摘要  剥茧缫丝是提取丝绸制品原料蚕丝的重要环节，在缫丝前需要对蚕茧进行筛选，剔除不合格的下茧。针对目前自动化识别上车茧和黄斑茧准确率低的问题，文中提出一种结合深度学习与图像处理技术的识别算法。引入空洞卷积改进YOLOv5s网络，利用改进后的网络对不同类别标签的蚕茧图片进行训练和预测；在此初识别基础上，对网络预测结果置信度小于70%的图片进行图像处理二次判别，在原始图片上根据网络预测的锚定框提取出蚕茧所在区域，经背景分割预处理后单独提取蚕茧HSV颜色模型中S通道图，在S通道图上分析蚕茧黄斑颜色特征，统计表面黄斑区域的面积占比和平均饱和度，并设定双阈值进行二次识别。经测试，该算法识别上车茧和黄斑茧的平均准确率达到94.94%，单张图片初识别加二次识别总时间为318.5 ms。