本公开属于羽绒加工，更具体地说，是涉及一种羽绒含量检测方法、管控方法及装置。
背景技术：
1、在羽绒材料加工行业里，羽绒检测是一个非常重要的部分，羽绒检测包括羽绒分数、蓬松度、清洁度、耗氧量、残脂率、羽绒种类、微生物、apeo等指标。其中，羽绒分数数据的重要性是占羽绒检测中的首位，也是为羽绒生产管理、销售及羽绒二次拼堆加工的重要依据。羽绒分数的检测过程首先是把样品中的杂质进行人工分类，主要杂质包括：绒丝、羽丝、毛片；然后分别测量每类杂质的重量，通过重量数据计算每个类别的占比；最后剩余的百分比数据为含绒量。人工分类的过程中，因为操作时间长、动作幅度单一且连续，眼睛和手臂是很容易疲劳操作的，导致操作员工的出错率增高；当天生产的羽绒的羽绒分数第三天才能检验出来，发现问题和解决问题的时间非常滞后，不利于羽绒含量的准确管控。
技术实现思路
1、本公开的目的在于提供一种羽绒含量检测方法、管控方法及装置，以提高羽绒含量的检测精度，进而提高管控精度。
2、本公开实施例的第一方面，提供了一种羽绒含量检测方法，包括：
3、对样品图像进行目标检测，检测得到样品图像中的多个杂质类别图像；
4、分别计算各个杂质类别图像的像素点个数；
5、计算样品图像中前景图像的像素点个数，将所述前景图像的像素点个数确定为样品图像中羽绒图像的像素点个数；
6、基于各个杂质类别图像的像素点个数与羽绒图像的像素点个数计算各个杂质类别的含量；
7、本公开实施例的第二方面，提供了一种羽绒含量管控方法，还包括：
8、基于各个杂质类别的含量对羽绒生产设备进行调节，以实现羽绒含量的管控。
9、本公开实施例的第三方面，提供了一种羽绒含量检测装置，包括：
10、目标检测模块，用于对样品图像进行目标检测，检测得到样品图像中的多个杂质类别图像；
11、第一计算模块，用于分别计算各个杂质类别图像的像素点个数；
12、第二计算模块，用于计算样品图像中前景图像的像素点个数，将所述前景图像的像素点个数确定为样品图像中羽绒图像的像素点个数；
13、第三计算模块，用于基于各个杂质类别图像的像素点个数与羽绒图像的像素点个数计算各个杂质类别的含量。
14、本公开实施例的第四方面，提供了一种羽绒含量管控装置，还包括：
15、设备调节模块，用于基于各个杂质类别的含量对羽绒生产设备进行调节，以实现羽绒含量的管控。
16、本公开实施例的第五方面，提供了一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述的羽绒含量检测方法的步骤。
17、本公开实施例的第六方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的羽绒含量检测方法的步骤。
18、本公开实施例提供的羽绒含量检测方法、管控方法及装置的有益效果在于：
19、本公开实施例通过对加工出的羽绒样品进行图像采集得到样品图像，然后采用目标检测算法检测得到样品图像中的多个杂质类别图像，如果样品图像中某个杂质类别图像所占的区域比较大（像素点较多），表明该杂质类别含量较多。据此，本实施例分别计算各个杂质类别图像的像素点个数，并基于各个杂质类别图像的像素点个数和羽绒图像的像素点个数的相对大小确定各个杂质类别的含量，实现对各个杂质类别含量的实时检测。
20、本公开实施例基于图像识别的方法对羽绒含量进行实时检测，与传统的基于重量进行含量检测的方法相比，智能化程度更高、检测结果更准确。
1.一种羽绒含量检测方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的羽绒含量检测方法，其特征在于，所述分别计算各个杂质类别图像的像素点个数，包括：
3.如权利要求1所述的羽绒含量检测方法，其特征在于，所述计算样品图像中前景图像的像素点个数，包括：
4.如权利要求1所述的羽绒含量检测方法，其特征在于，所述样品图像为多个，所述基于各个杂质类别图像的像素点个数与羽绒图像的像素点个数计算各个杂质类别的含量，包括：
5.如权利要求1所述的羽绒含量检测方法，其特征在于，还包括：
6.如权利要求5所述的羽绒含量检测方法，其特征在于，还包括：
7.一种羽绒含量管控方法，包括权利要求1至6任一项所述的羽绒含量检测方法，其特征在于，还包括：
8.如权利要求7所述的羽绒含量管控方法，其特征在于，所述基于各个杂质类别的含量对羽绒生产设备进行调节，包括：
9.一种羽绒含量检测装置，其特征在于，包括：
10.一种羽绒含量管控装置，包括权利要求9所述的羽绒含量检测装置，其特征在于，还包括：
