[发明专利]一种基于结构光高光谱成像技术的冷鲜猪大排肉中热杀索丝菌含量的检测方法在审
申请号: | 202211679304.6 | 申请日: | 2022-12-27 |
公开(公告)号: | CN115980041A | 公开(公告)日: | 2023-04-18 |
发明(设计)人: | 潘磊庆;章泽华;刘小花;兰维杰;屠康;周彬静;彭菁;丁方晨 | 申请(专利权)人: | 南京农业大学 |
主分类号: | G01N21/84 | 分类号: | G01N21/84;G01N21/359;G01N21/55;G06V10/26;G06V10/764 |
代理公司: | 南京天华专利代理有限责任公司 32218 | 代理人: | 刘畅;徐冬涛 |
地址: | 210000 *** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 结构 光谱 成像 技术 冷鲜猪大排肉中热杀索丝菌 含量 检测 方法 | ||
1.一种基于结构光高光谱成像技术的冷鲜猪大排肉中热杀索丝菌含量的检测方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤一,选取大小相近、厚度均匀的冷鲜猪大排肉;
步骤二,将预灭菌的冷鲜猪大排肉浸泡于热杀索丝菌悬液;
步骤三,采集0-9d冷鲜猪大排肉三个相位的结构光高光谱图像;对采集到的结构光高光谱图像进行校正,得到标准图像;
步骤四,在步骤三完成后,对冷鲜猪大排肉进行热杀索丝菌含量的测定;
步骤五,将校正后的结构光高光谱图像解调,获取AC图像和DC图像;
步骤六,提取结构光高光谱图像中AC图像或DC图像的420-700nm波段范围的光谱信息,建立热杀索丝菌含量预测模型;
步骤七,利用建立的预测模型对冷鲜猪大排肉中热杀索丝菌含量进行检测。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于:所述步骤一中冷鲜猪大排肉的直径约为10cm、高度约为1cm。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于:所述步骤二中冷鲜猪大排肉的预灭菌条件为75%的酒精擦拭,紫外灯照射15min;热杀索丝菌菌悬液浓度为103-104CFU/mL。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于:所述步骤三中使用的结构光高光谱成像系统由可见-近红外高光谱成像系统和DLi CEL5500型DMD数字投影仪组合而成,DLi CEL5500型数字投影仪用于生成结构光投影模式,高光谱成像系统用于采集结构光模式下的高光谱图像;该系统的光源设置为250W,投影仪相对于垂直入射角为15°,光源和相机镜头分别距样本12.0cm和24.0cm,相机的曝光时间设置为29ms;因为DLi CEL5500型数字投影仪的最优波段范围是420-700nm,所以结构光高光谱图像所提取的波长范围为420-700nm。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于:所述步骤四中用于热杀索丝菌含量测定的选择性培养基为STAA琼脂培养基。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于:所述步骤五中使用的空间频域为F40:40m-1,该空间频域下三个相位的图像根据不同公式分别解调为AC交流图像和DC直流图像,其中:
式中,I1、I2、I3分别表示采集的三个相位偏移反射图像。
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于:所述步骤六中使用ENVI 5.1对冷鲜猪大排肉进行光谱反射率的提取和图像分割,最终以目标区域光谱反射率的平均值作为冷鲜猪大排肉的光谱信息;使用的建模方法有偏最小二乘PLS和支持向量机SVM;使用的预处理方法有标准正态变量法SNV、多元散射校正MSC、正交信号校正法OSC、平滑法Smoothing、一阶导数法1st。
8.根据权利要求7所述的方法,其特征在于:所述步骤六中,基于结构光高光谱图像中AC图像的420-700nm波段范围的光谱信息,使用1st算法进行预处理,建立PLS热杀索丝菌含量预测模型。
9.根据权利要求7所述的方法,其特征在于:所述步骤六中,筛选420-700nm波段的特征波长,基于特征波长的光谱信息,建立热杀索丝菌含量预测模型;所述特征波长筛选方法有连续投影算法SPA和竞争性自适应重加权算法CARS。
10.根据权利要求9所述的方法,其特征在于:所述步骤六中,使用SPA算法提取结构光高光谱图像中DC图像的420-700nm波段范围内特征波长,使用SNV算法进行预处理,建立SVM热杀索丝菌含量预测模型。
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