基于机器视觉的猪肉外观品质实时检测分级方法与装置

摘要

本发明公开了一种基于机器视觉的猪肉外观品质实时检测分级方法与装置。包括猪肉图像获取硬件部分和分级软件部分，其中图像获取硬件部分由相机、镜头、偏振镜、光源、计算机等组成。采集猪肉图像；利用分级软件进行实时图像处理和特征提取；得到反映猪肉外观品质的特征信息；再利用预测模型对肉品质进行评价，对眼肌肉完成颜色、大理石纹和嫩度以及综合品质的等级评定，对五花肉完成肌肉颜色、肥瘦性以及综合品质的等级评定。利用本发明能使我国猪肉品质检测具备客观性、准确性和高效性。

主权项

一种基于机器视觉的猪肉外观品质实时检测分级方法，采集猪肉图像，进行实时图像处理、特征提取，然后利用分级软件对猪肉的外观品质进行检测与分级，其具体步骤如下：1)建立猪肉外观品质分级软件系统：首先根据我国农业行业制定的猪肉外观品质分级标准以及消费者实际购买时对品质指标的要求，确定检测指标，建立猪肉外观品质评价体系；接着对猪肉各外观品质指标进行感官评分；对评分后的猪肉采集猪肉图像，对图像进行处理，提取出待检测的各特征指标；再利用提取的图像特征指标与相应的感官评定分值建立各自的定量分级模型；最后根据各单测指标在综合品质中的权重建立猪肉综合品质定量分级模型；2)进行实时检测：实时检测时，采集猪肉图像后进行图像处理、特征提取，然后利用单一品质分级模型对单个指标进行预测得到其对应的等级，最后根据综合等级定量模型得到猪肉综合等级；其特征在于：所述的猪肉包括眼肌肉和五花肉的外观品质检测与分级，针对眼肌肉提取的图像特征指标包括肌肉颜色、大理石纹和纹理，针对五花肉提取的图像特征指标包括肌肉颜色、肌肉脂肪面积比和肌肉脂肪均匀性；所述的提取的图像特征指标，当针对的是眼肌肉时，其具体操作步骤包括：去除噪声和背景分割、脂肪和肌肉组织分割、背最长肌区域提取、肌肉颜色、大理石纹和嫩度图像特征提取；当针对的是五花肉时，其具体操作步骤包括：去除噪声、背景分割、脂肪与肌肉区域分割与标记、计算肌肉颜色、肌肉脂肪面积比率、肌肉脂肪面积均匀性图像特征信息；所述的根据国家农业行业标准确定的检测指标适用于眼肌肉，包括肌肉颜色、大理石纹和嫩度；根据消费者实际购买时对品质指标的要求确定的指标适用于五花肉；包括肌肉颜色、肥瘦比、肥瘦均匀性。