[发明专利]熟肉冷藏时间可视化检测方法及装置

摘要

本发明提供一种熟肉冷藏时间可视化检测方法及装置，包括：获取待测熟肉的高光谱图像；对高光谱图像进行选取获得预设像素范围区域，并计算获得的预设像素范围区域的平均光谱值；根据平均光谱值和预设多模型共识‑连续投影支持向量回归模型，计算获得待测熟肉的冷藏时间并输出显示。本发明提供的一种熟肉冷藏时间可视化检测方法及装置，通过获取待测熟肉的高光谱图像，并进行选取获得预设像素范围区域，并计算预设像素范围区域的平均光谱值；根据平均光谱值和预设多模型共识‑连续投影支持向量回归模型，计算待测熟肉的冷藏时间并输出显示，达到检测结果更加准确，预测结果更直观。

主权项

1.一种熟肉冷藏时间可视化检测方法，其特征在于，包括：获取待测熟肉的高光谱图像；对所述高光谱图像进行选取获得预设像素范围区域，并计算获得的预设像素范围区域的平均光谱值；根据所述平均光谱值和预设多模型共识‑连续投影支持向量回归模型，计算获得所述待测熟肉的冷藏时间，并输出显示；其中，所述预设多模型共识‑连续投影支持向量回归模型的建立步骤包括：将熟肉样本在预设温度环境下，根据预设的不同冷藏时间进行存储；对不同冷藏时间下的熟肉样品进行取样，获取熟肉样本的高光谱图像；将采集到的熟肉样本高光谱图像进行黑白校正，并选取预设像素范围区域，提取所述预设像素范围区域的平均光谱值；将提取的熟肉样本的平均光谱值与相对应的冷藏时间相结合，采用多模型共识‑连续投影支持向量回归算法建立多模型共识‑连续投影支持向量回归模型；其中，在将采集到的熟肉样本高光谱图像进行黑白校正，并选取预设像素范围区域，提取所述预设像素范围区域的平均光谱值，包括：在采集到的多个熟肉样本高光谱图像中进行选取得到图像校正集；将所述校正集按照第一预设比例选取成训练子集和验证集；对训练子集和验证集中的高光谱图像进行黑白校正，并选取感兴趣区域，提取所述感兴趣区域的平均光谱值；其中，将提取的熟肉样本的平均光谱值与相对应的冷藏时间相结合，采用多模型共识‑连续投影支持向量回归算法建立多模型共识‑连续投影支持向量回归模型，包括：对每一个训练子集采用连续投影支持向量回归算法进行处理，获得对应的子模型，并分别对冷藏时间进行预测，将每个子模型的预测结果用投票法融合，得到共识预测结果；将每个子模型验证同一个验证集，获取多个预测值，并根据预测值和预设标准值间的平均相对误差与预设阈值的比较判断确定成员模型的数量；将获得的成员模型共同预测独立测试集样本，并结合共识预测结果获得多模型共识‑连续投影支持向量回归模型。