基于改进惯性矩算法的冷鲜猪肉新鲜度激光散斑图像检测

• 作者: 刘梦雷 卢越 孙力 杨杭 蔡健荣
• 来源期刊: 农业工程学报
• 学科: 农学
• 关键词: 图像处理 无损检测 算法 冷鲜猪肉 新鲜度 激光散斑 惯性矩 共生矩阵
• 年，卷（期）: 2017,（7）
• 所属期刊栏目: 农产品加工工程
• 页码范围: 268-274
• 页数: 7页
• 分类号: S123|TN247
• 字数: 4406字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11975/j.issn.1002-6819.2017.07.035

摘要

为了探究激光散斑技术检测冷鲜猪肉新鲜度的可行性,用660和465 nm 2种波长的激光对宰后24 h的猪肉样本在7 d内的激光散斑图像进行采集.以时间序列散斑(time history of speckle pattern,THSP)图像的惯性矩(inertia moment,IM)作为散斑活性,研究冷鲜猪肉散斑活性随货架期的变化规律.通过分析2种波长不同行的选取对IM值的影响,发现不同波长其奇偶行IM的规律不同,并针对传统IM算法容易出现异常值、稳定性差等缺点提出3点改进:设计排序算法动态选择散斑活性最高峰及周围2个相邻行,依此计算样本IM值;改进共生矩阵的修正矩阵计算方法;改进非零元素偏离对角线距离的计算方法.结果显示,改进方法可以有效地抑制异常值干扰,冷鲜猪肉散斑活性随货架期呈现先上升后下降的变化趋势.根据测得的挥发性盐基氮值(total volatile basic nitrogen,TVB-N)和散斑活性IM值建立猪肉新鲜度等级预测模型,结果显示465 nm波长的激光判别效果要好于660 nm激光,其训练集和预测集的识别率能达到87.5%和89.29%.试验结果表明利用激光散斑技术检测冷鲜猪肉新鲜度的具有可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蔡健荣	江苏大学食品与生物工程学院	97	1845	26.0	41.0
2	孙力	江苏大学食品与生物工程学院	35	220	9.0	14.0
3	卢越	江苏大学食品与生物工程学院	2	15	2.0	2.0
4	刘梦雷	江苏大学食品与生物工程学院	2	13	1.0	2.0
5	杨杭	江苏大学食品与生物工程学院	1	13	1.0	1.0