[发明专利]一种基于手机的便携式多光谱成像技术检测腊肉品质的方法

权利要求书

1.一种基于手机的便携式多光谱成像技术检测腊肉品质的方法，具体步骤如下：

S1：采集腊肉特征光谱；首先选取腊肉样本，置于常温下储存；然后对便携式多光谱成像装置进行参数设置和黑白参考采集，利用便携式多光谱成像装置在不同特征波长下采集在常温下储存不同天数后腊肉样本的光谱图像；

S2：测定腊肉样本的酸价和过氧化值；根据国标GB/5009.37-2003方法分别测定S1中已采集光谱图像后相应腊肉样本的酸价和过氧化值实际值；

S3：建立腊肉品质指标预测模型，首先，对步骤S1获得的光谱图像进行校正；校正完毕后，对光谱图像进行预处理；然后利用预处理后的腊肉光谱图像数据和步骤S2测定相应的腊肉的酸价和过氧化值实测值，建立腊肉品质指标预测模型，即为酸价和过氧化值预测模型；

S4：利用步骤S3建立的腊肉品质指标预测模型预测未知品质的腊肉样本，首先获取未知品质腊肉的光谱图像，腊肉品质指标预测模型根据光谱图像中的每个像素点，从而得到对应的酸价和过氧化值指标值，进而构建出腊肉品质指标的二维分布图，即酸价和过氧化值的二维分布图，实现对腊肉品质指标的快速检测。

2.根据权利要求1所述的一种基于手机的便携式多光谱成像技术检测腊肉品质的方法，其特征在于，步骤S1所述的便携式多光谱成像装置包括智能手机、嵌入有蓝牙模块的液晶可调谐滤光器和光学镜头；所述智能手机的相机、光学镜头和液晶可调谐滤光器按照光路共轴的基准来进行组装。

3.根据权利要求1所述的一种基于手机的便携式多光谱成像技术检测腊肉品质的方法，其特征在于，步骤S1所述参数设置具体为：设置灵敏度为4，曝光时间为0.4秒，对焦方式设为自动，波长扫描范围为470～490nm、562～584nm、631～657nm和760～780nm四个区间；所述不同特征波长分别为471nm、485nm、569nm、574nm、582nm、631nm、649nm、657nm、762nm和780nm。

4.根据权利要求1所述的一种基于手机的便携式多光谱成像技术检测腊肉品质的方法，其特征在于，步骤S1所述黑白参考采集是利用标准漫反射白板和黑板采集光谱图像。

5.根据权利要求1所述的一种基于手机的便携式多光谱成像技术检测腊肉品质的方法，其特征在于，步骤S1所述不同特征波长的筛选步骤为；首先利用高光谱技术获取腊肉全波段光谱图像数据，对得到的光谱图像数据进行SG平滑滤波预处理，然后以预处理后的光谱图像数据作为观测矩阵，采用联合区间偏最小二乘法获得最优波段，将最优波段作为观测矩阵，采用模拟退火算法获得不同特征波长。

6.根据权利要求1所述的一种基于手机的便携式多光谱成像技术检测腊肉品质的方法，其特征在于，步骤S1所述不同天数为1～90天。

7.根据权利要求1所述的一种基于手机的便携式多光谱成像技术检测腊肉品质的方法，其特征在于，步骤S3所述的校正具体为黑白板校正，校正公式(1)为：

其中，R(λ)为校正后的图像，R₀(λ)为样本原始的漫反射光谱图像，R_w(λ)为白参考的漫反射图像，R_d为暗图像。

8.根据权利要求1所述的一种基于手机的便携式多光谱成像技术检测腊肉品质的方法，其特征在于，步骤S3所述的预处理为标准正态变量变换平滑预处理。

9.根据权利要求1所述的一种基于手机的便携式多光谱成像技术检测腊肉品质的方法，其特征在于，步骤S3所述利用预处理后的腊肉光谱图像数据和步骤S2测定相应的腊肉的酸价和过氧化值实测值，建立腊肉品质指标预测模型的具体操作是：以酸价和过氧化值分别为因变量，预处理后的腊肉光谱图像数据为自变量，分别采用最小二乘支持向量机和人工神经网络建立腊肉品质指标预测模型。

10.根据权利要求1所述的一种基于手机的便携式多光谱成像技术检测腊肉品质的方法，其特征在于，步骤S4所述构建腊肉品质指标的二维分布图具体方法为：采集未知品质腊肉的光谱图像，提取腊肉光谱图像中每个像素点在特征波长下的光谱反射值，整个腊肉光谱图像是一个j*p像素的二维图像；然后将每个像素点的光谱反射值代入腊肉品质指标预测模型中，得到每个像素点对应的酸价和过氧化值预测值，从而在手机上构建出未知品质腊肉酸价和过氧化值含量的二维分布图。