简介： 本发明公开了一种基于多尺度图像的生菜重金属含量检测方法，本发明技术要点是：步骤1：利用三个摄像机对生菜进行图像采集，并对图像归一化处理；步骤2：以步骤1获得的归一化生菜图像为输入，建立神经网络学习模型；并将采集到的样本数据输入神经网络中进行学习，最终得到多尺度分层神经网络学习模型；利用学习得到的多尺度分层神经网络学习模型对输入的生菜图像进行检测识别，判断其重金属含量是否超标。本发明通过光学相机采集数据，通过对相机成像数据的分析建模，实现对食用生菜重金属含量的无损、无接触检测，速度快、操作方便、环保安全，可以满足现代食品安全工业需求，实现对传统检测方法的有效替代。