[发明专利]鱼体新鲜度无损检测方法及装置

说明书

本发明实施例提供一种鱼体新鲜度无损检测方法及装置，该方法包括：获取鱼眼图像，对所述鱼眼图像进行特征提取，得到多颜色空间特征值，所述多颜色空间特征值包括RGB颜色空间的R、G和B值，L*a*b*颜色空间的L*值，以及HSI颜色空间的I值；将所述多颜色空间特征值，输入预设的多元回归新鲜度预测模型，输出挥发性盐基氮含量和/或菌落总数的预测值，根据所述挥发性盐基氮含量和/或菌落总数的预测值，确定鱼体的新鲜度指标；其中，所述多元回归模型，根据样本鱼眼图像的多颜色空间特征值，以及确定的挥发性盐基氮含量和/或菌落总数，进行多元线性拟合得到。该方法能够实现综合性强，准确度高且无损的快速鱼体新鲜度检测。

技术领域

本发明涉及食品安全监测技术领域，尤其涉及一种鱼体新鲜度无损检测方法及装置。

背景技术

大西洋鲑鱼又称三文鱼，是一种重要的生鱼片原料。三文鱼口感鲜美细腻，其蛋白质含量高，热量低，富含不饱和脂肪酸，越来越受到消费者的青睐。在冷链物流阶段，随着三文鱼自身腐败物质含量的变化会导致新鲜度下降，包括鱼眼在内的鱼体各部位也随之发生不同程度的颜色变化；鱼类的色泽与其新鲜度密切相关，并影响着消费者的购买决策。消费者通常倾向于将色泽与新鲜度、高品质和更好的味道联系起来。

机器视觉作为一种快速、无损且经济的产品检测方法，在许多食品品质检测的研究中得到应用。多项研究表明，机器视觉系统可以用来确定整条鱼、鱼片和鱼皮的新鲜度。然而，机器视觉在鱼眼和鱼鳃的冷藏过程中检测研究还很缺乏。

随着冷链物流信息化水平的不断提高，在物流运输中越来越成熟的环境监测及过程控制技术，以及市场上针对运输过程中装货车厢的温度和湿度等环境信息的实时采集的方案和设备也已被提出并开发。因此，如何有效的利用环境监测获得的温度、三文鱼整鱼鱼眼色泽数据信息，来对冷链物流过程中的三文鱼的新鲜度进行综合、准确和无损检测，是冷链物流亟需解决的问题。

发明内容

为了解决上述问题，本发明实施例提供一种鱼体新鲜度无损检测方法及装置。

第一方面，本发明实施例提供一种鱼体新鲜度无损检测方法，包括：获取鱼眼图像，对所述鱼眼图像进行特征提取，得到多颜色空间特征值，所述多颜色空间特征值包括RGB颜色空间的R、G和B值，L*a*b*颜色空间的L*值，以及HSI颜色空间的I值；将所述多颜色空间特征值，输入预设的多元回归新鲜度预测模型，输出挥发性盐基氮含量和/或菌落总数的预测值，根据所述挥发性盐基氮含量和/或菌落总数的预测值，确定鱼体的新鲜度指标；其中，所述多元回归模型，根据样本鱼眼图像的多颜色空间特征值，以及确定的挥发性盐基氮含量和/或菌落总数，进行多元线性拟合得到。

进一步地，根据所述挥发性盐基氮含量和/或菌落总数的预测值，确定鱼体的新鲜度指标，包括：将所述挥发性盐基氮含量或所述菌落总数预测值除以对应的腐败极限值，得到百分比；根据预设的百分比和新鲜度的对应关系，确定鱼眼图像的新鲜度等级。

进一步地，根据所述挥发性盐基氮含量和/或菌落总数的预测值，确定鱼体的新鲜度指标，包括：将挥所述发性盐基氮含量和所述菌落总数预测值，分别除以对应的腐败极限值，得到挥发性盐基氮含量和菌落总数的百分比；根据预设的百分比和新鲜度的对应关系，选取挥发性盐基氮含量和菌落总数中百分比最高的一个，确定鱼眼图像的新鲜度等级。

进一步地，所述对所述鱼眼图像进行特征提取，得到多颜色空间特征值，包括：根据如下公式，将鱼眼图像的RGB颜色空间转换到XYZ颜色空间；

其中，γ＝2.2，α1和α2为预设参数，Rγ、Gγ、Bγ分别为根据γ、α1和α2修正后的RGB值，MAT为Rγ、Gγ、Bγ和XYZ颜色空间之间的线性变换矩阵；