[发明专利]一种基于图像处理的面筋网络检测方法

说明书

本发明公开了一种基于图像处理的面筋网络检测方法，获取面制品中可以区分面筋蛋白和其他成分的原始图像；对原始图像进行处理后得到细线化后的网络图像，并检测出网络图像中的网络分支点、末梢点、横向网络线和纵向网络线，得到面筋网络图像；在面筋网络图像中，提取面筋网络品质检测的数据及面筋网络形成方向品质检测的数据；通过对所提取的数据进行计算，得到面筋网络的检测参数。本发明所提供的面筋网络检测方法，能够根据面筋网络显微图片，提取更多的面筋网络特征，用于对样品间面筋网络差异较小时的面制品检测，可以进一步计算得到面筋网络特征的量化检测数据，有助于准确分析面筋分布与特性情况，提高对面制品中面筋检测的准确性。

技术领域

本发明属于面制品品质检测技术领域，更具体地讲，涉及一种基于图像处理的面筋网络检测方法。其为国家重点研发计划项目《大宗面制品适度加工关键技术装备研发与示范》(2018YFD0401000)，主要应用于图像处理领域、以及面制食品中相关面筋网络品质检测，可显著提高面筋网络检测精度。

背景技术

在面制品品质检测与研究过程中，面筋网络检测是评价面制品品质的一种方法，面筋网络通常指小麦粉与适量水混合后形成的面团或面带中蛋白质包裹淀粉或气泡而形成的网络结构，该蛋白质网络结构在一定程度上决定面制品的质地特性，如面制品的抗拉伸力、抗延伸位移、硬度等。面筋网络检测在面制品品质检测领域中具有重要作用。

当前的面筋网络检测方法，多根据面筋蛋白在图像中的面积占比，观察面筋网络分布均匀性，观察面筋网络形成的完整性来分析面筋网络品质。上述检测方法主要存在几个缺陷：

(1)多数情况下对面筋网络图像定性分析，对比样品间的差异，通过比较得出面筋网络质量，观察网络特征较少，可能会忽略面筋网络的主要差异。

(2)各个样品之间面筋网络差异较小时，无法通过量化方法检测出各样品之间的差异。

发明内容

为了解决现有技术中的存在的样品间面筋网络差异较小时，通过提取更多面筋网络特征，得到面筋网络的特征化量化检测数据，提高对面制品中面筋检测的准确性，为此，本发明提供了一种基于图像处理的面筋网络检测方法，主要应用于含有面筋网络的面制品检测中，包括但不限于面条、馒头、麻花等加工半成品和成品。

所采用的技术方案如下所述：

一种基于图像处理的面筋网络检测方法，所述检测方法包括如下步骤：

步骤1，获取面制品中可以区分面筋蛋白和其他成分的原始图像；

步骤2，对原始图像进行处理后得到细线化后的网络图像，并检测出网络图像中的网络分支点、末梢点、横向网络线和纵向网络线，得到面筋网络图像；

步骤3，在面筋网络图像中，提取用于面筋网络品质检测的数据及用于面筋网络形成方向品质检测的数据；

步骤4，通过对步骤3中所提取的数据进行计算，得到面筋网络的检测参数。

所述步骤1中采用显微拍照或红外拍照方法获取原始图像，原始图像的放大倍数为100-700倍。

所述步骤2中的对原始图像进行图像处理的具体方法包括：

步骤2.1，采用图像降噪处理方法将原始图像转换为灰度图像，同时用灰度图像减去采用形态学方法所提取的图像背景；

步骤2.2，采用图像二值化处理方法对降噪处理后的图像采用自动阈值处理方法将面筋蛋白图像与背景分离；

步骤2.3，采用开操作和闭操作方法去除图像中较短的噪声网络线；

步骤2.4，采用图像形态学细线化操作方法是将图像中的蛋白宽度缩小到一个像素宽的网络图像，提炼出网络图像的主要分布结构及网络中的分支点、末稍点，得到面筋蛋白的网络结构。