CN116026829A - 一种鸡蛋新鲜度快速无损检测装置及其方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种鸡蛋新鲜度快速无损检测装置及其方法，利用特制的LED透射灯发射的光束在鸡蛋气室内发生漫反射，使得气室表面边界轮廓得以显现。结合机器视觉技术获取鸡蛋的钝端图像，数字图像处理分析与新鲜度密切关联的禽蛋气室特征，即根据气室呈现的真实形态准确提取出气室区域形态特征参数——钝端气室投影面积比，导入相应的数学模型中预测哈夫单位，根据哈夫单位对新鲜度进行判断并分级，从而实现鸡蛋新鲜度的无损检测和分级判断。本装置具有硬件成本低、检测速度快、检测精度高、通用性好等优势，且占有空间小，检测技术可服务于家庭、超市、农贸市场、市场监管部门、企业自动化流水线作业、科研机构等不同场所，可望推广普及和应用。
Description
技术领域
本发明属于农产品无损检测技术领域，具体涉及一种鸡蛋新鲜度快速无损检测装置及其方法。
背景技术
鸡蛋是人们日常饮食中的重要组成部分，营养丰富，价格低廉，深受消费者喜爱。但在生产、加工、销售和流通环节中随存储时间的增加，其营养价值、使用安全性等都会逐渐降低，损害消费者利益。因此检测鸡蛋新鲜度对于保障鸡蛋品质有重要的意义。目前国内外不少专家学者在鸡蛋新鲜度检测方面进行了积极的研究和探索，但对于市场化便携式的检测装置仍为空缺，传统人工照蛋方法费工费时，而且受到操作人员的经验和主观因素影响较大，检测精度低、不稳定；生化检测方法属于破坏性检测，虽然检测精度高，但以损坏鸡蛋样品为代价，只能采用抽样的方法。
气室特征作为国际上禽蛋新鲜度和现场品质分级的重要衡量指标。欧盟国家把气室高度作为定量评价鸡蛋新鲜度的唯一指标，我国把气室高度作为禽蛋的收购标准，在已有的利用气室图像特征检测禽蛋新鲜度的研究中，熊利荣等从鸡蛋透射图像中提取气室面积比、高度比、直径比等3个特征参数判别鸡蛋新鲜度；王彩云等将气室面积比、蛋黄面积比和图像的R、G、B分量的灰度均值5个特征参数融合判别鸭蛋新鲜度。以往研究均是假定气室在钝端分布是均匀对称的，而实验研究表明：气室在禽蛋钝端分布往往是不对称的，且均是从禽蛋侧面透射图像中获取气室投影区域的形态特征，图像质量受到透光性的个体差异影响较大，导致部分图像的气室区域比较模糊，肉眼难以识别。
本发明从鸡蛋钝端入手，利用特制的LED透射灯发射的光束在鸡蛋气室内发生漫反射，使得气室表面边界轮廓得以显现。结合机器视觉技术采集鸡蛋钝端图像，根据气室呈现的真实形态准确提取出气室投影截面积，其数值比上整蛋投影面积，减小因鸡蛋个体差异对结果造成的影响，以此获取的特征参数更能客观的反映鸡蛋气室大小，从而更为准确的判别鸡蛋的新鲜度。
发明内容
针对现有检测技术检测精度低、繁琐费时、不稳定等现状，本发明提出一种鸡蛋新鲜度快速无损检测装置及其方法，利用数字图像处理技术分析与新鲜度密切关联的禽蛋气室特征，可在1秒内自动无损快速准确地检测出鸡蛋的新鲜度。
为实现上述目的，本发明提供了如下方案：
一种鸡蛋新鲜度快速无损检测装置，包括：待测鸡蛋、检测盒、单片机、触摸显示屏、广角相机、LED透射灯和蛋架；
在检测盒内，自下而上，依次设置有LED透射灯、蛋架、待测鸡蛋、广角相机；
在蛋架内，装有特定波长和功率的LED透射灯；
广角相机位于检测盒内顶面中心位置；
触摸显示屏位于检测盒外顶面中心位置；
蛋架位于广角相机摄像头正下方15cm；
触摸显示屏和广角相机中间通过数据线与单片机连接；
所述检测装置通过电源适配器接入电源供电。
优选的，所述检测盒为尼龙树脂材料，内壁涂有黑漆，为检测提供黑暗环境，整体大小为长×宽×高=15cm×15cm×20cm。
优选的，所述单片机选型为STM32F407ZGT6,使用ARM Cortex-M4处理器，用于控制广角相机采集图像，体积小，便于安装和携带。
优选的，所述LED透射灯为一个额定功率2.5W、波长510μm的LED灯。
优选的，所述广角相机采用索尼星光级1080P4.3mm80°广角相机，型号为3200IMX291，选取的主要参数分辨率为1920*1080，通信接口为USB。
本发明还公开了一种鸡蛋新鲜度快速无损检测方法，包括以下步骤：
利用机器视觉技术获取待测鸡蛋的钝端图像；
利用数字图像处理技术，对所述钝端图像进行处理，分析与新鲜度密切关联的禽蛋气室特征，提取鸡蛋气室区域形态特征参数，所述鸡蛋气室区域形态特征参数为钝端气室投影面积比；
将所述钝端气室投影面积比导入一元线性回归预测模型中预测哈夫单位；
根据所述哈夫单位对待测鸡蛋新鲜度进行判断并分级，从而实现待测鸡蛋新鲜度的无损检测和分级判断。
优选的，利用机器视觉技术获取待测鸡蛋的钝端图像的方法为：
将待测鸡蛋钝端朝上、尖端朝下竖直放置在蛋架上；
利用单片机控制广角相机实时采集待测鸡蛋的钝端图像。
优选的，对所述钝端图像进行处理的方法为：
背景过滤、RGB转换YCB色彩空间、YCB图像中Y通道的选择、灰度均衡、二值化处理、去除小斑点、气室边缘和整蛋边缘圆检测、计算域内像素点个数、计算小圆与大圆面积的比值。
优选的，所述一元线性回归预测模型的表达式为：
HU总= -106.19 * S + 102.58
HU土= -105.26 * S + 101.26
HU洋= -101.69 * S + 102.10
式中，HU总为待测鸡蛋的哈夫单位，HU土为待测鸡蛋中土鸡蛋的哈夫单位，HU洋为待测鸡蛋中洋鸡蛋的哈夫单位。
优选的，判别待测鸡蛋新鲜度等级的阈值为：
当气室面积比
时，土鸡蛋判别为AA级蛋；
与现有技术相比，本发明的有益效果为：
（1）解决了鸡蛋蛋壳厚且质密,其内部气室难以通过图像显现和提取的难题,拓展了禽蛋新鲜度无损检测与分级的新途径。
（2）提取了更能客观反映禽蛋气室大小的钝端气室截面积作为气室区域形态特征参数，替代传统气室特征指标——气室高度，更为客观准确的判别鸡蛋新鲜程度。
（3）对不同种类的鸡蛋利用合适的图像处理算法均能自动识别分割出气室区域，计算特征参数——钝端气室投影面积比，较好地解决了以往鸡蛋新鲜度检测手段普适性差和鲁棒性差等问题。
附图说明
为了更清楚地说明本发明的技术方案，下面对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明一种鸡蛋新鲜度快速无损检测装置结构示意图；
图2为本发明图像分割获取气室特征参数结果示意图；
图3为本发明鸡蛋钝端气室投影面积比与贮藏天数的关系曲线示意图；
图4为本发明贮藏期内不同品种不同壳色鸡蛋钝端气室投影面积比的变化示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
实施例一
如图1所示，本发明公开了一种鸡蛋新鲜度快速无损检测装置，包括：检测对象——鸡蛋；
设置有检测盒、单片机、显示屏、广角相机、LED透射灯、蛋架；
在蛋架内，装有特定波长和功率的LED透射灯；
广角相机位于检测盒内顶面中心位置；
触摸显示屏位于检测盒外顶面中心位置；
蛋架位于广角相机摄像头正下方15cm；
触摸显示屏和广角相机中间通过数据线与单片机连接；
单片机与电源适配器连接；
整个系统通过电源适配器接入电源供电。
在本实施例中，检测盒为尼龙树脂材料，盒内壁涂有黑漆，为检测提供黑暗环境，便于获取色彩尽可能鲜明的气室图像，便于后续图像处理分析，整体大小为长×宽×高=15cm×15cm×20cm。
在本实施例中，单片机为本装置的核心处理器，选型为STM32F407ZGT6,使用ARMCortex-M4处理器，用于控制相机采集图像，体积小，便于安装和携带。
在本实施例中，触摸显示屏为一种通用外购件，7寸高清触摸屏，显示分辨率为1024*600，属于电阻式触摸屏，具有画质清晰、价格便宜、抗干扰能力强、稳定性好等优点。
在本实施例中，LED透射灯为一个额定功率2.5W、波长510um的LED透射灯，出光筒位于竖直方向，其底座固定在检测盒的内壁，灯光的光束从鸡蛋尖端穿透蛋壳进入鸡蛋内部，一部分光束被鸡蛋内容物吸收，一部分光线在鸡蛋钝端一侧气室内发生漫反射，气室区域和气室周围的蛋体被照亮的程度和色彩出现较为明显的差异，使得气室边界轮廓得以显现，最终可在钝端表面识别出气室区域的位置和形态。
在本实施例中，广角相机采用索尼星光级1080P4.3 mm80°广角相机，型号为3200IMX291，选取的主要参数分辨率为1920*1080，通信接口为USB，镜头覆盖面积大，拍摄面积广，可以增加拍摄图像的空间深度。用于采集鸡蛋钝端图像信息，然后对采集的图像进行分析处理，主要包括背景过滤（把图像中不重要的像素都染成背景色黑色，使得重要部分，即中间的蛋体部分被图像出来）、RGB转换YCB色彩空间、YCB图像中Y通道的选择（图像的强度及亮度差异最为明显）、灰度均衡（分散的灰度值均匀化、使尖锐的图像变得柔和）、二值化处理（图像分割，便于更好地识别和分析鸡蛋气室的形状和轮廓）、去除小斑点（去除鸡蛋蛋壳图像上的杂点，便于后续更为准确的分割提取气室轮廓）、气室边缘和整蛋边缘圆检测（准确圈定气室和整蛋的轮廓）、计算域内像素点个数、计算小圆与大圆面积的比值等算法。如图2所示。
在本实施例中，鸡蛋为本装置的检测对象，为不同品种、不同壳色的鸡蛋。
在本实施例中，蛋架为长10cm，宽10cm，高4cm的长方体空心盒子，上顶面中心有一孔径为36mm的圆孔，便于将鸡蛋尖端朝下、钝端朝上竖直平稳放置其中。
本实施例在KTIL5编译环境中编写，编写语言为C，主要包括调用广角相机、鸡蛋图像采集分析与处理、新鲜度评估等。
本装置的工作流程为：
a.系统初始化；
b.打开视觉检测系统（ON/OFF)，即调用相机获取检测盒内实时监测的画面。
c.将待测的鸡蛋尖端朝下、钝端朝上竖直放入蛋架内，根据不同的蛋种，点击相应的检测键(Native egg/Foreign egg),若不清楚蛋的品种，点击统一的检测键(Regularegg)，单片机调用相机拍摄获取鸡蛋钝端图像并处理分析计算得到鸡蛋钝端气室投影面积比S，将S导入已建立的该蛋种气室投影面积比S与哈夫单位HU的模型计算出哈夫单位，根据哈夫单位判断此鸡蛋的新鲜度，并在显示屏上实时显示出结果(Area ratio、Hu、Freshnesslevel)。
实施例二
本发明还公开了一种鸡蛋新鲜度快速无损检测方法，包括以下步骤：
利用机器视觉技术获取待测鸡蛋的钝端图像；
利用数字图像处理技术，对钝端图像进行处理，分析与新鲜度密切关联的禽蛋气室特征，提取鸡蛋气室区域形态特征参数，鸡蛋气室区域形态特征参数为钝端气室投影面积比；
将钝端气室投影面积比导入一元线性回归预测模型中预测哈夫单位；
根据哈夫单位对待测鸡蛋新鲜度进行判断并分级，从而实现待测鸡蛋新鲜度的无损检测和分级判断。
在本实施例中，利用机器视觉技术获取待测鸡蛋的钝端图像的方法为：
将待测鸡蛋钝端朝上、尖端朝下竖直放置在蛋架上；
利用单片机控制广角相机实时采集待测鸡蛋的钝端图像。
在本实施例中，对钝端图像进行处理的方法为：
背景过滤、RGB转换YCB色彩空间、YCB图像中Y通道的选择、灰度均衡、二值化处理、去除小斑点、气室边缘和整蛋边缘圆检测、计算域内像素点个数、计算小圆与大圆面积的比值。
在本实施例中，一元线性回归预测模型的表达式为：
HU总= -106.19 * S + 102.58
HU土= -105.26 * S + 101.26
HU洋= -101.69 * S + 102.10
式中，HU总为待测鸡蛋的哈夫单位，HU土为待测鸡蛋中土鸡蛋的哈夫单位，HU洋为待测鸡蛋中洋鸡蛋的哈夫单位。
在本实施例中，判别待测鸡蛋新鲜度等级的阈值为：
当气室面积比
时，土鸡蛋判别为AA级蛋；
具体的，本实施例选择实验样本为市场零售鸡蛋，随机挑选新鲜的褐壳土鸡蛋、褐壳洋鸡蛋、粉壳土鸡蛋、粉壳洋鸡蛋各100枚。实验前，剔除破壳蛋，用湿抹布擦拭蛋壳表面污物，并贮藏于温度为30℃恒温恒湿培养箱中，以使各个样品的新鲜度逐渐出现差异性。每隔1天分别测试10枚蛋，检测时，先在检测装置内采集鸡蛋样品的图像信息，再打破鸡蛋获取鸡蛋的哈夫单位——禽蛋新鲜度的标示性指标。每次检测的样本以 3:2 的比例随机划分为两组。第一组用于采集数据分析、建立鸡蛋新鲜度判别算法，第二组用于验证判别算法的效果。
将每个贮藏时间的所有鸡蛋样本混合后计算钝端气室投影面积比平均值，建立鸡蛋钝端投影面积比与贮藏天数的回归方程：Y=2.661X+18.089，由图3可以看出，回归方程的决定系数R2=0.9843,说明获取图像的气室面积比与贮藏天数具有较高的相关性；同时，显著水平α=0.05时，F＞F0.05，相伴概率值P＜0.01，F检验差异显著，说明回归方程显著，有意义。研究结果表明：从鸡蛋钝端气室透射光图像中提取的气室特征参数——钝端气室投影面积比可以用来判别鸡蛋的新鲜度情况，方法具有可行性。
进一步研究分析：由图4可知，同一时期同一品种不同壳色鸡蛋彼此之间的气室面积比差别不大，但同一时期不同品种鸡蛋彼此之间的气室面积比差别较大。因此，为提高分级模型的可靠性和准确率，对同一品种不同壳色的鸡蛋共用一个模型，混合构建新鲜度的判别算法，对不同品种的鸡蛋需分开建模。
对同一品种的鸡蛋样本获取的钝端气室投影面积比S与破坏性方法确定的新鲜度等级(AA级/A级/B级及以下）进行统计分析，得到不同新鲜度等级鸡蛋的气室分布情况。在设定鸡蛋新鲜度等级判别阈值时，兼顾整体判别准确率的情况下，尽可能使得A级蛋不被判别为AA级蛋，尽可能将不新鲜的B级及以下鸡蛋检出，最大限度保证蛋的品质和食品安全。
随机选取的土鸡蛋、洋鸡蛋各120枚鸡蛋进行统计分析，最终确定的判别鸡蛋新鲜度等级的阈值如下：
土鸡蛋：当气室面积比
时，土鸡蛋判别为AA级蛋；
洋鸡蛋：当气室面积比
时，洋鸡蛋判别为AA级蛋；
考虑到检测人员或用户不了解鸡蛋蛋种的情况，故对所有的鸡蛋样品混合建模，最终确定的判别鸡蛋新鲜度等级的阈值为：
当气室面积比
时，土鸡蛋判别为AA级蛋；
将S11=0.278、S12=0.392；S21=0.296、S22=0.411；S31=0.288、S32=0.401，HU1=72、HU2=60，代入 HU=k*S+b方程中，建立钝端气室投影面积比S关于哈夫单位HU的一元线性回归预测模型：
HU总= -106.19 * S + 102.58
HU土= -105.26 * S + 101.26
HU洋= -101.69 * S + 102.10
为验证建立新鲜度判别算法的准确性，对剩下的土鸡蛋、洋鸡蛋各80枚进行新鲜度等级的判别。对检测装置分析得到的判别结果与破坏性检测获取的哈夫单位进行比较，确定判别算法的精度。结果表明：土鸡蛋的判别准确率为93.75%；洋鸡蛋的判别准确率为95%；整批鸡蛋新鲜度分级的判别准确率为92.5%。且基本实现了A级蛋未被误判为AA级蛋，B级及以下不新鲜蛋未被误判为新鲜蛋的目的。
以上所述的实施例仅是对本发明优选方式进行的描述，并非对本发明的范围进行限定，在不脱离本发明设计精神的前提下，本领域普通技术人员对本发明的技术方案做出的各种变形和改进，均应落入本发明权利要求书确定的保护范围内。
Claims (5)
1.一种鸡蛋新鲜度快速无损检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
一种鸡蛋新鲜度快速无损检测装置，包括：待测鸡蛋、检测盒、单片机、触摸显示屏、广角相机、LED透射灯和蛋架；
在检测盒内，自下而上，依次设置有LED透射灯、蛋架、待测鸡蛋、广角相机；
在蛋架内，装有特定波长和功率的LED透射灯；
广角相机位于检测盒内顶面中心位置；
触摸显示屏位于检测盒外顶面中心位置；
蛋架位于广角相机摄像头正下方15cm；
触摸显示屏和广角相机中间通过数据线与单片机连接；
所述检测装置通过电源适配器接入电源供电；
利用机器视觉技术获取待测鸡蛋的钝端图像；
利用数字图像处理技术，对所述钝端图像进行处理，分析与新鲜度密切关联的禽蛋气室特征，提取鸡蛋气室区域形态特征参数，所述鸡蛋气室区域形态特征参数为钝端气室投影面积比；
将所述钝端气室投影面积比导入一元线性回归预测模型中预测哈夫单位；
根据所述哈夫单位对待测鸡蛋新鲜度进行判断并分级，从而实现待测鸡蛋新鲜度的无损检测和分级判断。
2.根据权利要求1所述的鸡蛋新鲜度快速无损检测方法，其特征在于，利用机器视觉技术获取待测鸡蛋的钝端图像的方法为：
将待测鸡蛋钝端朝上、尖端朝下竖直放置在蛋架上；
利用单片机控制广角相机实时采集待测鸡蛋的钝端图像。
3.根据权利要求1所述的鸡蛋新鲜度快速无损检测方法，其特征在于，对所述钝端图像进行处理的方法为：
背景过滤、RGB转换YCB色彩空间、YCB图像中Y通道的选择、灰度均衡、二值化处理、去除小斑点、气室边缘和整蛋边缘圆检测、计算域内像素点个数、计算小圆与大圆面积的比值。
4.根据权利要求1所述的鸡蛋新鲜度快速无损检测方法，其特征在于，所述一元线性回归预测模型的表达式为：
HU总= -106.19 * S + 102.58
HU土= -105.26 * S + 101.26
HU洋= -101.69 * S + 102.10
式中，HU总为待测鸡蛋的哈夫单位，HU土为待测鸡蛋中土鸡蛋的哈夫单位，HU洋为待测鸡蛋中洋鸡蛋的哈夫单位。
5.根据权利要求1所述的鸡蛋新鲜度快速无损检测方法，其特征在于，判别待测鸡蛋新鲜度等级的阈值为：
当气室面积比
时，土鸡蛋判别为AA级蛋；
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