[发明专利]食品综合品质无损检测方法与装置

说明书

技术领域

本发明涉及一种鲜猪肉综合品质无损检测方法与装置。 v背景技术

随着人们生活水平的提高，对鲜猪肉的需求已逐渐从数量向质量转变。传 统的鲜猪肉品质检测主要采用人工感观评定和常规化学分析方法。人工感观评 定需要经过训练的人员进行评价，评价结果具有一定主观性；常规化学分析方 法检测周期长，步骤繁琐，检测结果依赖于检测人员的技术水平。

机器视觉技术用各种成像系统代替人眼作为输入敏感手段，由计算机来代 替大脑完成处理和解释。自70年代初期在遥感图像分析和生物医学图像分析等 方面的研究取得成效后，机器视觉技术开始在各领域得到应用。随着图像处理 技术的专业化、计算机硬件成本的下降和运行速度的提高，机器视觉在鲜猪肉 品质检测中的研究逐步深入，成像系统由传统的可见光图像拓展到紫外图像、 红外热图像、软X射线图像、超声波图像等，利用机器视觉可以对鲜猪肉的外 观和某些内部特征进行检测。光谱分析也是一种对鲜猪肉品质进行快速无损检 测的有效方法，它利用鲜猪肉对光的吸收、散射、反射和透射等特性分析其品 质，包括紫外、可见、近红外、中红外等光谱范围，利用光谱检测技术可以对 鲜猪肉的内在品质和营养等指标进行快速检测。

基于机器视觉和光谱分析的检测技术具有快速无损、主观人为影响小等优 点，近年来国内外研究者开展了大量的相关工作，但多是单独利用图像信息或 用光谱信息对鲜猪肉的外部、内在品质或仅某个品质指标进行检测分级，未见 分别利用机器视觉和光谱分析技术采集相关信息再进行融合处理的鲜猪肉综合 品质无损检测研究。

发明内容

本发明的目的是提供一种鲜猪肉综合品质无损检测方法与装置，对鲜猪肉 外部和内在品质分别利用机器视觉和光谱分析技术采集相关信息再进行融合处 理，能对鲜猪肉综合品质进行快速无损检测。

本发明采用的技术方案如下：

一、一种鲜猪肉综合品质无损检测方法：

分别利用机器视觉和光谱仪同时采集样品外部和内部品质信息进行数据融 合处理，对样品综合品质进行检测，其具体步骤如下：

1)建立鲜猪肉品质分析模型和分类评级专家系统：

根据检测对象的品质要求建立分级知识库；采集样品图像信息的和光谱信 息，对获得的信息进行数据预处理，由预处理的图像信息提取反映样品外部品 质的特征信息，包括颜色、纹理、大小和形状，由预处理的光谱信息提取反映 样品内部品质的特征信息，包括水分、糖类、蛋白质、脂类、pH值；根据检测 标准对样品进行常规测定评级；将提取的样品内、外部品质的特征信息与常规 测定评级结果进行关联分析，建立鲜猪肉品质分析模型，再结合分级知识库， 建立鲜猪肉分类评级专家系统；

2)进行鲜猪肉综合品质检测：

检测时，图像采集装置将样品的图像信息采集传入计算机中，光谱采集装 置将样品的光谱信息采集传入计算机中；基于鲜猪肉品质分析模型对输入的图 像信息和光谱信息进行预处理，分别在数据层、特征层和决策层进行数据融合， 提取特征值并利用分类评级专家系统对样品进行评定。

所述的采集样品的图像信息为紫外荧光图像、可见光图像或软X射线图像； 图像信息预处理方法包括图像增强、校正、去噪、锐化和分割；图像信息特征 提取包括边缘检测、颜色因子和纹理信息。

所述的光谱信息为紫外光谱、可见光光谱、近红外光谱、中红外光谱或拉 曼光谱，由多通道采集后，在数据层进行融合处理，得到样本的有效光谱数据。

所述的鲜猪肉品质分析模型和分类评级专家系统，包含鲜猪肉从原料、半 成品和成品的各个阶段质量的评价。

所述的光谱信息在数据层的融合方法包括卷积分析、正交分析和独立分量 分析；样品品质指标的特征层融合方法，包括判别式分析、神经网络和回归分 析；样品分类评级的决策层融合方法，包括贝叶斯算法和模糊神经网络算法。

二、一种鲜猪肉综合品质无损检测方法的装置

包含支架、光谱采集仪、光纤探头，检测台、光源、遮光板、光照箱、摄 像头和PC机，所述的检测台安装在支架上，光纤探头固定在检测台下部，光纤 探头与光谱采集仪连接；所述的光照箱固定在检测台上，检测台两内侧部均布 光源和遮光板，所述的摄像头固定在光照箱上方；摄像头和光谱采集仪分别与 PC机连接。

本发明的有益效果是：