[发明专利]多光谱肉类新鲜度人工智能测量方法及系统

权利要求书

1、一种多光谱肉类新鲜度人工智能测量方法，其特征在于该方法的步骤如下：

1)通过固定光源的照射，3CCD多光谱摄像机接受肉类反射信息；

2)反射信息通过图像采集卡传输到计算机，得到原始的3幅图像，分别为550nm、650nm、800nm三个波段通道的单色图像；

3)通过小波降噪，降低图像噪声，由于近红外单色图像的背景与肉类差异较大，可使肉类与背景分离，并且完成边缘检测，得到单独的肉类的图像信息；

4)压缩图像，把每10*10象素组成一个象素集，从550nm、650nm、800nm三个波段通道选取出这一象素集的平均亮度、亮度方差、亮度级差，作为这一象素集的特征向量；

5)选取事先通过检测挥发性总盐基氮—TVB-N确定肉类新鲜度的几个样本，以这些不同的新鲜度作为输出，通过以上1)至4)步骤提取的所述几个样本的特征向量作为输入，通过支持向量机或人工神经网络的人工智能方法建立不同类别肉类的数据库模型；

6)拍摄待测肉类的多光谱图像，通过以上1)至4)步骤提取的待测肉类的象素集的特征向量并作为输入，以5)步骤建立的模型为判别过程，判断每一象素集合的肉类新鲜类别；

7)以各象素集的新鲜度判断结果所占比重综合判断，这里采取无权重的，以最多数目象素集类型确定整块肉质的新鲜度，并把结果输出。