一种基于计算机视觉的猪肉肌内脂肪含量无损检测方法

摘要

本发明涉及一种基于计算机视觉的猪肉肌内脂肪含量无损检测方法。采用摄像机标定法对CCD数码摄像机进行标定，选取刚从屠宰场购买的猪肉眼肌作为实验样本，对其横截面进行拍照采样，用改进的样本块修复方法对得到的样本图像进行预处理，恢复图像反光区域原有信息。结合最大熵法与迭代法对预处理后的眼肌图像进行图像分割，提取出猪肉大理石花纹。从得到的大理石花纹图像中提取出脂肪数量指标、脂肪分布指标和脂肪纹理指标等291个特征值，根据特征值和化学方法检测结果建立猪肉肌内脂肪含量预测模型，最后通过该模型对猪肉肌内脂肪含量进行预测。利用本发明能很好地预测出猪肉肌内脂肪含量，使得猪肉的营养检测具备客观性、准确性和高效性。

主权项

一种基于计算机视觉的猪肉肌内脂肪含量无损检测方法，其特征在于包括以下步骤：(1)标定摄像机，得到图像中单位像素对应于真实场景中的实际长度；(2)选取猪肉第5‑6根肋骨处背最长肌(俗称为眼肌)作为样本，将样本放置于黑色背景布上，并用白色LED灯对样本进行补光，利用数码照相机对样本横截面进行俯拍，获取猪肉眼肌样本图像，图像大小为1000*1000像素；(3)利用改进的样本块修复方法对得到的样本图像进行预处理，恢复图像反光区域原有信息；(4)结合最大熵法与迭代法对预处理后的眼肌图像进行图像分割，提取出猪肉大理石花纹；(5)从得到的大理石花纹图像中提取出脂肪数量指标、脂肪分布指标和脂肪纹理指标等特征值；(6)根据特征值和化学方法检测结果建立逐步回归预测模型和Fisher判别模型，而后对模型进行检验和结果比较，最后通过该模型对猪肉肌内脂肪含量进行预测。