[发明专利]一种基于多源感知信息融合的肉品新鲜度检测方法

权利要求书

1.一种基于多源感知信息融合的肉品新鲜度检测方法，其特征在于：利用近红外光谱仪、计算机视觉系统和电子鼻同时分别采集样品的内外部信息，并对所采集到的各信息进行特征提取、融合处理，结合肉品新鲜等级评定标准，对肉品新鲜程度进行分级评定，其具体步骤如下：

1) 建立肉品新鲜度分级评定标准：

将肉样品分成两份，根据肉品新鲜度检测的标准，对其中一份样品进行感官检测、理化检测和微生物检测，包括色泽、气味、弹性、粘度、持水力、挥发性盐基氮、pH值、硫化氢和菌落总数，同时确定各指标的权重，建立肉品新鲜度分级评定标准：新鲜肉、次新鲜肉和腐败肉；其中，所述样品为片状或肉糜状；

2）建立肉品新鲜度分级预测模型：

利用近红外光谱仪、计算机视觉系统和电子鼻分别同时采集另一份样品的光谱信息、图像信息和气味指纹信息，并将所采集到的上述信息传入计算机，计算机对获得信息分别进行光谱预处理、图像预处理和气味指纹数据预处理，之后通过主成分分析法，分别提取反映样品新鲜度的光谱特征、图像特征和气味指纹特征，并采用偏最小二乘法在特征层对所述的光谱特征、图像特征和气味指纹特征进行融合；与所建立的肉品新鲜度分级评定标准相关联，结合模式识别方法，在决策层作出肉品新鲜程度的判断，建立肉品新鲜度分级预测模型；

3)待测样品的新鲜度分级评定：

检测时，通过近红外光谱仪、计算机视觉系统和电子鼻分别采集待测样品的光谱信息、图像信息和气味指纹信息，并将其传入计算机；计算机对传入的各信息分别进行预处理、特征提取和特征层融合，并在决策层进行模式识别，给出待测样品新鲜度的分级评定结果。

2.根据权利要求1所述的基于多源感知信息融合的肉品新鲜度检测方法，其特征在于：所述计算机视觉系统采用可见光光源。

3.根据权利要求1所述的基于多源感知信息融合的肉品新鲜度检测方法，其特征在于：步骤2)中所述光谱信息采用近红外积分球漫反射法或漫透射法进行采集。

4.根据权利要求1所述的基于多源感知信息融合的肉品新鲜度检测方法，其特征在于：步骤2)中所述图像信息采用RGB彩色空间模型表示。

5.根据权利要求1所述的基于多源感知信息融合的肉品新鲜度检测方法，其特征在于：步骤2)中所述气味指纹信息采用静态顶空生成法采集。

6.根据权利要求1所述的基于多源感知信息融合的肉品新鲜度检测方法，其特征在于：步骤2)中所述光谱预处理的方法为附加散射校正结合Savitzky-Golay滤波法。

7.根据权利要求1所述的基于多源感知信息融合的肉品新鲜度检测方法，其特征在于：步骤2)中所述图像预处理的方法包括图像消噪、图像背景去除、皮下脂肪区域去除和肌内脂肪区域分割。

8.根据权利要求1所述的基于多源感知信息融合的肉品新鲜度检测方法，其特征在于：步骤2)中传入计算机的图像信息以肌肉区域的颜色平均值以及颜色分布标准差为特征参数。

9.根据权利要求1所述的基于多源感知信息融合的肉品新鲜度检测方法，其特征在于：步骤2)中所述的气味指纹信息选取气体传感器的电压数据稳定值或最大值作为特征参数。

10.根据权利要求1所述的基于多源感知信息融合的肉品新鲜度检测方法，其特征在于：步骤3）中所述的模式识别，就是将待测样品的光谱信息、图像信息和气味指纹信息经预处理、特征提取后在特征层上特征融合，然后再结合已经建立的肉品新鲜度分级预测模型，通过模式识别的方法给出待测样品新鲜度的分级评定结果。