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[發(fā)明專(zhuān)利]鴨肉品種鑒別方法及系統(tǒng)在審

專(zhuān)利信息
申請(qǐng)?zhí)枺?/td> 201811525723.8 申請(qǐng)日: 2018-12-13
公開(kāi)(公告)號(hào): CN109540892A 公開(kāi)(公告)日: 2019-03-29
發(fā)明(設(shè)計(jì))人: 劉雪;杜娟;張小栓;劉錦濤;李佳利;李尚杰;李興民;楊衛(wèi)芳;呂學(xué)澤 申請(qǐng)(專(zhuān)利權(quán))人: 中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)
主分類(lèi)號(hào): G01N21/84 分類(lèi)號(hào): G01N21/84;G01N21/01
代理公司: 北京路浩知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11002 代理人: 王瑩;吳歡燕
地址: 100193 *** 國(guó)省代碼: 北京;11
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摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 鴨肉 高光譜圖像 品種鑒別 預(yù)設(shè) 圖像紋理特征 分類(lèi)模型 感官評(píng)價(jià) 化學(xué)測(cè)量 化學(xué)檢測(cè) 人為誤差 生產(chǎn)效率 預(yù)設(shè)區(qū)域 自動(dòng)確定 波段 檢測(cè) 節(jié)約
【權(quán)利要求書(shū)】:

1.一種鴨肉品種鑒別方法,其特征在于,包括:

分別獲取每種鴨肉在預(yù)設(shè)波段內(nèi)的高光譜圖像,并對(duì)每種鴨肉的高光譜圖像進(jìn)行黑白校正;

獲取每種鴨肉經(jīng)黑白校正后的高光譜圖像中預(yù)設(shè)區(qū)域的圖像紋理特征,并將每種鴨肉的圖像紋理特征輸入至預(yù)設(shè)分類(lèi)模型中,由所述預(yù)設(shè)分類(lèi)模型輸出每種鴨肉的類(lèi)別;

其中,所述預(yù)設(shè)分類(lèi)模型由鴨肉樣本的圖像紋理特征作為輸入,所述鴨肉樣本的類(lèi)別作為輸出訓(xùn)練得到。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的鴨肉品種鑒別方法,其特征在于,所述分別獲取每種鴨肉在預(yù)設(shè)波段內(nèi)的高光譜圖像,具體包括:

通過(guò)高光譜圖像獲取裝置分別獲取每種鴨肉在預(yù)設(shè)波段內(nèi)的高光譜圖像;

所述高光譜圖像獲取裝置包括:工作波段為所述預(yù)設(shè)波段的鏡頭、漫反射光源、高光譜成像儀、CCD相機(jī)、電動(dòng)平移臺(tái)和暗箱;

所述鏡頭、所述漫反射光源、所述高光譜成像儀、所述CCD相機(jī)以及所述電動(dòng)平移臺(tái)均設(shè)置在所述暗箱內(nèi),所述電動(dòng)平移臺(tái)設(shè)置在所述暗箱底部,所有鴨肉沿所述電動(dòng)平移臺(tái)的平移方向依次設(shè)置在所述電動(dòng)平移臺(tái)上;所述漫反射光源通過(guò)第一支架設(shè)置在所述暗箱的側(cè)壁上,所述高光譜成像儀通過(guò)第二支架垂直設(shè)置在所述電動(dòng)平移臺(tái)的上方;所述鏡頭安裝在所述高光譜成像儀上,所述CCD相機(jī)與所述高光譜成像儀連接。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的鴨肉品種鑒別方法,其特征在于,所述對(duì)每種鴨肉的高光譜圖像進(jìn)行黑白校正,具體包括:

獲取標(biāo)準(zhǔn)白板圖像以及全黑圖像,基于所述標(biāo)準(zhǔn)白板圖像和所述全黑圖像,分別對(duì)每種鴨肉的高光譜圖像進(jìn)行黑白校正。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的鴨肉品種鑒別方法,其特征在于,所述基于所述標(biāo)準(zhǔn)白板圖像和所述全黑圖像,分別對(duì)每種鴨肉的高光譜圖像進(jìn)行黑白校正,具體包括:

通過(guò)如下公式分別對(duì)每種鴨肉的高光譜圖像進(jìn)行黑白校正:

其中,I為黑白校正后每種鴨肉的高光譜圖像,Iing為黑白校正前每種鴨肉的高光譜圖像,Idark為所述全黑圖像,Iwhite為所述標(biāo)準(zhǔn)白板圖像,DN為黑白校正前每種鴨肉的高光譜圖像中的亮度最大值。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的鴨肉品種鑒別方法,其特征在于,所述獲取每種鴨肉經(jīng)黑白校正后的高光譜圖像中預(yù)設(shè)區(qū)域的圖像紋理特征,具體包括:

確定預(yù)設(shè)尺寸的滑動(dòng)窗口、所述滑動(dòng)窗口的預(yù)設(shè)步距和所述滑動(dòng)窗口的滑動(dòng)方向;

基于所述滑動(dòng)窗口、所述預(yù)設(shè)步距以及所述滑動(dòng)方向,確定每種鴨肉經(jīng)黑白校正后的高光譜圖像中預(yù)設(shè)區(qū)域的灰度共生矩陣,以及所述灰度共生矩陣中用于表示所述圖像紋理特征的圖像紋理特征參數(shù)。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的鴨肉品種鑒別方法,其特征在于,所述圖像紋理特征參數(shù)具體包括:所述預(yù)設(shè)區(qū)域中所有像素取值的均值、方差、同質(zhì)性、對(duì)比度、熵值、二階矩以及相關(guān)性中的一種或多種。

7.根據(jù)權(quán)利要求1-6中任一項(xiàng)所述的鴨肉品種鑒別方法,其特征在于,所述預(yù)設(shè)區(qū)域具體為預(yù)設(shè)尺寸、且無(wú)結(jié)締組織和亮點(diǎn)的矩形區(qū)域。

8.一種鴨肉品種鑒別系統(tǒng),其特征在于,包括:

圖像獲取模塊,用于分別獲取每種鴨肉在預(yù)設(shè)波段內(nèi)的高光譜圖像,并對(duì)每種鴨肉的高光譜圖像進(jìn)行黑白校正;

類(lèi)別確定模塊,用于獲取每種鴨肉經(jīng)黑白校正后的高光譜圖像中預(yù)設(shè)區(qū)域的圖像紋理特征,并將每種鴨肉的圖像紋理特征輸入至預(yù)設(shè)分類(lèi)模型中,由所述預(yù)設(shè)分類(lèi)模型輸出每種鴨肉的類(lèi)別;

其中,所述預(yù)設(shè)分類(lèi)模型由鴨肉樣本的圖像紋理特征作為輸入,所述鴨肉樣本的類(lèi)別作為輸出訓(xùn)練得到。

9.一種電子設(shè)備,其特征在于,包括:

至少一個(gè)處理器、至少一個(gè)存儲(chǔ)器、通信接口和總線;其中,

所述處理器、存儲(chǔ)器、通信接口通過(guò)所述總線完成相互間的通信;

所述存儲(chǔ)器存儲(chǔ)有可被所述處理器執(zhí)行的程序指令,所述處理器調(diào)用所述程序指令,以執(zhí)行如權(quán)利要求1-7中任一項(xiàng)所述的鴨肉品種鑒別方法。

10.一種非暫態(tài)計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì),其特征在于,所述非暫態(tài)計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)存儲(chǔ)計(jì)算機(jī)指令,所述計(jì)算機(jī)指令使所述計(jì)算機(jī)執(zhí)行如權(quán)利要求1-7中任一項(xiàng)所述的鴨肉品種鑒別方法。

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