[发明专利]基于自动阈值分割的水产品寄生虫紫外荧光成像检测方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种水产品寄生虫检测方法，属于水产品质量无损检测技术领域。

背景技术

水产品生产加工过程中寄生虫等危害因素的检测与识别是提高水产品加工质量安全的关键环节。异尖线虫(anisakid larvae)属于线虫动物门(Nematode)尾感器纲(Phasmida)蛔目(Ascaridida)，是一种广泛分布于海洋动物体内具有较大危害的寄生虫，严重影响着水产品的食用安全性，其潜在危害已引起世界各国广泛关注。

目前，异尖线虫的检测方法主要包括物理学方法(烛光法、电磁波法、超声波法等)、生物学方法(基因鉴定、酶联免疫法等、酶解消化法)等。水产品加工企业主要采用烛光法(紫外灯烛光法、日光灯烛光法)对水产加工品中的寄生虫进行在线筛选检测，该方法操作简单，但是漏检率高，在准确度和灵敏度上不易达到国际标准，且耗费大量劳动力。生物学方法虽然检测率较高，但是属于破坏性检测范畴，且耗费大量时间和人工成本，难以满足工厂在线检测的要求。

而水产品异杂物无损检测技术正以全面、动态、非破坏性等优点成为国际海洋水产品质量安全领域的前沿热点。基于成像技术的无损检测方法，如近红外检测、超声波成像、可见光检测、X射线成像、高光谱成像、CT成像、磁共振成像技术(MRI)、紫外线技术等，正在用于尝试解决一系列无损检测问题。然而，现有成像技术在寄生虫无损检测中的应用比较有限，科学研究也仍然处于实验室研究阶段，传统无损检测方法或工作量大，或检测成功率低，无法满足水产品加工过程中寄生虫快速检测的需求，检测结果受人为主观因素影响大，具有随意性，一致性差，还没有广泛应用于工厂实践。事实上，异尖线虫的紫外荧光性质早在1970年即被Pippy等人报道。此后，众多研究人员对寄生虫的紫外荧光性质进行了研究，然而基于紫外荧光的寄生虫检测方法仅仅停留在利用该性质的直接观察。

由于水产品本身与寄生虫的紫外荧光成像特性之间存在明显差异，可以利用基于灰度阈值的分割方法对水产品紫外荧光图像进行无损检测。传统的基于固定阈值的图像分割方法特别适用于目标和背景占据不同灰度级范围的图像，具有实现简单、计算量小、运算效率高等特点。然而，在实际水产品加工过程中，由于水产品拍摄环境、成像设备、紫外光照强度、生产线材质、拍摄条件等的不同，基于固定阈值的图像分割方法往往较难获取具有一致性和统一性的标准检测效果，可能导致检测结果性能不稳定，水产品寄生虫判别准确率降低。

发明内容

针对上述问题，本发明的目的是借助紫外荧光成像技术，提供一种基于自动阈值分割技术的快速、高效、准确、智能的水产品寄生虫无损检测方法，以适应大规模水产品加工生产实践的需求，降低劳动力成本，实现在线检测水产品危害因子的目的。

本发明将紫外光源设置于暗箱内，安装在暗箱顶部，将水产品样品放置于载物托盘中央区域，通过紫外光照射激发产生荧光，利用图像采集设备获取水产品紫外荧光图像，并传输至图像分析处理系统进行处理。

本发明通过以下具体步骤实现：

(1)样品采集：采集水产品样品共K批次，每批次包含H个样品；

(2)图像获取：通过紫外光源照射水产样品激发产生荧光，拍摄获取水产品紫外荧光图像I；

(3)预处理：对水产品紫外荧光采集图像I进行灰度变换、平滑降噪、背景消除、数学形态学变换等图像处理；

(4)一维阈值分割处理：在水产品紫外荧光灰度化图像J中，以水产品本身区域为目标，以周围环境区域为背景，基于一维阈值分割算法自动分割水产品自身与环境背景区域：

a)水产品紫外荧光图像灰度化后，设其像素灰度级为L，总灰度频数为M*N，灰度值i的频数为n_i，则灰度值i出现的概率为p_i＝n_i/N，由此建立水产品图像的灰度直方图；

b)假设存在一维分割阈值T(1≤T<L)，将紫外荧光灰度化图像J分为两部分：环境背景区域A_b和水产品区域A_f，分别计算环境背景A_b和水产品自身区域A_f的灰度均值μ_b(T)、μ_f(T)和对应方差并设整幅图像的灰度均值为水产品和环境背景区域A_f、A_b的类间距平方为类内距方差为