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申请/专利权人：合肥工业大学

摘要：本发明提供一种基于多光谱成像无损评价猪肉质量等级的方法及装置，包括暗箱、载物台、多光谱成像仪、可调节LED光源、控制器、计算机、云端服务器、移动端等组成，利用多光谱成像仪中的多光谱成像仪接收样品反射光，反射信号传输给多光谱系统，然后通过所述计算机进行处理并将信息上传所述云端服务器；实现了利用多光谱成像技术对猪肉质量等级进行判断，利用信息融合技术，使猪肉样品肌肉颜色、脂肪颜色及光泽与光谱图像数据进行结合，代替传统的感官评价，具有快速无损、实时数据传输的优点，解决了人工判断主观性强、评价不及时的缺陷。

主权项：1.一种基于多光谱成像无损评价猪肉质量等级的方法，其特征在于,该方法用到的基于多光谱成像无损评价猪肉质量等级的装置，包括：移动端1，所述移动端1用以方便用户查看猪肉质量的评价等级；云端服务器2，所述云端服务器2用以存储猪肉质量等级评价数据；计算机3，所述计算机3用以处理猪肉质量等级评价信息，并通过网络上传至所述云端服务器2中存储；暗箱4，所述暗箱4底部设置有载物台41，所述载物台41的上方放置有猪肉样品42；多光谱成像仪43，所述多光谱成像仪43包括多光谱相机、光谱仪和透镜，所述多光谱成像仪安装在所述暗箱4的顶部内壁上，且所述多光谱成像仪43位于所述猪肉样品42的正上方；可调节LED光源44，所述可调节LED光源44设置在所述多光谱成像仪43的两侧，所述可调节LED光源44朝向所述载物台41并照射所述猪肉样品42的位置；控制器5，所述控制器5用以控制所述多光谱成像仪43和所述可调节LED光源44；该方法包括以下步骤:S1:首先检测人员准备所述猪肉样品42，然后预热所述多光谱成像仪43并维持30min以上，通过现有的标准白板、黑板和几何板对所述多光谱成像仪43进行校准；然后经所述可调节LED光源44照射，使得多光谱成像仪43接收猪肉样品42的反射信息；S2：反射信息通过图像采集单元传输到所述计算机3，所述计算机3分析多光谱图像信息，进行基于多项式回归的空间一致性校正，解决所述猪肉样品42表面反射特性与标准校正板的差异；S3：采用自动阈值分割方法或最大熵阈值分割法实现所述猪肉样品42的光谱图像与背景分割；通过中值滤波、高斯滤波及均值滤波中的一种或多种方法降噪，对孤立杂点和相对密集的杂点进行消除，实现噪音的有效消除和图像边缘的保护，得到完整的猪肉图像信息，确定所述猪肉样品42感兴趣区域，提取感兴趣区域中心波长对应的光谱反射值；S4：利用核模糊C均值聚类法分割肌肉和脂肪组织，经二值化处理，图像中肌肉像素点置为0，脂肪像素点置为1；S5：通过图像分析提取颜色特征向量，并与猪肉感官评分和色差仪结果进行相关性分析，建立猪肉质量等级与图像颜色特征之间的多元线性回归预测模型；S6：选取N，N≥5个经感官评定和色差分析肌肉颜色、脂肪颜色及光泽后进行质量等级评价的所述猪肉样品42，以这些所述猪肉样品42的质量等级作为输出，通过以上S1-S5提取的特征向量作为输入，采用BP神经网络的方法建立不同猪肉质量等级的数据库模型，其中隐层神经元的数目可以参照以下公式： 式中n为隐层神经元数目，ni为输入层维数，n0为输出层神经元的数目，a为1-10之间的常数；S7：通过所述多光谱成像仪43拍摄待测猪肉样品的多光谱图像，将以上S1-S5提取的特征向量作为输入，使用S6建立的模型进行评价，判定每一像素集合的猪肉质量级别；S8：综合判断各像素集的肌肉色、脂肪色和光泽评价结果所占比重，以最多数目像素集类型确定整块猪肉的质量级别并输出结果。

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