[发明专利]智能化肉品质在线检测方法和检测系统

说明书

本发明公开了一种智能化肉品质在线检测方法，包括以下步骤：获取待测样品像素点的光强度信息，根据像素点的光强度信息判断像素点的属性信息，其中，属性信息包括肌肉和脂肪；依据像素点属性信息确定待测样品的肌肉和脂肪分布信息；依据待测样品的肌肉和脂肪分布信息确定待测样品的目标检测区域；获取待测样品目标检测区域的近红外光谱，依据近红外光谱预测各项肉品质参数值。公开了一种智能化肉品质在线检测系统。本发明具有克服传统肉品质光学检测系统无法在线、依靠人工、效率低的缺点，也克服了一般在线检测系统定位不准确的缺陷，适用于工业化生产线在线检测。

技术领域

本发明涉及食品加工技术领域。更具体地说，本发明涉及一种智能化肉品质在线检测方法和检测系统。

背景技术

传统的肉品质检测方法主要为理化分析方法，存在着步骤繁琐、耗时、耗人工、有破坏性、结果滞后等缺点。近红外光谱分析技术具有光谱采集便捷、分析时间短、不破坏样品、不消耗试剂、不污染环境等优点，可通过化学计量学完成对复杂体系的多指标检测，已逐渐广泛应用于农业、工业无损检测的各个领域。

目前关于近红外光谱近红外品质在线检测应用已经有相关专利文献，如专利“一种近红外在线检测预处理系统及其应用(CN201110093881)”，“一种凉茶近红外在线检测方法(CN201711087997)”等，上述专利主要应用于液体药物、液体饮料、饲料粉末、水果等的在线品质检测监控，以辅助工业生产，提高生产效率。

但是：在检测肉品形状不一的固体形态样品时，由于样品的表面不规则、大小不一致、表面形态不统一是近红外光谱在线检测面临的巨大挑战，是造成结果不准确的核心原因；且目前以后的专利技术，如专利“一种基于近红外光谱及显微脂肪细胞数据融合的猪肉新鲜度无损检测技术(CN101936894A)”，“一种羊肉产地的检测方法(CN201710977247)”，“注水肉检测方法和装置(CN201310136236)”对于如何更好的实现生产线上应用无阐述或描述较少。故而，对于目前食品工业的肉制品在线检测系统而言，如何有效确定检测肉品目标检测区域，实现智能化在线检测迫切且必要。

发明内容

本发明的一个目的是解决至少上述问题，并提供至少后面将说明的优点。

本发明还有一个目的是提供一种智能化肉品质在线检测方法，对于检测形状不一致、大小不一致、表面形态不统一的待测肉品，获得对应待测肉品的肌肉和脂肪分布信息，依据肌肉和脂肪分布信息确定待测样品的目标检测区域，提高近红外光谱在线检测准确性。

提供一种智能化肉品质在线检测系统，提高检测形状不一致、大小不一致、表面形态不统一的待测肉品的近红外光谱在线检测准确性。

为了实现根据本发明的这些目的和其它优点，提供了一种智能化肉品质在线检测方法，包括以下步骤：

获取待测样品像素点的光强度信息，根据像素点的光强度信息判断像素点的属性信息，其中，属性信息包括肌肉和脂肪；

依据像素点属性信息确定待测样品的肌肉和脂肪分布信息；

依据待测样品的肌肉和脂肪分布信息确定待测样品的目标检测区域；

获取待测样品目标检测区域的近红外光谱；

依据近红外光谱预测各项肉品质参数值。

优选的是，待测样品置于传送带上，位于传送带上方固设激光发生器和CCD检测器，其中，激光发生器发出线型激光照射在待测样品表面形成扫描线，利用CCD检测器接收扫描线上的每一个像素点反射光的光强度信息；

设定传动带的高度为0，依据每个像素点光信号强度信息通过三角成像原理计算得对应像素点的高度，提取像素点高度≥10mm的像素点作为待测样品像素点。