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一種基于近紅外光譜及顯微菌斑面積數據融合的豬肉新鮮度無損檢測技術

  • 專利類型:發明專利
  • 有效期:不限
  • 發布日期:2021-12-20
  • 技術成熟度:通過中試
交易價格: ¥面議
  • 法律狀態核實
  • 簽署交易協議
  • 代辦官方過戶
  • 交易成功

專利推薦

  • 技術(專利)類型 發明專利
  • 申請號/專利號 CN201010259899.0 
  • 技術(專利)名稱 一種基于近紅外光譜及顯微菌斑面積數據融合的豬肉新鮮度無損檢測技術 
  • 項目單位 北京工商大學
  • 發明人 郭培源,郭歌,畢松 
  • 行業類別
  • 技術成熟度 通過中試
  • 交易價格 ¥面議
  • 聯系人 馮宛曉
  • 發布時間 2021-12-20  
  • 01

    項目簡介

    一種肉類質量檢測系統,包括采集肉類樣品脂肪組織圖像的圖像采集模塊、提取所述脂肪組織圖像中的培養基的圖像處理模塊、獲取所述培養基中的細菌菌斑的總面積與培養基面積的比值的特征值提取模塊、解析所述樣品的近紅外光譜以獲取所述肉類樣品的結構組成數據的光譜分析模塊、及對所述特征值提取模塊獲取的比值和所述肉類樣品的結構組成數據進行融合處理以得到一實際輸出值的數據融合處理模塊,所述培養基是在所述脂肪組織圖像中檢測到的僅具有所述肉類樣品的脂肪組織的一固定區域,所述實際輸出值表征所述肉類樣品的質量。本發明還提供一種肉類質量檢測方法,所述肉類質量檢測系統及方法可快速、準確檢測肉類質量,且結構和檢測過程簡單。
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  • 02

    說明書

    1.一種肉類質量檢測系統,包括一采集肉類樣品脂肪組織圖像的圖像采
    集模塊、一提取所述脂肪組織圖像中的培養基的圖像處理模塊、一獲取所述
    培養基中的細菌菌斑的總面積與培養基面積的比值的特征值提取模塊、一解
    析所述樣品的近紅外光譜以獲取所述肉類樣品的結構組成數據的光譜分析模
    塊、及一對所述特征值提取模塊獲取的比值和所述肉類樣品的結構組成數據
    進行融合處理以得到一實際輸出值的數據融合處理模塊,所述光譜分析模塊
    包括近紅外光源和檢測單元,所述近紅外光源通過兩束不同波長的近紅外光
    照射所述肉類樣品,所述檢測單元采集所述肉類樣品在所述兩不同波長下的
    光譜,并通過計算所述肉類樣品對所述兩不同波長的近紅外光的吸收度差來
    分析所述肉類樣品的結構組成數據;所述培養基是在所述脂肪組織圖像中檢
    測到的一固定區域,該固定區域僅包括所述肉類樣品的脂肪組織圖像,所述
    實際輸出值表征所述肉類樣品的質量。
    2.如權利要求1所述的肉類質量檢測系統,其特征在于,所述圖像處理
    模塊包括一提取所述肉類樣品脂肪組織圖像中的綠色通道并將提取的圖像轉
    換為8位灰度圖像的圖像轉換單元、一通過霍夫變換法從所述灰度圖像中提
    取培養基的培養基提取單元、及一增強所述培養基所在圖像對比度的圖像增
    強單元。
    3.如權利要求2所述的肉類質量檢測系統,其特征在于,所述培養基是
    在所述灰度圖像中提取的一圓形區域,所述圓形區域的半徑為整個灰度圖像
    的寬度的三分之一到二分之一之間,所述圓形區域的圓心處于所述灰度圖像
    的一圓內,該圓的圓心為所述灰度圖像中心,半徑為整個灰度圖像的寬度的
    六分之一。
    4.如權利要求1所述的肉類質量檢測系統,其特征在于,所述特征值提
    取模塊包括一像素檢測單元、一第一累加器、一第二累加器及一運算單元,
    所述像素檢測單元檢測所述培養基所在圖像各像素的灰度值以及所檢測像素
    的位置,當檢測到所述培養基所在圖像中的一像素的灰度值為0時,所述第
    一累加器加1,當該像素位于所述培養基中時,所述第二累加器加1,所述運
    算單元計算所述第一、第二累加器的累加值的比值,即所述菌斑總面積與所
    述培養基面積的比值。
    5.如權利要求1所述的肉類質量檢測系統,其特征在于,所述光譜分析
    模塊還包括一照射所述肉類樣品的中紅外光源,所述檢測單元通過解析所述
    肉類樣品的中紅外光譜得到所述肉類樣品的各組成成分的含量數據,所述數
    據融合處理模塊對所述特征值提取模塊獲取的比值、所述光譜分析模塊
    獲取的肉類樣品的結構組成數據和各組成成分的含量數據進行融合處理以得
    到所述實際輸出值。
    6.一種肉類質量檢測方法,包括以下步驟:
    采集步驟:采集一肉類樣品的脂肪組織圖像;
    培養基提取步驟:提取所述脂肪組織圖像中的僅具有所述肉類樣品的脂
    肪組織的一固定區域作為培養基;
    特征值提取步驟:計算所述培養基中的菌斑的面積與所述培養基面積的
    比值;
    光譜分析步驟:通過解析所述肉類樣品的近紅外光譜來獲取所述肉類樣
    品的結構組成數據,所述光譜分析步驟通過計算所述肉類樣品對兩種不同波
    長的近紅外光的吸光度差來分析所述肉類樣品的結構組成數據;以及
    數據融合步驟:將所述菌斑面積與培養基面積的比值以及所述肉類樣品
    的結構組成數據代入一預設的運算法則中進行融合運算,以輸出一實際輸出
    值,所述實際輸出值用以表征所述肉類樣品的質量。
    7.如權利要求6所述的肉類質量檢測方法,其特征在于,所述采集步驟
    和培養基提取步驟之間還包括以下步驟:
    提取所述脂肪組織圖像中的綠色通道,并將提取的只有綠色通道的圖像
    轉換為8位的灰度圖像;以及
    通過霍夫變換法從所述灰度圖像中提取一只包含脂肪組織圖像的圓形區
    域或一橢圓形區域作為所述培養基。
    8.如權利要求6所述的肉類質量檢測方法,其特征在于,所述數據融合
    步驟包括:
    通過一神經網絡單元的輸入層接收所述培養基中的菌斑面積與培養基面
    積的比值以及所述肉類樣品的結構組成數據;
    將所述培養基中的菌斑面積與培養基面積的比值以及所述肉類樣品的結
    構組成數據代入一預設的運算法則中進行融合運算,以得到一實際輸出值;
    找到與接收的數據最接近的訓練樣本,并運算對應該訓練樣本的期望輸
    出值和所述實際輸出值之間的誤差值,所述訓練樣本包括一菌斑面積與培養
    基面積的比值數據和對應的樣本結構組成數據,各期望輸出值是將對應的訓
    練樣本中的數據代入所述預設運算法則中計算出的值,代表不同樣本的質量;
    判斷所述實際輸出值與所述期望輸出值之間的誤差值是否在一允許的誤
    差范圍內;
    如果所述實際輸出值與所述期望輸出值之間的誤差值在所述允許的誤差
    范圍內,由所述神經網絡單元的一輸出層輸出所述實際輸出值;以及
    如果所述實際輸出值與所述期望輸出值之間的誤差值不在所述允許的誤
    差范圍內,改變所述預設運算法則的權值,并重新將所述培養基中的菌斑面
    積與培養基面積的比值以及所述肉類樣品的結構組成數據代入所述預設的運
    算法則中進行融合運算,直至計算得到的實際輸出值與所述期望輸出值之間
    的誤差值在所述允許的誤差范圍內,再由所述輸出層輸出符合條件的實際輸
    出值。
    展開

專利技術附圖

服務流程

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