雞蛋食用安全品質(zhì)檢測方法研究.pdf

1、1、為了尋找雞蛋光反射特性及其新鮮度的變化關(guān)系，采用光譜儀采集不同新鮮程度雞蛋的帶殼蛋與內(nèi)容物的光譜反射曲線，對比檢測雞蛋哈夫單位，研究發(fā)現(xiàn)帶殼雞蛋的反射率與其殼色有關(guān)，不同殼色雞蛋的光反射率差異明顯；去殼液態(tài)整蛋的反射率與其新鮮度有關(guān)，不同新鮮度的液態(tài)整蛋的光反射特性差異明顯：帶殼雞蛋在比較新鮮時光反射率最大。
　　 2、構(gòu)建了用于圖像采集的計算機(jī)視覺系統(tǒng)，分析了光源、電壓、光照度等因素對雞蛋圖像質(zhì)量的影響，確定了適合雞蛋圖像

2、采集的最佳環(huán)境條件。
　　 3、系統(tǒng)分析了不同光源下雞蛋圖像顏色特征與新鮮度的關(guān)系。采用圖像處理算法有效分離雞蛋透射光圖像區(qū)域，建立了透射光圖像的整蛋、蛋清及蛋黃三區(qū)域的顏色特征與新鮮度的關(guān)系模型，結(jié)果表明，白殼蛋蛋黃區(qū)域的顏色特征模型檢測效果明顯，褐殼蛋整蛋和蛋清區(qū)域的顏色特征模型檢測效果均明顯，模型相關(guān)系數(shù)均為0.9以上，且實際檢驗誤差最??；研究了兩種光源的反射光圖像顏色紋理特征與新鮮度的關(guān)系，紫外光源雞蛋新鮮度模型檢測效果

3、最好，褐殼蛋模型相關(guān)系數(shù)達(dá)0.94，哈夫值檢驗誤差在±3之內(nèi)，白殼蛋模型相關(guān)系數(shù)為0.86，檢驗誤差在±5之內(nèi)。紋理參數(shù)值與新鮮度關(guān)系不明顯。
　　 4、結(jié)合雞蛋內(nèi)容物自身結(jié)構(gòu)特點，研究了雞蛋圖像形態(tài)特征與新鮮度的相關(guān)關(guān)系。采取有效圖像處理，使蛋黃和氣室特征顯現(xiàn)。選取蛋黃與整蛋面積比值、氣室面積比與整蛋面積比值、氣室高度與整蛋長軸長度比值作為形態(tài)特征參數(shù)，建立三特征值與新鮮度的關(guān)系模型，研究結(jié)果表明，三比值隨著新鮮度的降低而逐漸

4、增大。蛋黃面積比與新鮮度有著顯著的線性關(guān)系，氣室面積比、氣室高度比與新鮮度均存在顯著的多項式關(guān)系。經(jīng)檢驗通過三特征模型判別雞蛋新鮮度的正確率均為91％以上。
　　 5、針對現(xiàn)有雞蛋新鮮度衡量指標(biāo)的缺陷，提出一種新型新鮮度指標(biāo)----當(dāng)量密度，研究發(fā)現(xiàn)，雞蛋當(dāng)量密度隨著貯藏時間的延長而逐漸下降，二者之間存在著極為顯著的線性關(guān)系。大小不同的雞蛋新鮮度變化快慢有差異，個大的雞蛋比個小的雞蛋新鮮度變化慢，耐貯藏。
　　 6、采用

5、紫外分光光度計和顯微圖像儀研究了內(nèi)部感染沙門氏菌雞蛋的生化特性、光學(xué)特性與顯微圖像特性，結(jié)果表明感染沙門氏菌雞蛋新鮮度下降得快，在貯藏相同天數(shù)后帶菌蛋吸光度比正常蛋大，帶菌蛋與正常蛋的顯微圖像無明顯差異，在本文的試驗條件下用本文的方法難以鑒別沙門氏菌蛋；研究了基于圖像的外殼帶菌蛋物理檢測方法，通過紫外光源獲得帶菌蛋的圖像特征，建立了自動識別模式，經(jīng)檢驗?zāi)Ｊ秸_率達(dá)90%，表明該方法可行。
　　 7、研究了基于小波變換的蛋殼裂紋檢