CN111091029A - 一种烤箱烤制食物均匀性评价方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种烤箱烤制食物均匀性评价方法，其特征在于包括步骤一、采集烤箱内烤制食物的原始图像；步骤二、对步骤一采集的原始图像进行预处理得到第二图像；步骤三、对第二图像进行图像超像素分割，得到多个烤制食物的像素块；步骤四、比照预存的烤制程度标准色卡，将步骤三得到所有烤制食物的像素块进行烤制程度的划分；步骤五、根据步骤四得到的所有烤制食物的像素块的烤制程度，利用模糊综合评价方法得到烤制食物的均匀性评价指标。与现有技术相比，本发明的优点在于：利用模糊综合评判方式得到烤制食品均匀性，结果更客观、合理。

Description

一种烤箱烤制食物均匀性评价方法
技术领域
本发明涉及一种烤箱烤制食物均匀性评价方法。
背景技术
家用电烤箱的温场均匀性是影响烤制食品烤制效果的重要技术指标。国内现有电烤箱温场均匀性评价手段主要以在烤箱腔体内布放多个热电偶进行多点温度分布测试为主要手段，直接反映烤箱内部温场分布，烤制食物均匀性以色卡或测试员主观进行判断，缺少客观准确的测试数据和严格的测试标准，对于电烤箱温场分布特性改善和评价不能提供有效的指导。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是针对上述现有技术提供一种客观、合理的烤箱烤制食物均匀性评价方法。
本发明解决上述技术问题所采用的技术方案为：一种烤箱烤制食物均匀性评价方法，其特征在于包括如下步骤
步骤一、采集烤箱内烤制食物的原始图像；
步骤二、对步骤一采集的原始图像进行预处理：在原始图像中选取烤制食物所在的有效区域，得到第一图像，将第一图像中的背景去除，仅保留烤制食物的图像信息，得到第二图像；
步骤三、对第二图像进行图像超像素分割，得到多个烤制食物的像素块；
步骤四、比照预存的烤制程度标准色卡，将步骤三得到所有烤制食物的像素块进行烤制程度的划分；
步骤五、根据步骤四得到的所有烤制食物的像素块的烤制程度，利用模糊综合评价方法得到烤制食物的均匀性评价指标。
作为改进，所述步骤五中，根据如下方式获得烤制食物的均匀性评价指标：
步骤a、建立烤制食物均匀性评价因素集X＝{X1,X2,…,X9}；其中X1代表烤糊，X2代表较糊，X3代表偏糊，X4代表烤好，X5代表偏欠，X6代表较欠，X7代表烤欠，X8代表所有烤糊、较糊、偏糊的像素块中心距平均值，X9代表所有烤糊、较糊、偏糊的像素块占总烤制食物的像素块的百分比；
步骤b、建立烤制食物均匀性评价因素集X对应的模糊综合评判权重值W＝[W1,W2,…,W9]，W1,W2,…,W9通过专家评议法预先设定；
步骤c、对烤制食物均匀性建立质量评价因素的模糊数学矩阵
Figure BDA0001839540410000021
R中元素值为预存经验值；
步骤d、将质量评价因素的模糊数学矩阵R乘以烤制食物均匀性评价因素集X得到合成矩阵Y：
Figure BDA0001839540410000022
步骤e、选定加权值U＝[U1,U2,…,U9]，U1,U2,…,U9的值为预设经验值，对得到的合成矩阵Y中的各值进行加权评价，得到烤制食物的最终的均匀性评判分值Z，Z＝U·YT，Z对应的评价值即为烤箱烤制食物的均匀性评价指标值。
再改进，所述步骤一中，通过高清照相机，在保证光照和高清照相机间与烤盘的相对位置保持一致的情况下，采集烤制食物的原始图像。
再改进，所述步骤二中，通过自适应选取方法，先选取烤盘的有效区域，然后再选取烤盘中烤制食物所在的有效区域；然后在烤制食物有效区域内，根据烤制食物和烤盘背景之间的颜色、亮度特征，将烤盘所在的背景完全去除，实现烤制食物与背景的准确完全分离，完整保留烤制食物的边缘信息，同时，还保留烤盘中烤制食品的大块残渣，获得完全去除背景的烤制食物图像。
与现有技术相比，本发明的优点在于：在图像处理的整个流程中，烤制食物原始图像的所有信息均被完整保留并表达，超像素聚类分割图像能够高效准确对色彩分布及均匀性进行表达，符合人类的视觉特征，同时符合人眼对烤制食品面包的多等级划分，得到的超像素图像直观有效；利用模糊综合评判方式是烤制食品均匀性评价的良好途径，使得到的结果更客观、合理。
附图说明
图1为本发明实施例中烤箱烤制食物均匀性评价方法流程图。
具体实施方式
以下结合附图实施例对本发明作进一步详细描述。
如图1所示的烤箱烤制食物均匀性评价方法，包括如下步骤
步骤一、通过高清照相机，在保证光照和高清照相机间与烤盘的相对位置保持一致的情况下，采集烤制食物的原始图像；
步骤二、对步骤一采集的原始图像进行预处理：在原始图像中选取烤制食物所在的有效区域，得到第一图像，将第一图像中的背景去除，仅保留烤制食物的图像信息，得到第二图像；具体的，通过自适应选取方法，先选取烤盘的有效区域，然后再选取烤盘中烤制食物所在的有效区域；然后在烤制食物有效区域内，根据烤制食物和烤盘背景之间的颜色、亮度特征，将烤盘所在的背景完全去除，实现烤制食物与背景的准确完全分离，完整保留烤制食物的边缘信息，同时，还保留烤盘中烤制食品的大块残渣，获得完全去除背景的烤制食物图像；
步骤三、对第二图像进行图像超像素分割，得到多个烤制食物的像素块；根据烤制食物的纹理、颜色、亮度等特征将烤制食品图像分割成边缘平滑紧凑的像素块，同时表达了烤制食品图像的像素邻域特征，在符合人眼观察的同时，完整的保留并表达了烤制食品图像的信息，实现对预处理后的烤制食品图像进行烤制食品相近颜色的区域划分和分割；
步骤四、比照预存的烤制程度标准色卡，将步骤三得到所有烤制食物的像素块进行烤制程度的划分；
步骤五、根据步骤四得到的所有烤制食物的像素块的烤制程度，利用模糊综合评价方法得到烤制食物的均匀性评价指标，具体根据如下方式获得烤制食物的均匀性评价指标：
步骤a、建立烤制食物均匀性评价因素集X＝{X1,X2,…,X9}；其中X1代表烤糊，X2代表较糊，X3代表偏糊，X4代表烤好，X5代表偏欠，X6代表较欠，X7代表烤欠，X8代表所有烤糊、较糊、偏糊的像素块中心距平均值，X9代表所有烤糊、较糊、偏糊的像素块占总烤制食物的像素块的百分比；
步骤b、建立烤制食物均匀性评价因素集X对应的模糊综合评判权重值W＝[W1,W2,…,W9]，W1,W2,…,W9通过专家评议法预先设定；
步骤c、对烤制食物均匀性建立质量评价因素的模糊数学矩阵
Figure BDA0001839540410000031
R中元素值为预存经验值；
步骤d、将质量评价因素的模糊数学矩阵R乘以烤制食物均匀性评价因素集X得到合成矩阵Y：
Figure BDA0001839540410000032
步骤e、选定加权值U＝[U1,U2,…,U9]，U1,U2,…,U9的值为预设经验值，对得到的合成矩阵Y中的各值进行加权评价，得到烤制食物的最终的均匀性评判分值Z，Z＝U·YT，Z对应的评价值即为烤箱烤制食物的均匀性评价指标值。

Claims (4)

1.一种烤箱烤制食物均匀性评价方法，其特征在于包括如下步骤
步骤一、采集烤箱内烤制食物的原始图像；
步骤二、对步骤一采集的原始图像进行预处理：在原始图像中选取烤制食物所在的有效区域，得到第一图像，将第一图像中的背景去除，仅保留烤制食物的图像信息，得到第二图像；
步骤三、对第二图像进行图像超像素分割，得到多个烤制食物的像素块；
步骤四、比照预存的烤制程度标准色卡，将步骤三得到所有烤制食物的像素块进行烤制程度的划分；
步骤五、根据步骤四得到的所有烤制食物的像素块的烤制程度，利用模糊综合评价方法得到烤制食物的均匀性评价指标。
2.根据权利要求1所述的烤箱烤制食物均匀性评价方法，其特征在于，所述步骤五中，根据如下方式获得烤制食物的均匀性评价指标：
步骤a、建立烤制食物均匀性评价因素集X＝{X1,X2,…,X9}；其中X1代表烤糊，X2代表较糊，X3代表偏糊，X4代表烤好，X5代表偏欠，X6代表较欠，X7代表烤欠，X8代表所有烤糊、较糊、偏糊的像素块中心距平均值，X9代表所有烤糊、较糊、偏糊的像素块占总烤制食物的像素块的百分比；
步骤b、建立烤制食物均匀性评价因素集X对应的模糊综合评判权重值W＝[W1,W2,…,W9]，W1,W2,…,W9通过专家评议法预先设定；
步骤c、对烤制食物均匀性建立质量评价因素的模糊数学矩阵
Figure FDA0001839540400000011
R中元素值为预存经验值；
步骤d、将质量评价因素的模糊数学矩阵R乘以烤制食物均匀性评价因素集X得到合成矩阵Y：
Figure FDA0001839540400000012
步骤e、选定加权值U＝[U1,U2,…,U9]，U1,U2,…,U9的值为预设经验值，对得到的合成矩阵Y中的各值进行加权评价，得到烤制食物的最终的均匀性评判分值Z，Z＝U·YT，Z对应的评价值即为烤箱烤制食物的均匀性评价指标值。
3.根据权利要求1或2所述的烤箱烤制食物均匀性评价方法，其特征在于，所述步骤一中，通过高清照相机，在保证光照和高清照相机间与烤盘的相对位置保持一致的情况下，采集烤制食物的原始图像。
4.根据权利要求1或2所述的烤箱烤制食物均匀性评价方法，其特征在于，所述步骤二中，通过自适应选取方法，先选取烤盘的有效区域，然后再选取烤盘中烤制食物所在的有效区域；然后在烤制食物有效区域内，根据烤制食物和烤盘背景之间的颜色、亮度特征，将烤盘所在的背景完全去除，实现烤制食物与背景的准确完全分离，完整保留烤制食物的边缘信息，同时，还保留烤盘中烤制食品的大块残渣，获得完全去除背景的烤制食物图像。
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