论文摘要
为解决冷冻猪肉储藏时间在人工判定中准确率和效率低的问题,该研究基于机器视觉和图像处理技术分析了冷冻猪肉表面图像RGB颜色特征,并将无光泽肌肉像素点比例作为自动判定冷冻猪肉储藏时间的特征参数。结果显示:将红度(R)与蓝度(B)的差值小于等于30且红度(R)与绿度(G)的差值小于等于30作为第一特征条件,将红度(R)与蓝度(B)的差值小于等于30、红度(R)与绿度(G)的差值小于等于30且蓝度(B)大于等于100作为第二特征条件对冷冻猪肉颜色特征进行提取时,二值化图像能较好地识别冷冻猪肉表面总肌肉和无光泽肌肉。基于统计学分析,当储藏时间在3个月以内(1、2和3个月)和超过12个月(13、15和17个月)的冷冻猪肉无光泽肌肉像素点比例阈值为26.8%时,冷冻猪肉验证检测判定准确度最佳,分别为90.00%和81.67%。经图像分割后提出的基于无光泽肌肉像素点比例的判定方法可以为实际应用提供技术支持和参考。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 李文采,李家鹏,田寒友,邹昊,刘飞,白京,张振琪,王辉,王守伟
关键词: 无损检测,图像处理,储藏,冷冻猪肉,无光泽肌肉像素点比例,机器视觉技术
来源: 农业工程学报 2019年03期
年度: 2019
分类: 农业科技,工程科技Ⅰ辑,信息科技
专业: 轻工业手工业,计算机软件及计算机应用
单位: 中国肉类食品综合研究中心,肉类加工技术北京市重点实验室
基金: 十三五国家重点研发计划(2016YFD0401203),丰台区科技新星计划项目(KJXX201710)
分类号: TP391.41;TS251.51
页码: 294-300
总页数: 7
文件大小: 1261K
下载量: 240
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