CN110243805A - 基于拉曼高光谱成像技术的鱼刺检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于拉曼高光谱成像技术的鱼刺检测方法，涉及食品安全检测技术领域，该方法首先利用鱼刺与鱼肉的拉曼光谱差异特性选择用于区分鱼肉和鱼刺的主要波段特征，利用主要波段的光谱特征估算可检测到的鱼刺深度来确定可检测的最佳鱼片厚度，基于最佳鱼片厚度构建了样本集，然后对样本集的主要波段再次进行波段选择，利用选择出的最优波段的光谱特征来构建基于SVDD的分类模型，最终利用分类模型对待测鱼片样本的每个像素点进行分类，以实现对鱼刺位置的精确定位，最终实现对鱼刺的自动化检测，该方法具有可实现无损检测、准确性好、可靠性高等优点，对今后鱼刺等其他异物的自动检测具有重要意义。

Description

基于拉曼高光谱成像技术的鱼刺检测方法

技术领域

本发明涉及食品安全检测技术领域，尤其是一种基于拉曼高光谱成像技术的鱼刺检测方法。

背景技术

鱼刺是一种经常出现在鱼类加工产品中的异杂物，其个体较小，颜色与鱼肉纹理相似，是一种重要的食品危害因子，如不慎摄入会导致消化道黏膜受损，肠道穿孔以及甲状腺肿大等并发症。随着人们生活水平的提高和对健康饮食的追求，鱼类产品正在受到越来越多消费者的欢迎，这也使得因误食鱼刺而造成身体疾病的可能性不断増加，因此鱼刺己经成为了水产品中必须严格控制的危害因子。目前，国内多数水产加工企业主要靠日光灯下人工初次摸刺、二次摸刺、残留复检等步骤去除鱼肉中的鱼刺，劳动强度大且效率低，很难准确、高效、全面地实现对这一危害因子的监控和去除。因此开发效率更优、智能化程度更高的创新型鱼刺检测方法势在必行。

到目前为止，对鱼刺实现自动化检测的方法非常有限，且现有的方法存在明显的缺点：X射线技术不能完全区分鱼刺和鱼肉纹理，容易出现假阳性问题，且对操作人员有辐射，有损人体健康。紫外荧光检测技术检出率较低且只能检测出存在于鱼肉表面的鱼刺，并不能检测鱼肉内部的鱼刺。

发明内容

本发明人针对上述问题及技术需求，提出了一种基于拉曼高光谱成像技术的鱼刺检测方法，本发明的技术方案如下：

一种基于拉曼高光谱成像技术的鱼刺检测方法，该鱼刺检测方法包括：

将鱼刺表面覆盖不同厚度的鱼薄片以获取鱼刺在不同深度下的M个分层样本，所覆盖的鱼薄片为不含鱼刺的鱼肉，M≥2；

采集并获取各个分层样本的拉曼高光谱图像，根据鱼肉和不同深度下鱼刺的拉曼光谱确定区分鱼肉和鱼刺的P个主要波段，P为整数；

使用P个主要波段的光谱特征建立基于距离的可分性测度，根据可分性测度的结果确定鱼刺检测的最佳鱼片厚度；

确定正样本集并根据最佳鱼片厚度确定负样本集，正样本集包括鱼肉像素点的光谱特征，负样本集包括M个分层样本中鱼刺表面所覆盖的鱼薄片的厚度不超过最佳鱼片厚度的各个分层样本的拉曼高光谱图像中的鱼刺像素点的光谱特征；

基于FRSTCA算法对正样本集和负样本集的P个主要波段再次进行波段选择确定Q个最优波段，Q为整数且Q＜P；

将正样本集和负样本集中的Q个最优波段的光谱特征作为模型输入建立基于SVDD的分类模型；

获取厚度为最佳鱼片厚度的待测鱼片样本，获取待测鱼片样本的拉曼高光谱图像，从拉曼高光谱图像中提取各个像素点的Q个最优波段的光谱特征；

将各个像素点的Q个最优波段的光谱特征输入分类模型，分类模型判断各个像素点属于鱼刺像素点或鱼肉像素点，检测出待测鱼片样本中的鱼刺。

其进一步的技术方案为，使用P个主要波段的光谱特征建立基于距离的可分性测度，根据可分性测度的结果确定鱼刺检测的最佳鱼片厚度，包括：

对于每个分层样本中的鱼刺的深度，使用P个主要波段的光谱特征计算各个深度下的鱼刺与鱼肉的类内散度矩阵和类间散度矩阵；

根据类内散度矩阵和类间散度矩阵建立基于距离的可分性测度为其中，S_b表示类间散度矩阵，S_w表示类内散度矩阵；

当可分性测度J的值小于预定阈值时，确定对应的鱼肉的厚度为最佳鱼片厚度。

其进一步的技术方案为，基于FRSTCA算法对正样本集和负样本集的P个主要波段进行波段再次选择确定Q个最优波段，包括：

(1)设U＝[u₁,…u_i,…u_t,…u_N]^T∈R^N×S为正样本集和负样本集中的共N个样本在共S个波段下组成的特征属性集合，其中u_i＝[u_i1,…u_ij,…u_is]为第i个样本的特征向量，i为参数；

(2)设d_i为第i个样本的决策属性值，当d_i＝1为鱼刺像素点，d_i＝0为鱼肉像素点，设D＝[d₁,…d_i,…d_t,…d_N]^T∈R^N×1为N个样本的决策属性集；

(3)第j个波段下，计算第i个样本和第t个样本的特征属性关系矩阵和决策属性相关矩阵j为参数：

其中δ是一个初值为正的邻域半径，反映了第i个样本u_i和第t个样本u_t在第j个波段下的邻域关系信息，反映了第i个样本u_i和第t个样本u_t在决策属性D下的邻域关系信息；

(4)确定特征属性关系矩阵和决策属性相关矩阵的熵分别为：

(5)计算每个波段的重要性：

其中，min()为两个矩阵对应元素的最小值，初始化阈值矩阵B＝1_N×N，是第j个波段特征属性的重要性，选择最大的波段，记为j₁，令并返回步骤(5)再次对剩余的波段特征进行选择；

(6)设共选择了j₁,j₂,...j_Q-1,j_Q共Q个波段，当停止选择，确定选择出的Q个最优波段为j₁,j₂,...j_Q-1,j_Q。

其进一步的技术方案为，将正样本集和负样本集中的Q个最优波段的光谱特征作为模型输入建立基于SVDD的分类模型，包括：

以鱼肉像素点的光谱特征为目标样本构建超球体，超球体将目标样本包围在超球体中；

定义超球体求解为：

其中，R为超球体的半径，α为超球体的球心，ξ_h为松弛变量，C为惩罚系数，数据集X＝{x_h,h＝1,...ω}为目标样本；

转化为求解拉格朗日极值问题，求得最小值，引入高维核函数计算得到最小的超球体的半径R，高维核函数采用径向基函数K(x_h,y)＝exp(-||x_h-y||²/s²)，其中，s为控制边界紧密程度的自由参数，参数C和s由交叉验证的网格搜索法确定。

其进一步的技术方案为，分类模型判断各个像素点属于鱼刺像素点或鱼肉像素点，包括：将待测鱼片样本的拉曼高光谱图像的每个像素点作为一个单独的测试样本，分类模型检测测试样本是否在超球体内部，若检测到测试样本在超球体的内部，则确定测试样本对应的像素点属于鱼肉像素点，否则属于鱼刺像素点。

其进一步的技术方案为，确定924-979cm^-1共16个波段为区分鱼肉与鱼刺的主要波段。

本发明的有益技术效果是：

本申请公开了一种基于拉曼高光谱成像技术的鱼刺检测方法，该方法首先利用鱼刺与鱼肉的拉曼光谱差异特性选择用于区分鱼肉和鱼刺的主要波段，然后利用主要波段的光谱特征估算可检测到的深度也即最佳鱼片厚度，然后基于最佳鱼片厚度构建了样本集，对样本集的波段再次进行选择，利用选择出的最优波段的光谱特征来构建基于SVDD的分类模型，利用分类模型对待测鱼片样本的像素点进行分类，以实现对鱼刺位置的精确定位，最终实现对鱼刺的自动化检测，该方法具有可实现无损检测、准确性好、可靠性高等优点，以克服传统鱼刺检测方法存在的劳动强度大、检出率低和对操作人员有辐射等问题，对今后鱼刺等其他异物的自动检测具有重要意义。而且本申请所公开的方法通过两次波段选择大大减少了输入到分类模型中的信息，在保证检测准确性的基础上可以节省模型训练时间，满足在线使用要求。

附图说明

图1是本申请公开的基于拉曼高光谱成像技术的鱼刺检测方法的流程图。

图2是鱼肉和鱼刺在不同深度下的拉曼光谱的实测比较示意图。

图3是本申请使用的线扫描拉曼高光谱成像系统的结构图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的具体实施方式做进一步说明。

本申请公开了一种基于拉曼高光谱成像技术的鱼刺检测方法，该鱼刺检测方法包括如下步骤，请参考图1：

步骤1、将鱼刺表面覆盖不同厚度的鱼薄片以获取鱼刺在不同深度下的M个分层样本，所覆盖的鱼薄片为不含鱼刺的鱼肉，M≥2。在本申请中，制作5个分层样本，5个分层样本中鱼刺表面所覆盖的鱼薄片的厚度分别为0mm、1mm、2mm、2.5mm和3mm。

步骤2，将分层样本放置在拉曼高光谱成像系统中，采集并获取各个分层样本即鱼刺在不同深度下的拉曼高光谱图像。比较各个拉曼高光谱图像确定不同深度下鱼刺和鱼肉的拉曼光谱差异的波段范围，从而确定鱼肉和鱼刺的P个主要波段，P为整数。比如请参考图2，比较不同深度下鱼刺和鱼肉的拉曼光谱，发现鱼肉和未覆盖鱼肉的鱼刺的拉曼特征峰分别为939cm^-1和961cm^-1处，随着鱼刺深度的增加，不同深度下鱼刺和鱼肉的拉曼光谱差异主要表现在924-979cm^-1范围内，因此924-979cm^-1共16个波段被选为区分鱼刺与鱼肉的主要波段，如图2中对920-980cm^-1区间的放大部分，从上到下依次对应鱼刺在0、1、2、2.5、3mm深度下的拉曼光谱以及鱼肉的拉曼光谱。

步骤3，使用步骤2所选的P个主要波段的光谱特征建立基于距离的可分性测度，根据可分性测度的结果确定鱼刺检测的最佳鱼片厚度。具体包括：

(1)对于每个分层样本中的鱼刺的深度，使用P个主要波段的光谱特征计算各个深度下的鱼刺与鱼肉的类内散度矩阵S_w和类间散度矩阵S_b。类内散度矩阵S_w和类间散度矩阵S_b的具体计算方式具有其通用定义，本申请不详细示出。

(2)根据计算得到的类内散度矩阵S_w和类间散度矩阵S_b建立基于距离的可分性测度为具体计算方式也具有其通用定义，本申请也不详细示出。J值越大，样本间可分性越强，分类效果越好。

(3)根据J值随鱼刺深度变化的趋势估算鱼刺拉曼信号在鱼肉中的穿透深度，当可分性测度J的值小于预定阈值时，确定对应的鱼肉的厚度为最佳鱼片厚度，厚度不超过该最佳鱼片厚度时可分性较好，厚度超过该最佳鱼片厚度时可分性不高。在实际试验时发现3mm深度下的鱼刺和鱼肉的可分性不高，其余深度下的可分性都较好，实际确定出的最佳鱼片厚度为2.5mm。

步骤4，确定正样本集并根据最佳鱼片厚度确定负样本集，正样本集包括鱼肉像素点的光谱特征，鱼肉像素点指的是鱼肉区域的像素点，负样本集包括M个分层样本中鱼刺表面所覆盖的鱼肉的厚度不超过最佳鱼片厚度的各个分层样本的拉曼高光谱图像中的鱼刺像素点的光谱特征，鱼刺像素点指的是鱼刺区域的像素点。也即在本申请所举的最佳鱼片厚度为2.5mm的例子中，负样本集包括鱼刺表面覆盖0、1、2和2.5mm的厚度的鱼薄片的分层样本的拉曼高光谱图像中的所有鱼刺像素点的光谱特征，每个像素点的光谱特征即为一个单独的样本。

步骤5，基于FRSTCA算法(基于三角模糊理论的熵属性约简算法)对正样本集和负样本集的P个主要波段再次进行波段选择确定Q个最优波段，Q为整数且Q＜P。具体包括：

(1)设U＝[u₁,…u_i,…u_t,…u_N]^T∈R^N×S为正样本集和负样本集中的共N个样本在共S个波段下组成的特征属性集合，N和S的取值根据实际情况确定，实际应用时本申请采集的共1024个波段下的光谱数据，因此S可以写作1024。其中u_i＝[u_i1,…u_ij,…u_is]为第i个样本的特征向量，i为参数。

(2)设d_i为第i个样本的决策属性值，当d_i＝1为鱼刺像素点，d_i＝0为鱼肉像素点，设D＝[d₁,…d_i,…d_t,…d_N]^T∈R^N×1为N个样本的决策属性集。

(3)第j个波段下，计算第i个样本和第t个样本的特征属性关系矩阵和决策属性相关矩阵j为参数：

其中δ是一个初值为正的邻域半径，反映了第i个样本u_i和第t个样本u_t在第j个波段下的邻域关系信息，反映了第i个样本u_i和第t个样本u_t在决策属性D下的邻域关系信息。

(4)确定特征属性关系矩阵和决策属性相关矩阵的熵分别为：

(5)计算每个波段的重要性：

其中，min()为两个矩阵对应元素的最小值，初始化阈值矩阵B＝1_N×N，是第j个波段特征属性的重要性，选择最大的波段，记为j₁，令并返回步骤(5)再次对剩余的波段特征进行选择；

(6)设共选择了j₁,j₂,...j_Q-1,j_Q共Q个波段，当停止选择，确定选择出的Q个最优波段为j₁,j₂,...j_Q-1,j_Q。比如在实际的例子中，可以从16个主要波段选择出2个最优波段，从而可以节省后续的模型训练时间，满足在线使用需要。

步骤6，将正样本集和负样本集中的Q个最优波段的光谱特征作为模型输入建立基于SVDD的分类模型。本申请以鱼肉像素点的光谱特征为目标样本构建超球体，SVDD可以描述为对于给定的目标样本的数据集X＝{x_h,h＝1,...ω}，寻找尽可能多的包含目标样本x_h的超球体F(R,α)。为增加分类的鲁棒性降低奇异样本的影响，引入惩罚系数C和松弛变量ξ_h，定义超球体求解为：

其中，R为超球体的半径，α为超球体的球心。将上式转化为求解拉格朗日极值问题，求得最小值，引入高维核函数计算得到最小的超球体的半径R，高维核函数采用径向基函数K(x_h,y)＝exp(-||x_h-y||²/s²)，其中，s为控制边界紧密程度的自由参数，参数C和s由交叉验证的网格搜索法确定。

步骤7，获取厚度为上述确定出的最佳鱼片厚度的待测鱼片样本，待测鱼片样本为自然鱼肉样本，也即待测鱼片样本中可能包含鱼刺也可能不包含鱼刺，鱼刺可能存在于待测鱼片样本的任意深度处。比如当最佳鱼片厚度为2.5mm时，通过将买来的鱼用鱼片机切成2.5mm厚的自然鱼片制备得到待测鱼片样本。将待测鱼片样本放置在拉曼高光谱成像系统中，获取待测鱼片样本的拉曼高光谱图像，从拉曼高光谱图像中提取各个像素点的Q个最优波段的光谱特征，图像中所有像素点的Q个最优波段的光谱特征构成一个测试集，每个像素点作为一个单独的测试样本，将该测试集输入分类模型，分类模型会根据每个像素点的Q个最优波段的光谱特征对像素点进行分类，分类模型会根据像素点的Q个最优波段的光谱特征计算其与超球体F(R,α)的距离是否小于超球体的半径R，若小于，则表示该测试样本在超球体内部，则该测试样本对应的像素点为鱼肉像素点，否则该测试样本对应的像素点为鱼刺像素点，从而可以得出鱼刺在待测鱼片样本中的分布图像，从而检测出待测鱼片样本中的鱼刺，实现对鱼刺的自动化检测以及对鱼刺位置的精确定位。

在本申请中，用于获取拉曼高光谱图像的拉曼高光谱成像系统为线扫描拉曼高光谱成像系统，请参考图3，包括避光机箱1、16位CCD相机2、成像光谱仪3、成像透镜4、分光镜5、高度可调升降台6、785nm激光器7、光斑转换器8、移动轨道9和计算机10。其中，16位CCD相机2、成像光谱仪3、成像透镜4、分光镜5、高度可调升降台6、785nm激光器7、光斑转换器8和移动轨道9均设置在避光机箱1内部，从而避免光谱成像过程中外界光带来的干扰。采集样品的拉曼高光谱图像时，将样品放置于高度可调升降台6上，激光器7发出的光经分光镜5反射到样品的表面，CCD相机2和成像光谱仪3采集对应波数范围内的样本拉曼光谱数据，随着高度可调升降台6沿着移动轨道9水平移动最终系统完成对整个样品的数据采集。CCD相机2的输出端与计算机10相连，用于向计算机10输出采集得到的拉曼高光谱图像。在本申请中，CCD相机2的覆盖波数范围为-820～2847cm^-1，光谱仪3的光谱分辨率为0.2nm，样品的表面与成像透镜4之间的距离为27cm。

以上所述的仅是本申请的优选实施方式，本发明不限于以上实施例。可以理解，本领域技术人员在不脱离本发明的精神和构思的前提下直接导出或联想到的其他改进和变化，均应认为包含在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种基于拉曼高光谱成像技术的鱼刺检测方法，其特征在于，所述鱼刺检测方法包括：

将鱼刺表面覆盖不同厚度的鱼薄片以获取鱼刺在不同深度下的M个分层样本，所覆盖的鱼薄片为不含鱼刺的鱼肉，M≥2；

采集并获取各个分层样本的拉曼高光谱图像，根据鱼肉和不同深度下鱼刺的拉曼光谱确定区分鱼肉和鱼刺的P个主要波段，P为整数；

使用所述P个主要波段的光谱特征建立基于距离的可分性测度，根据可分性测度的结果确定鱼刺检测的最佳鱼片厚度；

确定正样本集并根据所述最佳鱼片厚度确定负样本集，所述正样本集包括鱼肉像素点的光谱特征，所述负样本集包括所述M个分层样本中鱼刺表面所覆盖的鱼薄片的厚度不超过所述最佳鱼片厚度的各个分层样本的拉曼高光谱图像中的鱼刺像素点的光谱特征；

基于FRSTCA算法对所述正样本集和负样本集的P个主要波段再次进行波段选择确定Q个最优波段，Q为整数且Q＜P；

将所述正样本集和负样本集中的Q个最优波段的光谱特征作为模型输入建立基于SVDD的分类模型；

获取厚度为所述最佳鱼片厚度的待测鱼片样本，获取所述待测鱼片样本的拉曼高光谱图像，从所述拉曼高光谱图像中提取各个像素点的所述Q个最优波段的光谱特征；

将各个像素点的所述Q个最优波段的光谱特征输入所述分类模型，所述分类模型判断各个像素点属于鱼刺像素点或鱼肉像素点，检测出所述待测鱼片样本中的鱼刺。

2.根据权利要求1所述的鱼刺检测方法，其特征在于，所述使用所述P个主要波段的光谱特征建立基于距离的可分性测度，根据可分性测度的结果确定鱼刺检测的最佳鱼片厚度，包括：

对于每个分层样本中的鱼刺的深度，使用所述P个主要波段的光谱特征计算各个深度下的鱼刺与鱼肉的类内散度矩阵和类间散度矩阵；

根据所述类内散度矩阵和类间散度矩阵建立基于距离的可分性测度为其中，S_b表示类间散度矩阵，S_w表示类内散度矩阵；

当可分性测度J的值小于预定阈值时，确定对应的鱼肉的厚度为所述最佳鱼片厚度。

3.根据权利要求1所述的鱼刺检测方法，其特征在于，所述基于FRSTCA算法对所述正样本集和负样本集的P个主要波段再次进行波段选择确定Q个最优波段，包括：

(1)设U＝[u₁,…u_i,…u_t,…u_N]^T∈R^N×S为所述正样本集和负样本集中的共N个样本在共S个波段下组成的特征属性集合，其中u_i＝[u_i1,…u_ij,…u_is]为第i个样本的特征向量，i为参数；

(2)设d_i为第i个样本的决策属性值，当d_i＝1为鱼刺像素点，d_i＝0为鱼肉像素点，设D＝[d₁,…d_i,…d_t,…d_N]^T∈R^N×1为所述N个样本的决策属性集；

(3)第j个波段下，计算第i个样本和第t个样本的特征属性关系矩阵和决策属性相关矩阵j为参数：

其中δ是一个初值为正的邻域半径，反映了第i个样本u_i和第t个样本u_t在第j个波段下的邻域关系信息，反映了第i个样本u_i和第t个样本u_t在决策属性D下的邻域关系信息；

(4)确定所述特征属性关系矩阵和所述决策属性相关矩阵的熵分别为：

(5)计算每个波段的重要性：

其中，min()为两个矩阵对应元素的最小值，初始化阈值矩阵B＝1_N×N，是第j个波段特征属性的重要性，选择最大的波段，记为j₁，令并返回步骤(5)再次对剩余的波段特征进行选择；

(6)设共选择了j₁,j₂,...j_Q-1,j_Q共Q个波段，当停止选择，确定选择出的Q个最优波段为j₁,j₂,...j_Q-1,j_Q。

4.根据权利要求1所述的鱼刺检测方法，其特征在于，将所述正样本集和负样本集中的Q个最优波段的光谱特征作为模型输入建立基于SVDD的分类模型，包括：

以鱼肉像素点的光谱特征为目标样本构建超球体，所述超球体将所述目标样本包围在所述超球体中；

定义超球体求解为：

其中，R为所述超球体的半径，α为超球体的球心，ξ_h为松弛变量，C为惩罚系数，数据集X＝{x_h,h＝1,...ω}为所述目标样本；

转化为求解拉格朗日极值问题，求得最小值，引入高维核函数计算得到最小的超球体的半径R，高维核函数采用径向基函数K(x_h,y)＝exp(-||x_h-y||²/s²)，其中，s为控制边界紧密程度的自由参数，参数C和s由交叉验证的网格搜索法确定。

5.根据权利要求4所述的鱼刺检测方法，其特征在于，所述分类模型判断各个像素点属于鱼刺像素点或鱼肉像素点，包括：

将所述待测鱼片样本的拉曼高光谱图像的每个像素点作为一个单独的测试样本，所述分类模型检测测试样本是否在所述超球体内部，若检测到测试样本在所述超球体的内部，则确定所述测试样本对应的像素点属于鱼肉像素点，否则属于鱼刺像素点。

6.根据权利要求1-5任一所述的鱼刺检测方法，其特征在于，确定924-979cm^-1共16个波段为区分鱼肉与鱼刺的主要波段。