基于视觉图像的鲅鱼新鲜程度的检测方法

• 作者: 韩秀枝
• 来源期刊: 现代食品科技
• 关键词: 视觉图像 鲅鱼 新鲜程度 检测方法 图像特征 灰度均值
• 年，卷（期）: 2019,（10）
• 所属期刊栏目: 食品安全与检测
• 页码范围: 286-291,115
• 页数: 7页
• 语种: 中文
• DOI: 10.13982/j.mfst.1673-9078.2019.10.039

摘要

鲅鱼新鲜程度是评价其质量好坏的重要因素.为提高鲅鱼检测新鲜程度准确性,研究基于视觉图像的鲅鱼新鲜程度的检测方法.研究对象是某地海鲜市场中的30条鲅鱼,通过鲅鱼视觉图像采集系统采集鲅鱼视觉图像,利用区域填充算法及形态学开运算对采用大津法分割的鱼体二值图像进行填充及去噪,融合上山法与区域生长方法分割鱼眼区域,通过全局动态阈值分割方法分割鱼鳃图像;提取图像特征时,利用图像的R、G、I分量灰度均值提取鱼体、鱼眼及鱼鳃图像颜色特征,采用G分量提取鱼眼中心区域面积.将图像特征输入到NeuroShell 2神经网络判别模型中,实现鲅鱼新鲜程度的有效检测.经实验验证,该方法检测鲅鱼新鲜程度的准确率平均高达98.28％,依据鱼眼中心区域面积+颜色灰度均值特征进行鲅鱼新鲜程度检测的准确率最高,且检测不同死亡时间的鲅鱼新鲜度的检测准确率高达95‰说明鲅鱼新鲜度的检测为海鲜检测提供了理论基础.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	韩秀枝		16	32	3.0	5.0