[发明专利]一种基于激光成像技术的猪肉新鲜度的快速检测方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种针对猪肉新鲜度的快速检测新方法，特指基于激光成像技术的猪肉新鲜度的快速检测新方法。

背景技术

肉类含有丰富的蛋白质、脂肪、矿物质等，可提供给人体丰富的营养物质，是人类膳食结构的重要组成部分。随着人民生活水平的提高，猪肉消费量逐渐增加，占消费总量的65％～70％，是肉类生产和消费的主体。猪肉在贮藏、运输、加工中易受到酶、微生物等作用，发生腐败变质，导致品质下降。食用不新鲜或变质的肉不仅不能满足人们口感和营养的需求，还会危害人们健康，引起疾病。因此，检测猪肉新鲜度具有重要的公共卫生学意义。

猪肉新鲜度是关于猪肉的风味、滋味、色泽、质地、口感和微生物等卫生标准的综合评价，它可以综合反映产品营养性、安全性、嗜好性的可靠程度。当前，猪肉新鲜度检测主要包括感官检测、理化检测、微生物检测等。感官检测具备快速、无损的特点，但是检测结果易受检测人个人因素的影响，稳定性差。理化检测与微生物检测准确性较高，但是检测过程费时费力，不适用于加工业实时大批量检测使用。

猪肉腐败过程中物质成分和肌纤维的结构发生变化，导致其对光的吸收系数、散射系数发生变化，因此可采用光学透射和散射的方法对猪肉新鲜度进行检测。

发明内容

本发明的目的是针对现有技术在工业实时大批量检测应用中的不足，提供一种快速无损的猪肉新鲜度检测新方法。

本发明通过激光成像系统采集猪肉样本的散射纹理图像，该图像不仅能够反映猪肉的外观品质信息，还能够反映猪肉的内部结构信息。首先提取纹理图像的感兴趣区域(ROI)，然后提取ROI的同心圆平均灰度和方差特征(反映猪肉的内部结构信息)以及散射纹理特征V₁、V₂、V₃、V₄(反映猪肉的外观品质信息)，最后采用化学计量学方法建立猪肉新鲜度的分类鉴别模型。对同类待测样本通过相应的图像采集和特征提取，再用建立的相应模型来鉴别该样本种类。

本发明的技术方案通过以下方法实现：

本发明所述的一种基于激光成像技术的猪肉新鲜度的快速检测方法，具体操作步骤如下：

步骤1，猪肉样本的制备：将新鲜猪肉切成大小、厚度一致的样本，存放于4℃冰箱保存；

步骤2，猪肉纹理图像的采集：在激光成像系统中，选用可见光波段的激光发射器，垂直照射猪肉样本，利用相机采集猪肉样本的纹理图像；

步骤3，提取纹理图像的感兴趣区域，然后提取感兴趣区域同心圆平均灰度值与方差特征以及散射纹理特征V₁、V₂、V₃、V₄，以此作为猪肉新鲜度等级的分类依据；

步骤4，分类预测模型的建立和评价：采用化学计量学方法建立猪肉新鲜度的分类模型，并运用该模型实现同类未知新鲜度等级的猪肉样本的分类。

进一步，步骤2中，所述的激光成像系统包括光箱、相机、激光发射器和计算机，其中相机和激光发射器位于光箱内，且相机通过USB数据传输线与计算机相连。

进一步，步骤2中，所述的猪肉纹理图像的采集如下：当激光垂直照射到平板上的猪肉，一部分光直接穿透猪肉，另一部分光照射在猪肉上发生光学散射现象，透射光和散射光形成的纹理图像由相机采集传输到计算机。

进一步，所述相机的波长响应范围为400-1100nm，所述激光发射器为650nm左右的点光源，相机镜头到平板的距离与激光发射器到平板的距离根据实验条件而定。

进一步，步骤3中，所述的感兴趣区域为纹理图像的光斑区，提取如下：以光斑最亮点为圆心，最亮点到光斑的边缘为半径，所得到的圆形区域即为感兴趣区域。

进一步，所述步骤3中，首先是同心圆平均灰度值和方差特征的提取：以ROI中心点为圆心，向外每隔10像素选取一个环形区域，环形宽度1像素，共14个环形，分别计算每个环形的平均灰度值和方差，共28个变量；其次是散射纹理特征V₁、V₂、V₃、V₄的提取：试验采用256级灰度，步长选用系统默认值1，生成方向分别以0°、45°、90°和135°计算，在每个生成方向下对纹理图像提取V₁、V₂、V₃、V₄共4个特征参数，获得16个纹理特征参数；因此，同心圆平均灰度值和方差特征及散射纹理特征共计44个特征变量。

本发明的有益效果：