[发明专利]一种基于荧光响应的罗非鱼除鳞效果可视化方法

权利要求书

1.一种基于荧光响应的罗非鱼除鳞效果可视化方法，其特征在于，所述的基于荧光响应的罗非鱼除鳞效果可视化方法包括以下步骤：

1)样品制备：采集具有代表性的鱼的样品，采用手握式电动去鳞器对样本机械式除鳞，获得鳞片呈随机分布的样品；其中，所述的具有代表性的鱼的样品的重量范围为700-900g；

2)图像采集：将步骤1)中获得的样品取出，置于罗非鱼加工质量在线监测系统的传送台上，送至图像采集区，条形荧光灯与水平线呈45度照射待测的样品，通过工业相机进行原始图像采集；

3)颜色值提取：提取步骤2)中原始图像的ROI区域像素点颜色值，其中，ROI区域选择步骤1)中样品表面去鳞区域和未去鳞区域，并在真彩图像颜色空间下提取ROI区域的11个颜色特征C₁-C₁₁，提取过程如下：

C₁＝R

C₂＝G

C₃＝B

式中，R、G、B为ROI区域的R、G、B值；

4)数据降维：采用主成分分析法对步骤3)中提取的11个颜色特征C₁-C₁₁数据降维，剔除重叠和冗余的数据，获取最佳主成分；

5)模型的建立与评价：通过卷积神经网络算法，建立罗非鱼除鳞效果检测模型并对模型进行评价；其中，基于步骤4)中获得的最佳主成分为特征输入，选取一部分ROI区域的最佳主成分用作训练集，另一部分ROI区域的最佳主成分用作测试集，训练集和测试集比例为7:3，通过准确度、灵敏度、特效度和综合评价指标对模型进行评价；

6)获取可视化图像：将步骤2)获得的原始图像进行图像处理，获取鱼体区域像素点的位置，针对鱼体区域，提取所有像素点的11个颜色特征C₁-C₁₁，并进行步骤4)数据降维，获得最佳主成分，使用步骤5)已建立的罗非鱼除鳞效果检测模型，判定各像素点是否为去鳞区域或是未去鳞区域，并根据判别结果和像素点位置信息将其还原为灰度图像，即判定为去鳞区域的像素点取灰度值130，判定为未去鳞区域的像素点取灰度值0，获得罗非鱼除鳞可视化图像。

2.根据权利要求1所述的基于荧光响应的罗非鱼除鳞效果可视化方法，其特征在于，在步骤2)中，所述的罗非鱼加工质量在线监测系统参数设置为：样品间距10cm、图像位深24、物距350mm、相机图像分辨率1280*720、帧频60fps、光源波段范围360-370nm、滤波片中心波长365nm、传送台移动速度设置为前进速度0.23m/s。

3.根据权利要求1或2所述的基于荧光响应的罗非鱼除鳞效果可视化方法，其特征在于，在步骤3)中，ROI区域选择步骤1)中样品的鱼背、鱼腹、鱼尾处的表面去鳞区域和未去鳞区域。

4.根据权利要求1或2所述的基于荧光响应的罗非鱼除鳞效果可视化方法，其特征在于，在步骤6)中，图像处理包括以下步骤：

6.1)将步骤2)获得的原始图像进行背景分割与干扰区剔除，背景定义为蓝色传送台，干扰区定义为鱼头、鱼尾和鱼鳍；选择颜色阈值与掩模剔除背景与干扰区，获得鱼体图像；

6.2)将步骤6.1)中获得的鱼体图像进行形态学处理，处理包括膨胀腐蚀、小区域去除；其中，膨胀腐蚀操作均取半径为2pixel的圆形结构元素；小区域像素区≤2500pixel²，连通区域判断原则为8邻域。

5.根据权利要求3所述的基于荧光响应的罗非鱼除鳞效果可视化方法，其特征在于，在步骤6)中，图像处理包括以下步骤：

6.1)将步骤2)获得的原始图像进行背景分割与干扰区剔除，背景定义为蓝色传送台，干扰区定义为鱼头、鱼尾和鱼鳍。选择颜色阈值与掩模剔除背景与干扰区，获得鱼体图像；

6.2)将步骤6.1)中获得的鱼体图像进行形态学处理，处理包括膨胀腐蚀、小区域去除；其中，膨胀腐蚀操作均取半径为2pixel的圆形结构元素；小区域像素区≤2500pixel²，连通区域判断原则为8邻域。