基于多源信息融合技術(shù)的豬肉新鮮度無(wú)損檢測(cè)方法研究.pdf

1、我國(guó)豬肉的生產(chǎn)與消費(fèi)量均居世界第一,同時(shí)豬肉及其制品的出口也為我國(guó)創(chuàng)造了巨大的貿(mào)易順差。豬肉新鮮度是評(píng)價(jià)豬肉品質(zhì)優(yōu)劣的重要指標(biāo)。豬肉的新鮮與否直接決定了豬肉的食用安全。因此建立豬肉新鮮度的快速、準(zhǔn)確、無(wú)損檢測(cè)的檢測(cè)方法有著重要的科學(xué)意義和應(yīng)用價(jià)值。
　　 論文選取豬里脊肉與后腿肉作為試驗(yàn)材料,分別使用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)和電子鼻技術(shù)采集豬肉圖像和氣體特征信息,通過(guò)多源信息融合技術(shù)將豬肉圖像特征信息與豬肉氣體特征信息進(jìn)行融合,建立了豬肉

2、新鮮度無(wú)損檢測(cè)模型,以達(dá)到對(duì)豬肉不同部位新鮮度進(jìn)行快速、準(zhǔn)確識(shí)別的目的。主要研究結(jié)論如下:
　　 1)建立了基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的豬肉圖像采集系統(tǒng)。根據(jù)豬肉圖像的采集需要對(duì)圖像傳感器和圖像采集卡進(jìn)行選型,構(gòu)建了豬肉圖像采集裝置。采用MATLAB語(yǔ)言編寫(xiě)出圖像處理與分析程序,并通過(guò)MATLAB中GUI模塊生成程序界面,設(shè)計(jì)了豬肉圖像采集軟件。
　　 2)優(yōu)化了豬肉圖像消噪方法,優(yōu)選了豬肉圖像特征參數(shù),建立了基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)

3、的豬肉新鮮度識(shí)別模型。
　　 通過(guò)比較中值濾波法與均值濾波法對(duì)豬肉圖像的消噪效果,確定中值濾波法為最優(yōu)的消噪方法；采用RGB、L*a*b*、HIS顏色模型的顏色特征參數(shù)與豬肉貯存時(shí)間建立擬合模型,根據(jù)各擬合模型決定系數(shù)R2值的大小,確定L*a*b*顏色模型中的顏色特征參數(shù)L*、a*、b*作為豬肉圖像特征參數(shù)最優(yōu)；根據(jù)平行化學(xué)實(shí)驗(yàn)測(cè)量的各樣本TVB-N值對(duì)豬里脊肉與后腿肉樣本進(jìn)行編碼,并以此為依據(jù),采用訓(xùn)練集中的394個(gè)圖像樣本建

4、立基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的豬肉新鮮度識(shí)別模型。采用驗(yàn)證集中96個(gè)圖像樣本對(duì)模型進(jìn)行驗(yàn)證,結(jié)果表明:模型對(duì)驗(yàn)證集中豬里脊肉與豬后腿肉圖像樣本區(qū)分的正確率達(dá)到100％,模型對(duì)驗(yàn)證集中豬肉新鮮度識(shí)別的正確率達(dá)76％,那么可以采用多源信息融合技術(shù)進(jìn)一步提高模型識(shí)別的正確率。
　　 3)建立了基于電子鼻技術(shù)的豬肉氣體特征信息采集系統(tǒng)。根據(jù)豬肉腐敗過(guò)程中產(chǎn)生的氣體成分,選取TGS822、TGS832、TGS825和TGS826氣體傳感器搭建電子

5、鼻氣體傳感器陣列,構(gòu)建豬肉氣體信息采集裝置。采用LabVIEW語(yǔ)言編寫(xiě)電子鼻氣體信息采集軟件,實(shí)現(xiàn)電子鼻系統(tǒng)對(duì)氣體信息的顯示與保存、氣體傳感器解吸附過(guò)程的監(jiān)測(cè)、氣體特征信息的分析與特征參數(shù)的提取。
　　 4)對(duì)電子鼻系統(tǒng)的試驗(yàn)因素:頂空時(shí)間、樣本質(zhì)量、采樣時(shí)間進(jìn)行了優(yōu)化,對(duì)氣體信息特征參數(shù)進(jìn)行優(yōu)選,采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立基于電子鼻技術(shù)的豬肉新鮮度識(shí)別模型。
　　 根據(jù)電子鼻氣體傳感器信號(hào)響應(yīng)曲線特征的分析,確定電子鼻對(duì)氣體

6、樣本的測(cè)量時(shí)間為90s；以豬里脊肉與豬后腿肉為研究對(duì)象,采用主成份分析法(PCA)、曲線擬合法對(duì)頂空時(shí)間、樣本質(zhì)量進(jìn)行了優(yōu)化,確定最優(yōu)頂空時(shí)間為3min,最優(yōu)樣本質(zhì)量為60g；通過(guò)對(duì)電子鼻氣體傳感器采集的信息進(jìn)行主成份分析(PCA),確定以電子鼻氣體傳感器電壓的穩(wěn)態(tài)值與各傳感器在潔凈空氣中電壓值的差值,作為豬肉氣味特征參數(shù)。以TVB-N測(cè)量值對(duì)豬肉樣本的新鮮度進(jìn)行編碼,采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立基于電子鼻技術(shù)的豬肉新鮮度識(shí)別模型。以訓(xùn)練集中的

7、394個(gè)豬肉氣體信息樣本及其新鮮度編碼對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練,采用驗(yàn)證集中96個(gè)氣體樣本對(duì)模型進(jìn)行驗(yàn)證,結(jié)果表明:模型對(duì)豬肉新鮮度識(shí)別的正確率為86.5％,那么可以采用多源信息融合技術(shù)進(jìn)一步提高模型識(shí)別的正確率。
　　 5)采用多源信息融合技術(shù),將氣體信息與圖像信息進(jìn)行融合,建立基于多源信息融合技術(shù)的豬肉新鮮度識(shí)別模型。
　　 通過(guò)對(duì)融合方式的分析,確定以特征層信息融合方式作為豬肉多源信息融合方式；采用3層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、3層RB

8、F神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和最小二乘支持向量機(jī)的融合方法,分別建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和最小二乘支持向量機(jī)的豬肉多源信息融合模型。融合訓(xùn)練集包含394個(gè)樣本,融合驗(yàn)證集包含96個(gè)樣本。根據(jù)測(cè)量的TVB-N值對(duì)豬里脊肉與后腿肉樣本進(jìn)行編碼,以融合訓(xùn)練集樣本及其新鮮度編碼,建立基于多源信息融合技術(shù)的豬肉新鮮度識(shí)別模型。驗(yàn)證集對(duì)模型的驗(yàn)證結(jié)果表明:基于多源信息融合方法,通過(guò)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、最小二乘支持向量機(jī)建立的豬肉新鮮度識(shí)別模型對(duì)驗(yàn)證