[发明专利]利用机器视觉检测盐渍海参合格品掺假情况的方法

说明书

本发明属于食品检测领域，涉及利用机器视觉检测盐渍海参合格品掺假情况的方法。本发明提供视、触协同作用下的超标盐渍海参识别方法，在压触力作用下，触发盐渍海参形变，利用计算机视觉跟踪压触力撤销后海参回复过程的轮廓变化，通过图像处理和机器学习，实现超标盐渍海参自动、快速、无损识别。本发明提供的视、触协同作用下的含盐量超标盐渍海参识别方法，待测样品无需前处理，重复性好，分析时间短，分析过程不需消耗有机试剂，对海参无破坏，为非侵入式测量方法，检测的数值准确、稳定。

技术领域

本发明属于食品检测领域，涉及利用机器视觉检测盐渍海参合格品掺假情况的方法。具体来说，本发明涉及在压触力作用下，利用机器学习和计算机视觉技术识别超标盐渍海参的方法。

背景技术

海参富含胶原蛋白、氨基酸、维生素、微量元素及多种生物活性物质，具有较高的药用价值。鲜活海参易发生自溶，为使其易于保存和运输，需要尽快进行加工处理。盐渍海参是以鲜活海参为原料，经去内脏、清洗、预煮和盐渍等工艺制成的产品，风味独特、营养流失少、贮存方便。随含盐量的增加，海参的质构品质也随之下降。另外，较高含盐量也会降低海参药用价值和营养价值、损害消费者的健康。不法商贩为降低成本，利用饱和盐水反复浸泡海参增重，将含盐量超出标准的不合格产品掺加到合格品当中牟取暴利。

传统的超标盐渍海参鉴别方法主要有实验室检测和人工检测。这些监测方法虽然可靠，但耗时、破坏性大，对检测人员专业要求较高。因此，在识别过程中，需要一种快速、非破坏性的检测方法。计算机视觉技术因其具有无损、非接触等特点，越来越多地被应用于食品快速、无损检测研究。基于计算机视觉技术构建图像采集系统，将采集的图像信息转化为数字信号后，结合计算机图像处理，可实现样品轮廓、颜色、纹理等特征的自动提取与定量分析。本发明在压触力的触发作用下，结合机器学习方法，研究压触力撤销后，盐渍海参变形回复阶段的轮廓变化与含盐量的关联性，实现超标盐渍海参自动、无损、快速识别。

发明内容

为解决现有技术中存在的上述问题，本发明提供视、触协同作用下的超标盐渍海参识别方法，在压触力作用下，触发盐渍海参形变，利用计算机视觉跟踪压触力撤销后海参回复过程的轮廓变化，通过图像处理和机器学习，实现超标盐渍海参自动、快速、无损识别。

具体地，本发明提供一种利用机器视觉检测盐渍海参合格品掺假情况的方法，其包括如下步骤：

(A)样品采集：采集具有代表性的海参样本，制备合格盐渍海参和含盐量超标的盐渍海参样品；

(B)构建图像采集装置，获取原始视频：将待测的海参样本3置于有机玻璃透明载物台4上，利用质构仪1对待测的海参样本3实施触压力，通过单反相机5采集撤力后海参样本轮廓变化过程的图像；

(C)提取关键帧图像数据：选取原始视频中用以表征海参样本3受压触过程的轮廓动态变化特征的帧数图像序列，即探头迅速恢复至原点阶段的第1-50帧图像序列作为关键帧图像数据；

(D)获取特征图像：对处理后的关键帧图像进行ROI提取、ROI轮廓提取、关键帧图像降维与融合图像处理，获取特征图像；

(E)特征提取与分析：基于直方图(HIS)方法进行纹理特征提取，并对得到的纹理特征进行分析；

(F)模型的建立：通过广义神经网络(GRNN)和支持向量机(SVM)两种机器学习方法建立含盐量超标盐渍海参识别模型。

以上所述的方法，其中，步骤(A)中具有代表性的海参样本3为重量范围为100-120g的海参样本。