[实用新型]一种识别外壳带菌蛋的紫外检测装置无效
申请号: | 201020254988.1 | 申请日: | 2010-07-05 |
公开(公告)号: | CN201796028U | 公开(公告)日: | 2011-04-13 |
发明(设计)人: | 王巧华;王树才;陈红;朱涛 | 申请(专利权)人: | 华中农业大学 |
主分类号: | G01N33/08 | 分类号: | G01N33/08 |
代理公司: | 武汉宇晨专利事务所 42001 | 代理人: | 王敏锋 |
地址: | 430070 湖*** | 国省代码: | 湖北;42 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 识别 外壳 带菌 紫外 检测 装置 | ||
技术领域
本实用新型属于禽蛋检测技术领域,具体涉及一种蛋品质无损检测的方法与装置,本实用新型利用一个带有紫外光源的检测暗箱,一个与计算机、图像采集卡和数码相机构成的图像采集、识别与图像处理单元相连的装置,能够快速准确地识别有菌斑蛋和干净蛋,为洁净鲜蛋的进入超市提供了一种绿色检测技术。
背景技术
禽蛋例如鸡蛋、鸭蛋或鹌鹑蛋等蛋品的外壳表面有多种脏污,明显脏污如泥污、粪便、血斑、羽毛等,容易被发现,但是有许多蛋壳表面隐藏着大量细菌,肉眼却难以发现,有的外壳光鲜的禽蛋并不那么干净,若母禽感染肠道疾病,其蛋壳表面通常带有病菌,这些沾附在蛋壳表面的病菌容易进入禽蛋内部,影响禽蛋食用安全。带菌蛋属于脏蛋,国家将出台相关禽蛋安全品质标准,外壳带菌脏蛋需要剔除,经清洗消毒后才能上市。因此,寻找一种有效地检测外壳带菌蛋的方法与装置至为重要。
检索现有文献,尚未发现有关检测禽蛋外壳是否含菌的绿色检测技术。
实用新型内容
本实用新型的目的在于克服现有技术的权限,运用机器视觉技术,通过一系列的图像处理及建立识别模式,实现对外壳带菌蛋智能、无损检测的目的。该方法利用数码相机拍摄被测蛋的反射紫外光图像,通过图像采集卡将信息传送到计算机,计算机进行一系列图像处理,然后根据统计数据以及设定的相关参数建立自动识别模式。实现上述方法的装置由禽蛋受检蛋、带门的暗箱、紫外光源、相机、计算机组成。采用特殊的紫外光作为光源,暗箱用黑色作为背景,用相机获取暗箱内禽蛋在紫外光源下的图像,通过建立的判别模式来识别蛋壳带菌与否。本实用新型实现了肉眼难以识别的外壳带菌蛋的无损自动检测。适用于蛋品加工及品质检测行业。
试验证明:本实用新型的检测方法及装置设计合理可行、操作简便,效果明显,同时可将这种方法及装置应用到其他的蛋品检测中,具有应用推广前景。
本实用新型的技术方案如下所示:
本实用新型提供了一种用于外壳带菌蛋的紫外检测装置。它是由受检禽蛋的检测点、紫外光源、暗箱、CCD数码相机、图像采集卡和计算机组成。所述的紫外光源是紫外灯,紫外灯的灯管产生波长为256nm的平行紫外光,所述的相机为配有CCD传感器的可获得禽蛋外壳数字图像的数码相机,所述的电脑配有图像采集板,装有数码相机自带的图像采集软件或者利用市售的带有CCD传感器的数码相机。上述数码相机及其他元器件都可以从市场上采购得到。
本实用新型的装置的技术细节是这样的:
一种检测蛋外壳是否带菌的装置,它包括一个检测箱,它还包括紫外光源,CCD数码相机,图像采集卡和计算机;所述的检测箱为一个内壁为黑色的暗箱(3),其侧面开有箱门(6),在所述暗箱(3)的左、右两壁面上水平对应安装有紫外光源(2)(左右各一个),其波长为256nm,功率为12w,所述暗箱(3)的上方正中设有使CCD数码相机(4)镜头穿过的孔,CCD数码相机通过数据线与图像采集卡相连,所述图像采集卡插在计算机(5)插槽中,在所述暗箱的底部设有一个检测点(1),该检测点位于数码相机(4)镜头的正下方,所述的检测点用于放置待检测的蛋(或称受检蛋),受检蛋通过箱门(6)的开关而被放进或被取出检测箱,所述的装置由图像采集单元、图像传输单元、图像处理单元及图像显示(计算机显示器)构成(参见附图1所示)。
利用本装置检测蛋外壳是否带菌方法,其步骤如下:
1)在一个内壁为黑色的暗箱(3)中的左、右两壁分别水平装有紫外光源(2),其波长为256nm,功率为12w,在所述暗箱的上方正中装有一个CCD数码相机(4),通过数据线与图像采集卡相连,所述图像采集卡插在计算机(5)插槽中,在所述暗箱的底部设有一个检测点(1),该检测点位于CCD数码相机(4)镜头的正下方,该检测点用于放置待检测的蛋;
2)用所述的CCD数码相机拍摄受检蛋的紫外图像,并将该紫外图像数据传送至所述的图像采集卡中,计算机从所述的图像采集卡中读取该受检蛋的紫外图像数据;
3)提取带菌蛋带菌区域的特征参数,以建立带菌蛋的检测模板,采取以下步骤进行:计算机利用图像处理软件,分别对受检蛋紫外图像的RGB值进行灰度直方图调整、对比度增强、中值滤波,使得图像的菌斑特征明显,再选取带菌蛋菌斑处200个特征点,然后统计计算出菌斑处RGB分量的最大值和最小值,即得到带菌蛋特征模板参数;
4)利用利用图像处理软件,分别对受检蛋紫外图像的RGB值进行灰度调整,中值滤波的预处理;
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