[發明專利]一種基于多光譜成像技術的畜肉新鮮度無損傷檢測方法

有效

• 申請號: 201310294175.3
• 申請日: 2013-07-12
• 公開（公告）號: CN103344577A
• 公開（公告）日: 2013-10-09
• 發明（設計）人: 彭彥昆;李翠玲;湯修映
• 申請（專利權）人: 中國農業大學
• 主分類號: G01N21/25
• 分類號: G01N21/25
• 代理公司: 北京路浩知識產權代理有限公司 11002
• 代理人: 王瑩

1.一種基于多光譜成像技術的畜肉新鮮度無損傷檢測方法，其特征在于，所述方法包括如下步驟：

S10：獲取待測畜肉樣品的多光譜圖像，測定所述待測畜肉樣品的新鮮度評價指標；

S20：提取所述多光譜圖像的散射曲線，計算所述多光譜圖像的像素灰度均值、反射強度比率和散射曲線的數值積分；

S30：選取與所述待測畜肉樣品的新鮮度評價指標對應的最佳像素灰度均值、反射強度比率和散射曲線的數值積分組合，建立多元線性回歸預測模型；

S40：根據所述待測畜肉樣品的新鮮度評價指標，采用判別分析方法建立畜肉新鮮度的判別模型；

S50：利用所述預測模型獲取待測畜肉樣品新鮮度評價指標的預測值，將該預測值輸入所述畜肉新鮮度的判別模型，獲得畜肉的新鮮度檢測結果。

2.根據權利要求1所述的檢測方法，其特征在于，所述畜肉為豬肉、牛肉、羊肉、馬肉或驢肉。

3.根據權利要求1或2所述的檢測方法，其特征在于，所述待測畜肉樣品的新鮮度評價指標為待測畜肉樣品的粘度、彈性、揮發性鹽基氮、水分、嫩度或持水力。

4.根據權利要求1或2所述的檢測方法，其特征在于，在步驟S10前還包括步驟S09：對多光譜成像系統進行白參考校準。

5.根據權利要求4所述的檢測方法，其特征在于，所述多光譜成像系統的中心波長為517nm、550nm、560nm、580nm、600nm和760nm，且所述選定波長的半高帶寬為10nm～15nm。

6.根據權利要求5所述的檢測方法，其特征在于，在所述步驟S09前還包括如下步驟：

S06：將待測畜肉樣品切割成5cm*5cm*2.5cm的小塊，并將所述的小塊畜肉樣品密封保存在4℃的冰箱中；

S07：按照畜肉衛生標準，將所述小塊畜肉樣品分為新鮮與不新鮮兩組；

S08：將所述的小塊畜肉樣品去除外表面的包裝，在空氣中放置30min。

7.根據權利要求5所述的檢測方法，其特征在于，所述對多光譜成像系統進行白參考校準具體步驟包括：

S11：計算相機采集標準參考白板與初始建模時的標準參考白板分別在所述各個預定波長處的圖像G1和G2的灰度均值差和灰度均方根；

S12：判斷所述灰度均值差和所述灰度均方根是否均小于預定閾值，如果不是，則調節多光譜成像系統。

8.根據權利要求1或2所述的檢測方法，其特征在于，步驟S20中的所述提取多光譜圖像的散射曲線的步驟包括：

S21：將所述多光譜圖像進行二值化、腐蝕和膨脹處理，采用重心法求得處理后多光譜圖像的重心；

S22：以所述多光譜圖像的重心為圓心，以一個像素尺寸為帶寬作同心圓環，所述同心圓環上的所有像素灰度值的平均值作為所述同心圓環的像素灰度值；

S23：以所述同心圓環半徑為橫坐標，以所述同心圓環像素灰度值為縱坐標，做出所述各個預定波長處的多光譜圖像的散射曲線。

9.根據權利要求1或2所述的檢測方法，其特征在于，步驟S30所述最佳像素灰度均值、反射強度比率和散射曲線的數值積分組合的選取方法為逐步回歸方法。

10.根據權利要求1或2所述的檢測方法，其特征在于，步驟S40所述判別分析方法為距離判別方法、費希爾判別方法或逐步判別方法。