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基于手機拍攝圖像豬肉新鮮度的檢測

2013-12-31 00:00:00肖珂高冠東
湖北農(nóng)業(yè)科學(xué) 2013年13期

摘要:首先對手機拍攝的豬肉圖像進(jìn)行預(yù)處理,利用Otsu算法較好地分割出圖像中的豬肉部分和背景,然后用顏色因子∣R-G∣+∣R-B∣的值對圖像進(jìn)行彩色分層從而計算出顏色區(qū)域比值,建立了用豬肉的色澤、黏度、彈性、氨氣、硫化氫、表面菌落總數(shù)、顏色區(qū)域比等7個特征為輸入的BP網(wǎng)絡(luò)分類模型。試驗結(jié)果表明,該方法能夠較好地對豬肉新鮮度進(jìn)行檢測。

關(guān)鍵詞:豬肉;新鮮度;顏色因子;BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

中圖分類號:TP751.1 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A 文章編號:0439-8114(2013)13-3168-03

我國是世界上最大的豬肉生產(chǎn)和消費國,據(jù)中國國家統(tǒng)計局統(tǒng)計,2011年我國豬肉產(chǎn)量為5 053萬t,約占全球總產(chǎn)量的50%。豬肉新鮮度是豬肉品質(zhì)最重要的評價標(biāo)準(zhǔn)。

隨著《中華人民共和國動物防疫法》和《生豬屠宰管理條例》的頒布實施[1],全國各地均開展了定點屠宰、集中檢疫工作,從根本上杜絕了私屠濫宰,尤其是防止對染疫及死因不明動物的屠宰,從而保證了上市肉品的安全性及品質(zhì)。但肉品在屠宰、分割、包裝、運輸、銷售等過程中有很多被微生物污染的機會,會導(dǎo)致肉品發(fā)生變質(zhì)甚至腐敗。近期以來,消費者對豬肉產(chǎn)品的安全問題日益關(guān)注,我國生豬產(chǎn)業(yè)已處于發(fā)展的瓶頸階段[2]。因此,如何快速有效地檢測豬肉的新鮮度是亟待解決的問題。

常用的豬肉新鮮度檢驗方法有豬肉表面菌落總數(shù)[3,4]、揮發(fā)性鹽基氨(TVB-N)[5]、pH、硫化氫,還有K值、球蛋白、氨等測定方法。這些方法大多操作復(fù)雜,技術(shù)含量高,檢測時間長,不便于對豬肉新鮮度進(jìn)行快速檢測。該系統(tǒng)基于計算機視覺,用手機拍攝豬肉圖片,輸入到手機中安裝的豬肉新鮮度檢測系統(tǒng)中進(jìn)行評定。此方法快速有效,簡單易行,適用于任何單位和個人。

1 材料與方法

1.1 檢測材料

試驗材料為河北省保定市的超市以及農(nóng)貿(mào)市場的市售鮮豬肉,每個采樣點分前膀、里脊、后座3個部位取樣,購回后用清水洗凈,瀝干,切為約2 mm厚、6 cm長、2 cm寬的肉條,制作15個樣本,室溫置于滅菌的培養(yǎng)皿中保存,使豬肉自然腐敗,連續(xù)進(jìn)行3 d。每天9∶00開始檢測,間隔6~8 h進(jìn)行一次樣本圖像采集,每天采集3次圖像,并通過對TVB-N的檢測記錄其新鮮度。

1.2 檢測原理

此方法主要是根據(jù)豬肉色澤的變化檢測肉質(zhì)新鮮度。豬肉的色澤主要由肌紅蛋白的化學(xué)特性所決定[6]。當(dāng)豬被屠宰后,由于剛切開的肌肉表面尚未與氧結(jié)合而呈暗紅色;當(dāng)在空氣中與氧接觸后,肌紅蛋白成為氧合肌紅蛋白,從而呈鮮紅色;但在空氣中放久之后氧合肌紅蛋白變成變性肌紅蛋白,使肉呈暗褐色。因此肌肉表面的顏色可以用來表征豬肉的新鮮程度。

1.3 圖像采集方法

將豬肉置于黑色背景下,在非強光照射條件下用三星S5230手機獲取豬肉圖像樣本。拍攝時盡量使手機的鏡頭與豬肉所在的平面平行,使光線在豬肉上均勻分布,避免產(chǎn)生明顯的形變導(dǎo)致后續(xù)處理困難[7]。

1.4 圖像分割

圖像分割是將圖像分成一些有意義的區(qū)域,然后對這些區(qū)域進(jìn)行描述,相當(dāng)于提取出某些目標(biāo)區(qū)域圖像的特征,判斷圖像中是否有感興趣的目標(biāo)。在自然環(huán)境下用手機拍攝的彩色圖像存在分辨率低、對比度不明顯等情況。因此有必要在分割之前對豬肉圖像樣本進(jìn)行預(yù)處理。

首先采用中值濾波法去除圖像中的噪聲,然后去除圖像背景,采用Otsu算法較好地分割出了圖像中的豬肉部分和背景。試驗用Otsu算法公式計算圖像最佳閾值,然后用這個閾值將灰度圖像二值化,結(jié)果如圖1。

圖1(a)為原始圖像,圖1(b)為圖像分割并去除背景后的結(jié)果。

1.5 特征提取

對多種圖像特征提取方法的研究和對比,根據(jù)豬肉顏色與新鮮度相關(guān)的特點,對彩色圖像處理中的彩色分層[8]方法進(jìn)行了深入研究,在此基礎(chǔ)上提出了一種新的表征新鮮度的圖像特征——顏色區(qū)域比。彩色分層方法能夠突出圖像中特殊的彩色區(qū)域,從而分離出目標(biāo)物。其基本思路是:①顯示感興趣的顏色以便從背景中把它們分離出來,②像模板那樣使用由彩色定義的區(qū)域,以便進(jìn)一步處理。此次顏色區(qū)域比利用顏色分層后的區(qū)域[9],計算顏色分層區(qū)域與圖像總體區(qū)域的面積比值,即顏色分層區(qū)域像素點數(shù)量與圖像像素總數(shù)之比,顏色區(qū)域比的計算公式如下:

R=■ (1)

其中,I(x,y)為圖像(x,y)點像素值,T為圖像分層閾值,sum()為求和運算。

由于豬肉紅色變化與新鮮度相關(guān),根據(jù)圖像中顏色特征R,以及顏色因子R-G、R-B、∣R-G∣+∣R-B∣的值對圖像進(jìn)行分層,進(jìn)而計算顏色區(qū)域比。在試驗中,對于顏色特征R的分層閾值T經(jīng)過大量試驗,得到最佳值為T=110;對于顏色因子R-G、R-B、∣R-G∣+∣R-B∣的分層閾值T經(jīng)過大量試驗,得到最佳值為T=30。以上結(jié)果是通過對彩色分層計算出大于閾值的顏色區(qū)域比比值,作為新鮮度分類特征值。

2 結(jié)果與分析

2.1 試驗結(jié)果

如表1所示,表1中的數(shù)據(jù)是對15組豬肉樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行平均,由此看出豬肉在腐敗過程中的顏色區(qū)域比變化過程。由表1通過對比發(fā)現(xiàn),用合成的顏色因子R-G、R-B對圖像進(jìn)行彩色分層得到的豬肉顏色區(qū)域比變化沒有什么規(guī)律。通過顏色特征R對圖像進(jìn)行分層,從第1天全天到第2天的15∶00,同一時刻15組肉樣的顏色區(qū)域比平均值都在0.880以上,對應(yīng)肉樣的新鮮等級可以劃分為新鮮和次新鮮;從第2天21∶00到第3天全天,同一時刻15組肉樣的顏色區(qū)域比平均值都在0.782以下,對應(yīng)肉樣的新鮮等級可以劃分為次新鮮和腐敗。這種彩色分層方法可以很好地評定豬肉的新鮮等級,但是無法評定豬肉的新鮮和次新鮮等級。

由表1可以看出用顏色因子∣R-G∣+∣R-B∣的值對圖像進(jìn)行彩色分層從而計算出的顏色區(qū)域比值有明顯的變化規(guī)律。第1天全天同一時刻15組肉樣的顏色區(qū)域比平均值都在0.8以上,對應(yīng)肉樣的新鮮等級可以劃分為新鮮;第2天全天同一時刻15組肉樣的顏色區(qū)域比平均值都在0.6~0.8之間,對應(yīng)肉樣的新鮮等級可以劃分為次新鮮;第3天全天同一時刻15組肉樣的顏色區(qū)域比平均值都在0.5~0.6之間,對應(yīng)肉樣的新鮮等級可以劃分為腐敗。這種彩色分層方法可以很好地檢測豬肉新鮮度。

2.2 BP網(wǎng)絡(luò)識別方法

提取圖像特征并歸納出新鮮度分類閾值后,就要使用分類方法對檢測樣本分類,并在手機的檢測軟件中顯示檢測結(jié)果。這里使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對特征值進(jìn)行模糊分類,進(jìn)一步提高分類準(zhǔn)確率。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[10],具有3層或3層以上的神經(jīng)元,包括輸入層、中間層(隱層)和輸出層。對于豬肉新鮮度檢測問題,可以看輸入特征到輸出新鮮度等級的非線性映射問題。輸入層矢量反映豬肉的特征,輸出層矢量對應(yīng)豬肉的新鮮度等級。根據(jù)前人經(jīng)驗,一個具有無限隱含層節(jié)點的3層BP網(wǎng)絡(luò)可以實現(xiàn)任意從輸入到輸出的非線性映射,故本文采用3層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。選用豬肉的色澤、黏度、彈性、氨氣、硫化氫、表面菌落總數(shù)、顏色區(qū)域比等7個特征參數(shù),故確定輸入層節(jié)點數(shù)為7。輸出層節(jié)點數(shù)即為豬肉新鮮度等級包括新鮮、次新鮮、腐敗,所以輸出層節(jié)點數(shù)為3。經(jīng)過多次試驗,最終確定隱層節(jié)點數(shù)為4。網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖2所示。隱含層神經(jīng)元的激勵函數(shù)采用tansig函數(shù),輸出層神經(jīng)元的激勵函數(shù)采用purelin函數(shù)。

3 小結(jié)

該系統(tǒng)成本低,使用方便,以計算機視覺為基礎(chǔ),通過對采集到的豬肉圖像進(jìn)行噪聲去除、背景分割,然后用顏色因子∣R-G∣+∣R-B∣的值對圖像進(jìn)行彩色分層從而計算出顏色區(qū)域比值,最后建立了用豬肉的色澤、黏度、彈性、氨氣、硫化氫、表面菌落總數(shù)、顏色區(qū)域比等7個特征為輸入的BP網(wǎng)絡(luò)分類模型。此研究方法符合國家豬肉新鮮度分級標(biāo)準(zhǔn)和豬肉衛(wèi)生標(biāo)準(zhǔn),能夠取得較好的新鮮度分類效果。

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