CN104897581A - 基于高光谱的识别新鲜肉、冷却肉和冷冻肉的方法及装置 - Google Patents
基于高光谱的识别新鲜肉、冷却肉和冷冻肉的方法及装置 Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了基于高光谱的识别新鲜肉、冷却肉和冷冻肉的方法，包括以下步骤：(1)获取肉品样品的0反射率高光谱图像和全反射率高光谱图像，(2)在校正后的高光谱图像上选取肉品样品的感兴趣区域，获取感兴趣区域在特征波长下的光谱反射值；提取高光谱图像的权重系数最高的PC图像，并计算其纹理特征；(3)采用基于Fisher判别式的第一判别分析模型进行判别；(4)采用基于Fisher判别式的第二判别分析模型进行判别。本发明的方法大大提高了分类模型的鲁棒性，使模型分类更加精准。本发明还公开了基于高光谱的识别新鲜肉、冷却肉和冷冻肉的装置，提高了高光谱图像的质量。
Description
技术领域
本发明涉及高光谱无损检测领域，特别涉及一种基于高光谱的识别新鲜肉、冷却肉和冷冻肉的方法及装置。
背景技术
肉是老百姓日常生活中重要的食材之一，市面上销售的肉大致可分为新鲜肉和冷处理肉，冷处理肉包括冷却肉和冷冻肉。一般来说新鲜肉和冷却肉的营养价值较高，口感较好；冷冻肉一般储存时间较长，其失水较多，营养流失严重，口感较差。同时冷冻肉的价钱也比新鲜肉和冷却肉低很多。通过控制冷冻解冻条件，一些冷冻肉解冻后与冷却肉很难区分，导致一些不法商贩用冷冻肉以次充好，赚取暴利。对冷冻肉和冷却肉进行正确区分，并贴上正确的标签进行销售，显得尤为重要。冷却肉和冷冻肉在颜色、气味、弹性、黏度上有细微差别，很难从外表上区分，只有做成菜后才能明显感觉到不同：冷却肉肉更嫩，熬出的汤更香。另外，通过检测肉的pH值、系水力、嫩度等指标也可以对冷却肉和冷冻肉进行区分。但是上述方法具有破坏性大、效率低、操作步骤复杂等缺点，不能有效的对冷却肉和冷冻肉进行快速的区分。因此，发展一种快速、无损的检测方法来对新鲜肉、冷却肉和冷冻肉进行区分是十分必要的。
发明内容
为了克服现有技术的上述缺点与不足，本发明的目的在于提供一种基于高光谱的识别新鲜肉、冷却肉和冷冻肉的方法，大大提高了分类模型的鲁棒性，使模型分类更加精准。
本发明的另一目的在于提供实现上述基于高光谱的识别新鲜肉、冷却肉和冷冻肉的方法的装置。
本发明的目的通过以下技术方案实现：
基于高光谱的识别新鲜肉、冷却肉和冷冻肉的方法，包括以下步骤：
(1)对肉品样品进行高光谱扫描，获取0反射率高光谱图像和全反射率高光谱图像，对获取的高光谱图像进行校正；
(2)在校正后的0反射率高光谱图像和全反射率高光谱图像上选取肉品样品的感兴趣区域，获取感兴趣区域在特征波长下的光谱反射值；
对高光谱图像进行主成分分析得到PC图像，提取权重系数最高的PC图像，并计算权重系数最高的PC图像的纹理特征；所述纹理特征包括0度角的相关性、灰度熵和梯度熵；
当肉品样品为猪肉样品时，所述特征波长为552nm、583nm、和673nm；
当肉品样品为牛肉样品时，所述特征波长为479nm、601nm和776nm；
当肉品样品为羊肉样品时，所述特征波长为549nm、638nm和774nm；
(3)采用基于Fisher判别式的第一判别分析模型进行判别：
当肉品样品为猪肉样品时，第一判别分析模型如下：
Y0＝0.034R552-0.073R583-0.067R673+0.078T1-0.105T2+0.066T3+47.843
Y1＝0.041R552-0.068R583-0.073R673+0.056T1-0.131T2+0.097T3+35.764
其中，R552、R583、R673分别为特征波长552nm、583nm、和673nm下的光谱反射值；T1、T2、T3分别为0度角的相关性、灰度熵和梯度熵；
当肉品样品为牛肉样品时，第一判别分析模型如下：
Y0＝0.048R479-0.009R601+0.058R776+0.042T1-0.064T2+0.023T3+12.831
Y1＝0.059R479-0.020R601+0.065R776+0.058T1-0.076T2+0.042T3+11.864
其中，R479、R601、R776分别为特征波长479nm、601nm和776nm下的光谱反射值；T1、T2、T3分别为0度角的相关性、灰度熵和梯度熵；
当肉品样品为羊肉样品时，第一判别分析模型如下：
Y0＝0.026R549-0.010R638+0.021R774+0.099T1-0.045T2+0.014T3+39.232
Y1＝0.033R549-0.002R638+0.011R774+0.083T1-0.048T2+0.017T3+46.698
其中，R549、R638、R774分别为特征波长549nm、638nm和774nm下的光谱反射值；T1、T2、T3分别为0度角的相关性、灰度熵和梯度熵；
若Y0大于Y1，则判定肉品样品为新鲜肉；
若Y0小于Y1，则进行步骤(4)；
(4)采用基于Fisher判别式的第二判别分析模型进行判别：
当肉品样品为猪肉样品时，第二判别分析模型如下：
Y0＇＝0.021R552-0.054R583-0.023R673+0.045T1-0.095T2+0.044T3+23.698
Y1＇＝0.032R552-0.070R583-0.016R673+0.038T1-0.087T2+0.052T3+25.473
其中，R552、R583、R673分别为特征波长552nm、583nm、和673nm下的光谱反射值；T1、T2、T3分别为0度角的相关性、灰度熵和梯度熵；
当肉品样品为牛肉样品时，第二判别分析模型如下：
Y0＇＝0.056R479+0.032R601+0.013R776+0.093T1-0.088T2+0.032T3+32.569
Y1＇＝0.052R479+0.044R601+0.041R776+0.102T1-0.086T2+0.029T3+33.875
其中，R479、R601、R776分别为特征波长479nm、601nm和776nm下的光谱反射值；T1、T2、T3分别为0度角的相关性、灰度熵和梯度熵；
当肉品样品为羊肉样品时，第二判别分析模型如下：
Y0＇＝-0.084R549-0.031R638+0.063R774+0.053T1-0.109T2+0.073T3+23.642
Y1＇＝-0.087R549-0.028R638+0.055R774+0.056T1-0.112T2+0.068T3+17.579
其中，R549、R638、R774分别为特征波长549nm、638nm和774nm下的光谱反射值；T1、T2、T3分别为0度角的相关性、灰度熵和梯度熵；
若Y0＇大于Y1＇，则判定肉品样品为冷却肉，否则为冷冻肉。
步骤(2)所述提取纹理特征值，具体为：
使用灰度梯度共生矩阵模型，选取步长为1，提取0度角的相关性T1、灰度熵T2、和梯度熵T3，并在0～1的范围内进行归一化。
实现所述基于高光谱的识别新鲜肉、冷却肉和冷冻肉的方法的基于高光谱的识别新鲜肉、冷却肉和冷冻肉的装置，包括暗室、高光谱图像采集系统、传送装置、载物台和计算机，所述高光谱图像采集系统、传送装置、载物台安装在暗室内，与安装在暗室外的计算机连接；所述载物台固定在传送装置上，所述载物台采用透光PET材料制成；所述高光谱图像采集系统位于传送装置的下方。
所述高光谱图像采集系统包括高光谱相机、镜头、伸缩遮光筒和线光源；所述镜头安装在高光谱相机的上部；所述伸缩遮光筒安装在镜头的上方并套在镜头的外部；所述线光源位于载物台的下方，发出的光线照射到载物台中的肉品样品上。
所述线光源发出的光线与载物台成30度夹角。
与现有技术相比，本发明具有以下优点和有益效果：
(1)本发明的基于高光谱的识别新鲜肉、冷却肉和冷冻肉的方法，将图像信息和光谱信息相结合，大大提高了分类模型的鲁棒性，使模型分类更加精准。
(2)本发明的基于高光谱的识别新鲜肉、冷却肉和冷冻肉的方法，克服了传统方法破坏性大、效率低、操作步骤复杂等缺点，实现了快速、无损检测。
(3)本发明的基于高光谱的识别新鲜肉、冷却肉和冷冻肉的装置，采用底部成像的方法，解决了样品上表面不平整，影响图像质量的缺点。
(4)本发明的基于高光谱的识别新鲜肉、冷却肉和冷冻肉的装置使用伸缩遮光筒，有效的阻挡了外界光线的干扰，提高了图像的质量。
附图说明
图1为本发明的实施例的基于高光谱的识别新鲜肉、冷却肉和冷冻肉的装置的示意图。
图2为本发明的实施例的基于高光谱的识别新鲜肉、冷却肉和冷冻肉的方法的流程图。
具体实施方式
下面结合实施例，对本发明作进一步地详细说明，但本发明的实施方式不限于此。
实施例1
如图1所示，本实施例的基于高光谱的识别新鲜肉、冷却肉和冷冻肉的装置，包括暗室2-1、高光谱图像采集系统、传送装置2-7、载物台2-8和计算机2-10，所述高光谱图像采集系统、传送装置、载物台安装在暗室内，与安装在暗室外的计算机连接；所述载物台固定在传送装置上，所述载物台采用透光PET材料制成；所述高光谱图像采集系统位于传送装置的下方。
所述高光谱图像采集系统包括高光谱相机2-2、镜头2-3、伸缩遮光筒可调光源2-4、可调节光源2-5和线光源2-6；所述镜头安装在高光谱相机的上部；所述伸缩遮光筒安装在镜头的上方并套在镜头的外部；所述线光源位于载物台的下方，发出的光线与载物台成30度夹角，发出的光线照射到载物台中的肉品样品2-9上。
如图2所示，本实施例的基于高光谱的识别新鲜肉、冷却肉和冷冻肉的方法，具体如下：
从广州番禺食品集团有限公司新造分公司生猪定点屠宰场采购30条未经处理的猪背最长条肌，用切肉机将其切割成2.5cm的肉片，再由人工将其切成5cm×5cm×2.5cm的长方体，并随机选取105块作为实验原料。将原料随机分成三组，其中第一组选35块不作处理，作为新鲜肉样品；第二组选35块在4℃环境下冷藏储存12小时作为冷藏肉样品；第三组选35个在-18℃下冷冻储存12小时作为冷冻肉样品。所有冷处理样品在实验前要取出并在室温放置4小时。所有猪肉样品都编号。
分批采集三组猪肉样品的高光谱图像，并用事先采集的0反射率和全反射率图像进行校正，去除噪声。将分割阀值设为0.21，去除背景，得到猪肉的感兴趣区域图像；提取感兴趣区域图像的平均光谱，并对平均光谱在0～1的范围内进行归一化处理，用连续投影法提取3个特征波长，分别为：552nm、583nm、和673nm；用独立主成分分析法计算高光谱图像的PC图像，得到权重系数最高的PC图像，其权重系数为95.63％；使用灰度梯度共生矩阵模型提取权重系数最高的PC图像的纹理特征，选取步长为1，提取0度角的相关性T1、灰度熵T2和梯度熵T3，并在0～1的范围内进行归一化。
采用Fisher判别式的方法建立分类模型，构建模型为输入105个猪肉样品，包括35个新鲜猪肉样品，70个冷处理的猪肉样品。将552nm、583nm、673nm波长下的光谱值和相关性、灰度熵、梯度熵的纹理特征值作为猪肉样品的特征变量集，判别结果如表1所示：
表1 Fisher判别新鲜猪肉与冷处理猪肉模型的判别结果
得到的Fisher判别方程式为：
Y0＝0.034R552-0.073R583-0.067R673+0.078T1-0.105T2+0.066T3+47.843
Y1＝0.041R552-0.068R583-0.073R673+0.056T1-0.131T2+0.097T3+35.764
对判定为冷处理肉的样品继续采用Fisher判别式的方法建立分类模型，构建模型为输入71个猪肉样品，包括36个冷却猪肉样品，35个冷冻猪肉样品。将552nm、583nm、673nm波长下的光谱值和相关性、灰度熵、梯度熵的纹理特征值作为猪肉样品的特征变量集，判别结果如表2所示：
表2 Fisher判别冷却猪肉与冷冻猪肉模型的判别结果
得到的Fisher判别方程式为：
Y0＝0.021R552-0.054R583-0.023R673+0.045T1-0.095T2+0.044T3+23.698
Y1＝0.032R552-0.070R583-0.016R673+0.038T1-0.087T2+0.052T3+25.473
对新鲜肉、冷却肉和冷冻肉综合判别结果如表3所示：
表3 Fisher判别冷却猪肉与冷冻猪肉综合判别结果
实施例2
本实施例的基于高光谱的识别新鲜肉、冷却肉和冷冻肉的方法，包括以下步骤：
(1)对牛肉样品进行高光谱扫描，获取0反射率高光谱图像和全反射率高光谱图像，对获取的高光谱图像进行校正；
(2)在校正后的0反射率高光谱图像和全反射率高光谱图像上选取牛肉样品的感兴趣区域，获取感兴趣区域在特征波长(479nm、601nm和776nm)下的光谱反射值；对高光谱图像进行主成分分析得到PC图像，提取权重系数最高的PC图像，使用灰度梯度共生矩阵模型，选取步长为1，提取0度角的相关性T1、灰度熵T2、和梯度熵T3，并在0～1的范围内进行归一化；
(3)采用基于Fisher判别式的第一判别分析模型进行判别：
Y0＝0.048R479-0.009R601+0.058R776+0.042T1-0.064T2+0.023T3+12.831
Y1＝0.059R479-0.020R601+0.065R776+0.058T1-0.076T2+0.042T3+11.864
其中，R479、R601、R776分别为特征波长479nm、601nm和776nm下的光谱反射值；T1、T2、T3分别为0度角的相关性、灰度熵和梯度熵；
若Y0大于Y1，则判定牛肉肉品样品为新鲜肉；
若Y0小于Y1，则进行步骤(4)；
(4)采用基于Fisher判别式的第二判别分析模型进行判别：
Y0＇＝0.056R479+0.032R601+0.013R776+0.093T1-0.088T2+0.032T3+32.569
Y1＇＝0.052R479+0.044R601+0.041R776+0.102T1-0.086T2+0.029T3+33.875
其中，R479、R601、R776分别为特征波长479nm、601nm和776nm下的光谱反射值；T1、T2、T3分别为0度角的相关性、灰度熵和梯度熵；
若Y0＇大于Y1＇，则判定肉品样品为冷却肉，否则为冷冻肉。
实施例3
本实施例的基于高光谱的识别新鲜肉、冷却肉和冷冻肉的方法，包括以下步骤：
(1)对羊肉样品进行高光谱扫描，获取0反射率高光谱图像和全反射率高光谱图像，对获取的高光谱图像进行校正；
(2)在校正后的0反射率高光谱图像和全反射率高光谱图像上选取羊肉样品的感兴趣区域，获取感兴趣区域在特征波长(549nm、638nm和774nm)下的光谱反射值；对高光谱图像进行主成分分析得到PC图像，提取权重系数最高的PC图像，使用灰度梯度共生矩阵模型，选取步长为1，提取0度角的相关性T1、灰度熵T2、和梯度熵T3，并在0～1的范围内进行归一化；
(3)采用基于Fisher判别式的第一判别分析模型进行判别：
第一判别分析模型如下：
Y0＝0.026R549-0.010R638+0.021R774+0.099T1-0.045T2+0.014T3+39.232
Y1＝0.033R549-0.002R638+0.011R774+0.083T1-0.048T2+0.017T3+46.698
其中，R549、R638、R774分别为特征波长549nm、638nm和774nm下的光谱反射值；T1、T2、T3分别为0度角的相关性、灰度熵和梯度熵；
若Y0大于Y1，则判定肉品样品为新鲜肉；
若Y0小于Y1，则进行步骤(4)；
(4)采用基于Fisher判别式的第二判别分析模型进行判别：
第二判别分析模型如下：
Y0＇＝-0.084R549-0.031R638+0.063R774+0.053T1-0.109T2+0.073T3+23.642
Y1＇＝-0.087R549-0.028R638+0.055R774+0.056T1-0.112T2+0.068T3+17.579
其中，R549、R638、R774分别为特征波长549nm、638nm和774nm下的光谱反射值；T1、T2、T3分别为0度角的相关性、灰度熵和梯度熵；
若Y0＇大于Y1＇，则判定肉品样品为冷却肉，否则为冷冻肉。
上述实施例为本发明较佳的实施方式，但本发明的实施方式并不受所述实施例的限制，其他的任何未背离本发明的精神实质与原理下所作的改变、修饰、替代、组合、简化，均应为等效的置换方式，都包含在本发明的保护范围之内。
Claims (5)
1.基于高光谱的识别新鲜肉、冷却肉和冷冻肉的方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)对肉品样品进行高光谱扫描，获取0反射率高光谱图像和全反射率高光谱图像，对获取的高光谱图像进行校正；
(2)在校正后的0反射率高光谱图像和全反射率高光谱图像上选取肉品样品的感兴趣区域，获取感兴趣区域在特征波长下的光谱反射值；
对高光谱图像进行主成分分析得到PC图像，提取权重系数最高的PC图像，并计算权重系数最高的PC图像的纹理特征；所述纹理特征包括0度角的相关性、灰度熵和梯度熵；
当肉品样品为猪肉样品时，所述特征波长为552nm、583nm、和673nm；
当肉品样品为牛肉样品时，所述特征波长为479nm、601nm和776nm；
当肉品样品为羊肉样品时，所述特征波长为549nm、638nm和774nm；
(3)采用基于Fisher判别式的第一判别分析模型进行判别：
当肉品样品为猪肉样品时，第一判别分析模型如下：
Y0＝0.034R552-0.073R583-0.067R673+0.078T1-0.105T2+0.066T3+47.843
Y1＝0.041R552-0.068R583-0.073R673+0.056T1-0.131T2+0.097T3+35.764
其中，R552、R583、R673分别为特征波长552nm、583nm、和673nm下的光谱反射值；T1、T2、T3分别为0度角的相关性、灰度熵和梯度熵；
当肉品样品为牛肉样品时，第一判别分析模型如下：
Y0＝0.048R479-0.009R601+0.058R776+0.042T1-0.064T2+0.023T3+12.831
Y1＝0.059R479-0.020R601+0.065R776+0.058T1-0.076T2+0.042T3+11.864
其中，R479、R601、R776分别为特征波长479nm、601nm和776nm下的光谱反射值；T1、T2、T3分别为0度角的相关性、灰度熵和梯度熵；
当肉品样品为羊肉样品时，第一判别分析模型如下：
Y0＝0.026R549-0.010R638+0.021R774+0.099T1-0.045T2+0.014T3+39.232
Y1＝0.033R549-0.002R638+0.011R774+0.083T1-0.048T2+0.017T3+46.698
其中，R549、R638、R774分别为特征波长549nm、638nm和774nm下的光谱反射值；T1、T2、T3分别为0度角的相关性、灰度熵和梯度熵；
若Y0大于Y1，则判定肉品样品为新鲜肉；
若Y0小于Y1，则进行步骤(4)；
(4)采用基于Fisher判别式的第二判别分析模型进行判别：
当肉品样品为猪肉样品时，第二判别分析模型如下：
Y0＇＝0.021R552-0.054R583-0.023R673+0.045T1-0.095T2+0.044T3+23.698
Y1＇＝0.032R552-0.070R583-0.016R673+0.038T1-0.087T2+0.052T3+25.473
其中，R552、R583、R673分别为特征波长552nm、583nm、和673nm下的光谱反射值；T1、T2、T3分别为0度角的相关性、灰度熵和梯度熵；
当肉品样品为牛肉样品时，第二判别分析模型如下：
Y0＇＝0.056R479+0.032R601+0.013R776+0.093T1-0.088T2+0.032T3+32.569
Y1＇＝0.052R479+0.044R601+0.041R776+0.102T1-0.086T2+0.029T3+33.875
其中，R479、R601、R776分别为特征波长479nm、601nm和776nm下的光谱反射值；T1、T2、T3分别为0度角的相关性、灰度熵和梯度熵；
当肉品样品为羊肉样品时，第二判别分析模型如下：
Y0＇＝-0.084R549-0.031R638+0.063R774+0.053T1-0.109T2+0.073T3+23.642
Y1＇＝-0.087R549-0.028R638+0.055R774+0.056T1-0.112T2+0.068T3+17.579
其中，R549、R638、R774分别为特征波长549nm、638nm和774nm下的光谱反射值；T1、T2、T3分别为0度角的相关性、灰度熵和梯度熵；
若Y0＇大于Y1＇，则判定肉品样品为冷却肉，否则为冷冻肉。
2.根据权利要求1所述的基于高光谱的识别新鲜肉、冷却肉和冷冻肉的方法，其特征在于，步骤(2)所述提取纹理特征值，具体为：
使用灰度梯度共生矩阵模型，选取步长为1，提取0度角的相关性T1、灰度熵T2、和梯度熵T3，并在0～1的范围内进行归一化。
3.实现权利要求1～2任一项所述基于高光谱的识别新鲜肉、冷却肉和冷冻肉的方法的基于高光谱的识别新鲜肉、冷却肉和冷冻肉的装置，其特征在于，包括暗室、高光谱图像采集系统、传送装置、载物台和计算机，所述高光谱图像采集系统、传送装置、载物台安装在暗室内，与安装在暗室外的计算机连接；所述载物台固定在传送装置上，所述载物台采用透光PET材料制成；所述高光谱图像采集系统位于传送装置的下方。
4.根据权利要求1所述的基于高光谱的识别新鲜肉、冷却肉和冷冻肉的装置，其特征在于，所述高光谱图像采集系统包括高光谱相机、镜头、伸缩遮光筒和线光源；所述镜头安装在高光谱相机的上部；所述伸缩遮光筒安装在镜头的上方并套在镜头的外部；所述线光源位于载物台的下方，发出的光线照射到载物台中的肉品样品上。
5.根据权利要求3所述的基于高光谱的识别新鲜肉、冷却肉和冷冻肉的装置，其特征在于，所述线光源发出的光线与载物台成30度夹角。
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