[發(fā)明專利]實(shí)時(shí)檢測(cè)食品瑕疵的方法

無(wú)效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201080043374.1
• 申請(qǐng)日: 2010-08-20
• 公開（公告）號(hào): CN102598025A
• 公開（公告）日: 2012-07-18
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 小威爾弗雷德·M.·鮑瑞格;恩里克·米歇爾
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 福瑞托－雷北美有限公司
• 主分類號(hào): G06K9/00
• 分類號(hào): G06K9/00;G01N21/00
• 代理公司: 廣州華進(jìn)聯(lián)合專利商標(biāo)代理有限公司 44224
• 代理人: 鄭小粵

發(fā)明背景

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及使用多元圖像分析檢測(cè)生產(chǎn)食品的生產(chǎn)線上的瑕疵。

技術(shù)背景

化學(xué)品丙烯酰胺以聚合物的形式早已使用在工業(yè)應(yīng)用中用于水處理，提高原油采收率，造紙，絮凝劑，增稠劑，礦石加工以及永久性壓燙織物。丙烯酰胺沉淀物為無(wú)味且極易溶于水(30℃時(shí)為2155g/L)的白色結(jié)晶固體。丙烯酰胺的別名包括2-丙烯酰胺，乙烯甲酰胺，丙烯酰胺，乙烯基酰胺以及丙烯酸酰胺。丙烯酰胺分子量71.08，在25mmHg時(shí)熔點(diǎn)84.5℃，沸點(diǎn)125℃。

近來(lái)，對(duì)多種食物存在的丙烯酰胺單體的檢驗(yàn)呈陽(yáng)性。特別地，已經(jīng)發(fā)現(xiàn)丙烯酰胺主要存在于高溫加熱或加工的碳水化合物食品中。丙烯酰胺檢驗(yàn)呈陽(yáng)性的食品的實(shí)例包括咖啡，麥片，餅干，薯片，餅干，法式油炸馬鈴薯，面包和面包卷，油炸蘸面的肉。雖然尚未確定丙烯酰胺對(duì)人類是有害的，但其存在食品中，尤其含量較高，是不希望的。

減少丙烯酰胺形成的一種方法是熱加工食品至較高的含水量。然而，含有過(guò)多水分的食品感官性能差并且不受消費(fèi)者歡迎。本發(fā)明的目的是，在生產(chǎn)含有較高水分的食品過(guò)程中，檢測(cè)特別是含水量超過(guò)一定閾值的食品的瑕疵。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的一個(gè)方面涉及一種實(shí)時(shí)檢測(cè)食品瑕疵的方法，包括下列步驟：在可見光譜中采集食品圖像，對(duì)該圖像進(jìn)行多元圖像分析以建立數(shù)據(jù)集，并根據(jù)該數(shù)據(jù)集判斷該食品中是否存在瑕疵。一方面，本發(fā)明還包括在進(jìn)行包裝步驟之前剔除含有瑕疵的食品。本發(fā)明的一方面包括調(diào)整加工變量，以減少所生產(chǎn)的瑕疵產(chǎn)品的數(shù)量。本發(fā)明的一方面包括分析和剔除含有丙烯酰胺瑕疵的食品。

本發(fā)明的一個(gè)方面涉及一種現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列，包括一種算法，所述的算法借助多元圖像分析將食品的彩色圖像轉(zhuǎn)換成例如t₁-t₂得分空間的數(shù)據(jù)集，根據(jù)該數(shù)據(jù)集確定是否存在瑕疵，并且在約0.002秒內(nèi)向下游的分揀設(shè)備發(fā)送剔除所述瑕疵的信號(hào)。

一方面，本發(fā)明涉及一種用于監(jiān)測(cè)食品加工過(guò)程中的瑕疵的裝置。一方面，該裝置包括圖像采集設(shè)備，能夠存儲(chǔ)算法的計(jì)算設(shè)備，其中，所述算法借助多元圖像分析將食品的彩色圖像轉(zhuǎn)換成適當(dāng)?shù)膱D像矩陣表達(dá)式，根據(jù)所得到的數(shù)據(jù)集判斷是否存在瑕疵。

另一方面，結(jié)合附圖及下列本發(fā)明的具體描述，本發(fā)明的其他方面，實(shí)施方式及特征變得明顯。附圖是示意性的，不是按比例繪制的。在附圖中，不同圖中出現(xiàn)的每個(gè)相同的或基本類似的部件采用同一個(gè)標(biāo)號(hào)或符號(hào)表示。為了清楚起見，不是每一個(gè)部件都標(biāo)記在每個(gè)圖中。在不需要說(shuō)明就能使本領(lǐng)域普通技術(shù)人員理解本發(fā)明的情況下，也沒有在本發(fā)明的每個(gè)實(shí)施例中顯示出每個(gè)部件。

附圖說(shuō)明

確認(rèn)為本發(fā)明的新穎性的特征列在所附權(quán)利要求中。而在結(jié)合附圖閱讀時(shí)，參照以下示例實(shí)施方式的詳細(xì)說(shuō)明，可以對(duì)本發(fā)明本身及其優(yōu)選應(yīng)用模式、更多目標(biāo)及優(yōu)勢(shì)進(jìn)行最佳的理解，其中：

圖1為根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例，在食品加工中檢測(cè)瑕疵的方法的總的流程圖；

圖2顯示的是可預(yù)測(cè)出的薯片含水量分布圖；

圖3a顯示了多個(gè)油炸薯片，每個(gè)薯片中都包括合格的酥脆區(qū)和有瑕疵的軟的中心區(qū)；

圖3b為疊加在圖3a中的油炸薯片上的有瑕疵的軟的中心區(qū)的校正圖像；

圖4是兩個(gè)油炸薯片彩色圖像轉(zhuǎn)換到t₁-t₂得分空間的預(yù)測(cè)圖；

圖5是本發(fā)明其中一個(gè)實(shí)施例的示意圖。

具體實(shí)施方式

在一個(gè)實(shí)施例中，本發(fā)明包括一種實(shí)時(shí)檢測(cè)食品加工過(guò)程中的瑕疵的方法。本發(fā)明可以用于監(jiān)控食品加工過(guò)程，并通過(guò)利用多元圖像分析區(qū)分食物間的特征而檢測(cè)含有瑕疵的食品，一部分食品是有瑕疵的，一部分不含瑕疵，當(dāng)在可見光譜中進(jìn)行觀察時(shí)它們看起來(lái)是相似的。