一种基于时序变温过程中热成像和视觉成像融合的肉类品质定性检测方法技术

一种基于时序变温过程中热成像和视觉成像融合的肉类品质定性检测方法，尤其涉及一种充分利用时序变温过程中热像图和CCD图像的感兴趣区域进行融合进而利用定性检测模型进行肉类品质检测的方法，包括先建立不同品质肉类的定性检测模型，再利用模型对肉类不同品质指标进行定性检测。本发明专利技术融合样品时序变温过程中热像图的温度信息和CCD图像的颜色信息，能够快速、准确的检测肉类品质指标的不同类别，并且操作简单、经济方便，具有较高的市场推广应用价值。应用价值。应用价值。

【技术实现步骤摘要】
一种基于时序变温过程中热成像和视觉成像融合的肉类品质定性检测方法


[0001]本专利技术属于肉类品质快速检测
，尤其涉及一种样品时序变温过程中的热成像和视觉成像融合的肉类品质定性检测的方法，该检测方法可用于肉类不同品质指标的定性检测。

技术介绍

[0002]随着生活水平的提高和膳食结构的改变，人们对肉类品质与安全提出了更高的要求。近年来，世界各地的肉类产量和消费量也在逐步增加。但与此同时，高额的利润也导致了肉类供应链中品质问题频频发生。目前市场中存在肉类新鲜度难以检测，部分商家以次鲜乃至腐败肉类充作新鲜肉类销售的现象，严重危害消费者身体健康；肉类掺假现象猖獗，通常以低价值肉类作为掺假原料掺入高价值肉类中，严重侵害了消费者的合法权益；肉类的不同部位因其价格和营养价值存在差异，常被不法商贩混淆出售，对消费者经济利益造成损失；肉类冷藏与冻藏及其冻融是肉类品质及价值的重要影响因素，不加以区分出售则严重破坏市场秩序。因此，需要对肉类不同品质指标进行检测，区分其类别。现有的肉类品质定性检测的技术手段中，DNA技术对于样品DNA纯度要求高、制备复杂，并且所需仪器价格高昂；光谱技术灵敏度较差、样品建模难度较大；电子舌技术实验结果重复性不高、鉴别准确率低；热成像和CCD技术虽然操作简单且适应性较强，但作为单一的检测手段所提供的信息往往只能描述肉类品质的某一方面，不能全面地描述肉类品质的整体信息；热成像和视觉成像融合虽然可以反映肉类的温度信息和颜色信息，但研究多侧重于恒温条件下，所反映的肉类特性较少，具有一定的局限性。
专利
技术实现思路

[0003]本专利技术目的在于提供一种基于时序变温过程中热成像和视觉成像融合的肉类品质定性检测方法，基于不同品质肉类时序变温过程中表面温度分布差异和颜色变化特征，通过采集系统采集时序变温过程中不同样品的红外热像视频和CCD图像，同时，基于热像图和CCD图像的融合数据结合卷积神经网络建立肉类品质定性模型，进行肉类不同品质指标的检测，旨在解决现有肉类品质检测技术操作复杂、仪器昂贵、传统识别模型准确率较低以及获取信息单一等问题。
[0004]本专利技术采用的技术方案如下：一种基于时序变温过程中热成像和视觉成像融合的肉类品质定性检测方法，其特征在于，制备建模样品，采集并融合时序变温过程中热成像和CCD图像数据，然后建立肉类品质定性检测模型，再利用模型对肉类不同品质指标进行定性检测，包括以下步骤：步骤一、制备高度及质量一致，密度均匀的具有不同品质指标的代表性肉质样品；步骤二、将样品置入温度变化装置进行时序加热或冷却，通过红外热像采集系统和视觉成像采集系统，同时采集样品在时序变温过程中的热像视频和视觉图像；
步骤三、对时序变温过程中的热像视频提取样品热像图，其中每个样品提取单张或多张热像图及对应时序的CCD图像；步骤四、分别去除热像图及CCD图像的样品图像背景，提取样品图像的形心，并以此为中心选取感兴趣区域；将感兴趣区域下热像图及CCD图像调整为统一尺寸并进行融合；步骤五：将样品融合后的图像数据分别作为输入数据划分为训练集和测试集；利用划分后的样品数据集对模型进行训练和测试，优选最佳模型，并确定模型的各个参数；步骤六：若所建定性模型效果满足要求则代表模型可行；否则，通过扩充样品集和重复步骤一至五，直至满足要求；所述的利用定性检测模型进行肉类品质检测的具体步骤如下：步骤A、制备高度、质量一致，密度均匀的具有不同品质指标的代表性肉质样品；步骤B、将样品置入温度变化装置进行时序加热或冷却，通过红外热像采集系统和视觉成像采集系统，同时采集样品在时序变温过程中的热像视频和视觉图像；步骤C、对时序变温过程中的热像视频提取样品热像图，其中每个样品提取单张或多张热像图及对应时序的CCD图像；步骤D、分别去除热像图及CCD图像的样品图像背景，提取样品图像的形心，并以此为中心选取感兴趣区域；将感兴趣区域下热像图及CCD图像调整为统一尺寸并进行融合；步骤E、将融合后的图像数据输入建立的定性检测模型，通过对样品单张直接判别或多张综合判别确定样品的类别，并输出定性检测结果。
[0005]上述肉类不同品质指标定性检测中，肉类包括羊肉、牛肉、猪肉、鸭肉及其他食用肉类；品质指标检测内容为：判别肉类是否掺假及掺假类别；判别肉类的新鲜度等级，分为新鲜、次鲜和腐败；判别肉类的部位，分为前腿、后腿、背脊和其他；判别冷冻肉类，包括区分冷藏与冻藏，判断是否冻融。
[0006]上述步骤一和步骤A中，样品制备时，制备高度、质量一致，密度均匀的具有肉类不同品质的代表性肉质样品。
[0007]上述步骤二和步骤B中，将样品置入温度变化装置进行时序加热或冷却，可采用多种方式对样品进行恒温加热或冷却，样品初始温度保持一致。
[0008]上述步骤三和步骤C中，从热像视频中提取样品热像图时，有多种可选提取方法，例如：等时间间隔、等温度间隔、某一温度范围等时间间隔和某一时间段等温度间隔，本专利技术优选第一种方法，连续采集某一固定时间段内的热像图，此阶段较少的数据包含了较大范围温度下的样品热像图； CCD相机采集时序变温过程中样品的视觉图像时，采用连续拍摄的模式，图像采集间隔与热成像保持一致。
[0009]上述步骤四和步骤D中，对热像图与CCD图像进行融合时，可采用不同的融合方法，例如：图像拼接、数据相加和通道叠加。
[0010]上述步骤五中，涉及的模型包括前馈型神经网络、卷积神经网络、循环神经网络，优选卷积神经网络建立模型；涉及的定性模型分类器包括SVM、PLS
‑
DA、SoftMax，优选SoftMax检测不同肉类品质指标的类别。
[0011]上述步骤二和步骤B中，本专利技术所述方法所应用的检测系统包括变温单元、照明单元、热像采集单元、视觉成像采集单元、暗箱、样品室和数据显示和分析单元；所述的变温单元为温度可调的加热或冷却装置，位于暗箱内部，用于给样品提供稳定的温度来源；所述的
照明单元为光照强度可调的环形光源，用于给样品采集时提供稳定的光照；所述的热像采集单元包括热像采集装置、支架和通讯模块；所述的视觉成像采集单元包括图像采集装置、支架和通讯模块；所述暗箱由支架以及覆盖黑色密织厚布组成，为封闭式不透光箱体，防止外界光线干扰；所述样品室为黑色不透光容器，去除光线反射干扰；所述数据显示和分析单元包括PC机和软件界面，其中软件界面可以实现热像视频及CCD图像的实时显示、保存以及判别分析等功能。
[0012]本专利技术与现有技术相比优势在于：第一、本专利技术所述检测方法具有操作简便、经济实惠、易于推广等优点。
[0013]第二、本专利技术所述方法中采用时序变温装置处理肉类品质代表性的肉质样品，能够快速获取样品在不同温度下的热像图和CCD图像，反映较多的肉类特性。
[0014]第三、本专利技术所述方法中融合热像图和CCD图像特征信息能够准确的对肉类品质定性检测，从而更全面获取信息，提高检测精度。
附图说明
[0015]图1为专利技术实施例1和实施例2涉及的装置结构示意图图2为本专利技术实施例2涉及的本专利技术本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于时序变温过程中热成像和视觉成像融合的肉类品质定性检测方法，其特征在于，制备建模样品，采集并融合时序变温过程中热成像和CCD图像数据，然后建立肉类品质定性检测模型，再利用模型对肉类不同品质指标进行定性检测，包括以下步骤：步骤一、制备高度及质量一致，密度均匀的具有不同品质指标的代表性肉质样品；步骤二、将样品置入温度变化装置进行时序加热或冷却，通过红外热像采集系统和视觉成像采集系统，同时采集样品在时序变温过程中的热像视频和视觉图像；步骤三、对时序变温过程中的热像视频提取样品热像图，其中每个样品提取单张或多张热像图及对应时序的CCD图像；步骤四、分别去除热像图及CCD图像的样品图像背景，提取样品图像的形心，并以此为中心选取感兴趣区域；将感兴趣区域下热像图及CCD图像调整为统一尺寸并进行融合；步骤五、将样品融合后的图像数据分别作为输入数据划分为训练集和测试集；利用划分后的样品数据集对模型进行训练和测试，优选最佳模型，并确定模型的各个参数；步骤六、若所建定性模型效果满足要求则代表模型可行；否则，通过扩充样品集和重复步骤一至五，直至满足要求；所述的利用定性检测模型进行肉类品质检测的具体步骤如下：步骤A、制备高度、质量一致，密度均匀的具有不同品质指标的代表性肉质样品；步骤B、将样品置入温度变化装置进行时序加热或冷却，通过红外热像采集系统和视觉成像采集系统，同时采集样品在时序变温过程中的热像视频和视觉图像；步骤C、对时序变温过程中的热像视频提取样品热像图，其中每个样品提取单张或多张热像图及对应时序的CCD图像；步骤D、分别去除热像图及CCD图像的样品图像背景，提取样品图像的形心，并以此为中心选取感兴趣区域；将感兴趣区域下热像图及CCD图像调整为统一尺寸并进行融合；步骤E、将融合后的图像数据输入建立的定性检测模型，通过对样品单张直接判别或多张综合判别确定样品的类别，并输出定性检测结果。2.根据权利要求1所述的一种基于时序变温过程中热成像和视觉成像融合的肉类品质定性检测方法，其特征在于：所述肉类不同品质指标定性检测中，肉类包括羊肉、牛肉、猪肉、鸭肉及其他食用肉类；品质指标检测内容为：判别肉类是否掺假及掺假类别；判别肉类的新鲜度等级，分为新鲜、次鲜和腐败；判别肉类的部位，分为前腿、后腿、背脊和其他；判别冷冻肉类，包括区分冷藏与冻藏，判断是否冻融。3.根据权利要求1所述的一种基于时序变温过程中热成像和视觉成像融合的肉类品质定性检测方法，其特征在于：所述步骤一和步骤A中...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱荣光，范彬彬，郑敏冲，姚雪东，王强，白宗秀，王世昌，
申请(专利权)人：石河子大学，
类型：发明
国别省市：