间过长，降低YOLOv5模型的实用性。因此，应用CUDA 11.1、CUDNN 8为YOLOv5模型计算机的GPU进行加速，提高改进YOLOv5算法模型的计算效率。使用GPU进行并行化计算，进一步提高无人超市商品图像识别计算速度，缩短训练时间。

2结果与分析

2.1紫外照射条件下的商品包装材料结构变化

为进一步研究不同紫外照射时间对聚丙烯微塑料商品包装材料老化结构变化的影响，采用傅立叶变换红外光谱监测老化过程中商品包装材料表面官能团的变化。如图1所示。

由图1可知，紫外照射0 d的包装材料在3 446 cm-1和1 716 cm-1处吸收峰的透光率相对较弱，表明原始商品包装材料含有少量羟基和羰基。然而，随着紫外线照射时间的增加，透光率逐渐增加，表明老化后官能团的含量逐渐增加。此外，新形成的羟基和羰基表明老化的商品包装材料发生了亲水性不同的氧化反应。光老化后，在1 610、1 716和3 300～3 600 cm-1附近出现3个吸收带，分别代表：碳碳双键、碳碳双键和—OH的伸缩振动峰。碳碳双键、羰基和羟基吸收峰的出现及其峰强度的增加，表明商品包装材料在紫外线照射过程中发生了二氯化和光还原反应，并且随着照射时间的延长，吸收峰逐渐增加。且聚丙烯包装材料分子链中所含的不饱和双键、支链、羰基、末端上的羟基等在高温环境下也会引起聚丙烯包装材料的老化，同时聚丙烯微塑料多聚物的结晶度和熔解温度的降低，老化过程会导致聚丙烯非结晶区的增加，并形成更灵活的聚丙烯多聚物分子结构。

2.2无人超市商品包装材料老化识别分析

无人超市商品包装袋老化的本质是聚乙烯材料降解的结果，即分子中的碳原子数目减少，分子量降低，或大分子分解为较小的分子。因此利用改进YO⁃LOV5模型对无人超市商品包装袋的老化现象（褪色、龟裂、破损）进行识别，识别结果如图2所示。

由图2可知，无人超市商品包装袋的破损检测时间及检测准确率效果较优，检测时间为25 ms，较包装袋龟裂及褪色分别降低30.55%及51.92%，主要原因为商品包装袋破损的图像特征较为明显，而商品包装袋褪色的图像特征不易识别，图像色差区别效果较差，但利用改进YOLOV5模型仍可以有效识别包装袋老化褪色。且利用改进YOLOV5模型识别到的褪色、龟裂、破损检测准确率分别为98.58%、98.21%、97.23%，识别准确率均大于97%。因此，利用改进YOLOV5模型可有效识别包装袋老化现象。

2.3图像识别漏检率

本文的实验数据由4 000张无人超市识别到的商品包装袋图像组成。首先对商品包装袋图像进行处理，然后对所有图像进行标准化和建模。图片像素固定为416（像素）×416（像素），预处理后的数据集共3 000个。

对数据集进行统计和分析后，取1 000个作为训练集，其余1 000个作为实验的测试数据集，共迭代1 000次。Yolov5模型和改进Yolov5模型的漏检率如图3所示。

由图3可知，2个模型的漏检率随着迭代次数的增加呈先增加后减小趋势，并在训练一定次数后趋于稳定，进一步表明2种目标检测模型在无人超市商品包装袋的老化识别中具有较强的适用性和可行性。当迭代次数0～200次时，2种模型的漏检率均呈增加趋势，其中Yolov5模型的漏检率增加5.2%，改进Yolov5模型增加2.2%，主要原因为，初始迭代时，Yolov5模型和改进Yolov5模型均需一定时间调整参数，确定最优参数，因此导致漏检率较高。而随着迭代次数大于200时，漏检率呈下降趋势。Yolov5模型的漏检率在迭代800次后趋于收敛，改进Yolov5模型的漏检率在迭代600次后趋于收敛，平均漏检率约为2.66%，远低于Yolov5模型的漏检率。因此改进Yolov5模型具有较好的学习能力和老化图像识别能力。

3结语

（1）随着紫外线照射时间的增加，透光率逐渐增加，表明老化后官能团的含量逐渐增加。此外，新形成的羟基和羰基表明老化的商品包装材料发生了亲水性不同的氧化反应。且聚丙烯微塑料商品包装袋老化过程会导致聚丙烯非结晶区的增加，并形成更灵活的聚丙烯多聚物分子结构，加速包装袋降解；

（2）改进YOLOv5模型的漏检率随着迭代次数的增加呈先增加后减小趋势，并在训练一定次数后趋于稳定，表明模型在无人超市商品包装袋的老化识别中具有较强的适用性和可行性；

（3）改进YOLOV5模型识别到的褪色、龟裂、破损检测准确率分别为98.58%、98.21%、97.23%，识别准确率均大于97%，因此利用改进YOLOV5模型可有效识别包装袋老化现象。

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（责任编辑：苏幔，平海）