[发明专利]一种基于时序变温过程中视觉成像的掺假羊肉定性检测方法

说明书

一种基于时序变温过程中视觉成像的掺假羊肉定性检测方法，以掺假羊肉为研究对象，利用CCD相机获取时序变温过程中不同掺假羊肉样品的CCD图像，并提取其感兴趣区域，进而利用定性检测模型进行羊肉掺假检测的方法。包括先建立掺入不同肉类的掺假羊肉样品定性检测模型，再利用模型对掺假羊肉进行定性检测。本发明通过时序变温的方法来放大不同掺假羊肉的差异性，利用机器视觉技术结合深度学习算法来定性检测掺有不同肉类的掺假羊肉，并获得了较高的判别准确率，这种定性检测方法操作成本低、检测速度快、准确率高，能提高市场上掺假羊肉及其他肉制品检测水平。

技术领域

本发明属于肉类品质快速检测技术领域，尤其涉及一种样品时序变温过程中CCD图像的掺假羊肉定性检测的方法，该检测方法可用于肉类掺假的定性检测。

背景技术

羊肉营养丰富，风味独特，是一种广受人们喜爱的肉类。近年来，世界各地的羊肉产量和消费量也在逐步增加。而羊肉价格远远高于猪肉、鸡肉和鸭肉等普通肉类价格，所以不法分子通常将猪肉、鸡肉、鸭肉等低价值肉类作为掺假原料掺入羊肉中从而获取更大经济利益，掺假羊肉不仅严重侵害了消费者的经济利益、破坏市场秩序，也会引起消费者健康问题和食品安全问题。因此，需要对市场上的羊肉进行检测，判断其是否掺假及掺假类别。现有的掺假羊肉定性检测的技术手段中，免疫法技术试剂选择性高，不能同时分析多种成分；质谱法需要繁琐的样品前处理，时间成本大；光谱技术灵敏度较差、样品建模难度较大、对外界环境要求较高；核磁共振技术对于样品纯度要求高，制备复杂，并且所需仪器价格高昂；电子舌技术实验结果重复性高、鉴别准确率低；且现有研究多侧重于恒温条件下，不能全面地获取肉类颜色信息，具有一定的局限性。

发明内容

本发明目的在于提供一种基于时序变温过程中视觉成像的羊肉掺假定性检测方法，基于不同肉类持续变温过程中表面颜色分布差异显著的原理，通过CCD相机采集系统采集连续变温过程中不同样品的图像，同时将卷积神经网络模型与图像相结合用于掺假羊肉的检测，旨在解决现有羊肉掺假检测技术操作复杂、仪器昂贵以及传统检测模型准确率较低以及获取信息不全等问题。

本发明采用的技术方案如下：

一种基于时序变温过程中视觉成像的掺假羊肉定性检测方法，其特征在于：制备建模样品，采集时序变温过程中CCD图像，然后建立羊肉掺假定性检测模型，再利用该模型对掺入不同肉类的掺假羊肉进行定性检测，包括以下步骤：

步骤一：制备高度、质量一致，密度均匀的具有掺假羊肉代表性的肉质样品；

步骤二：将样品置入温度变化装置进行时序加热或冷却，通过视觉成像采集系统，采集样品在时序变温过程中的CCD图像；

步骤三：利用图像预处理方法去除样品图像背景，提取样品图像形心，并选取样品图像感兴趣区域；

步骤四：将CCD图像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；

步骤五：若所建定性模型效果满足要求则代表模型可行；否则，通过扩充样品集和优化模型并重复步骤一至四，直至满足要求;

所述的利用定性检测模型进行掺假羊肉定性检测的具体步骤如下：

步骤A、制备高度、质量一致，密度均匀的具有掺假羊肉代表性的肉质样品；

步骤B、将样品置入温度变化装置进行时序加热或冷却，通过视觉成像采集系统，采集样品在时序变温过程中的CCD图像；

步骤C、利用图像预处理方法去除样品图像背景，提取样品图像形心，并选取样品图像感兴趣区域；

步骤D、将感兴趣区域下样品的CCD图像数据输入已建立并经过优选的定性判别模型，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，并输出判别结果。

上述掺假羊肉定性检测中，掺入的肉类包括：牛肉、猪肉、鸭肉及其他食用肉类；掺假检测内容为：判别肉类是否掺假及掺假类别；

上述掺假羊肉等级分为：纯羊肉，掺有其他肉类的掺假羊肉，其他肉类；