[发明专利]一种用于评价肉类反复冻融次数的比色卡及其制备方法和应用

说明书

一种用于评价肉类反复冻融次数的比色卡制作方法。比色卡制作时包括以下步骤：制备肉类样品，在相同冷冻时间和解冻温度的情况下，以冻融次数为变量，分别在冻融次数为0‑7次的范围内，每隔24h解冻一次采集样品图像，并将不同冻融次数的图像分类保存；将采集的图像数据进行预处理，然后使用K‑Means算法制作比色卡。制备得到的比色卡包括不同冻融次数下肉类样品颜色所对应的色块，在各色块下标注有样品的冻融次数。将该比色卡应用于评价肉类冻融次数，优点是：该比色卡操作简单，识别速度较快；制作的比色卡具有良好的可行性和稳定性且比色卡的识别准确率较高，可以实现对猪肉反复冻融次数快速的、科学的、标准的识别。

技术领域

本发明涉及肉品质量评价领域，具体涉及一种用于评价肉类反复冻融次数的比色卡及其制备方法和应用。

背景技术

现代肉制品产业中，畜禽冷冻肉是国家调节肉食品市场的重要产品，也是肉类产品在国内地区间流通和进出口贸易的主要形态。相对于新鲜肉，冷冻肉的低温条件能够抑制大多数微生物的生长繁殖、降低酶活性、延长产品货架期、可增加肉制品消费的机动性和可支配性，但肉在冷冻过程中会产生大小不一的冰晶体，冰晶的形成不仅能破坏细胞膜，损坏肉的组织结构，而且能引起解冻后肉品中大量汁液的流失，同时也会引起肉制品中蛋白质氧化和脂肪氧化，从而使肉的颜色发生变化。对于消费者而言，购买时，颜色更为直观，并且在非接触状态下，颜色是消费者评判产品质量的重要依据，同时也是判断肉冻融次数和新鲜度最先导的感官要素。但仅凭肉眼判别颜色，很容易因主观性较强及重复性不高等原因而出现误判、漏判的情况，若通过精密仪器测定，又会带来成本过高、效率过低或者污染样品的问题。

发明内容

为解决现有技术中的上述技术问题，本发明提供一种快速的、科学的、标准的一种用于评价肉类反复冻融次数的比色卡制作方法。

本发明技术方案如下：

本发明的第一个目的是提供一种用于评价肉类冻融次数的比色卡制作方法，所述制备方法包括以下步骤：

1)采集不同冻融次数的样品：

取肉类样品，以冻融次数为变量，在融化后每次再冷冻温度、冷冻时间均相同的情况下，获得不同冻融次数的样品；

2)图像采集：

步骤1)采集获得的不同冻融次数的样品解冻后，使用照相机分别拍摄采集图像，保持照相机视场内光照强度稳定，拍摄光线亮度相同，拍摄图像清晰，优选的，每个样品拍摄张数不少于3张，拍照前用吸油纸擦拭拍照部位的水渍和油渍，避免出现因猪肉表面油脂或融化产生水分导致的镜面反射产生的反光点，按不同冻融次数将图像分类保存；

3)图像预处理：

对步骤2)采集的各张图像分别采用以下3种方式进行预处理：1、随机旋转；2、随机翻转；3、拉伸变换；进而提高样本的数量，以增加测试结果的准确性；

4)使用K-Means算法制作比色卡

将经步骤3)预处理的图像信息采用图像处理程序TensorFlow转化为计算机能够识别的参数：

首先在每张经步骤3)预处理的图像上各提取不少于10个4×4像素块，使用大小为2×2、步长为1的滑块分别遍历各4×4的像素块，将遍历结果按不同冻融次数分类，获得各冻融次数样品图像的所有4×4像素块所包含的R、G、B值；R、G、B值是对应的是红(Red)、绿(Green)、蓝(Blue)；

其次，使用K-Means算法对上述获得的各冻融次数样品图像的所有4×4像素块所包含的R、G、B值遍历结果进行聚类，通过欧氏距离来计算每个聚类点之间的距离，并最终确定各聚类点群中心点，分别提取每个类别中的中心点对应的R、G、B值并做均值处理，得出各冻融次数样品图像的平均R、G、B值；