基于改进惯性矩算法的冷鲜猪肉新鲜度激光散斑-IngentaConnect.PDF

第 33 卷 第 7 期 农 业 工 程 学 报 Vol.33 No.7 268 2017 年 4 月 Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering Apr. 2017 基于改进惯性矩算法的冷鲜猪肉新鲜度激光散斑图像检测 蔡健荣，刘梦雷，孙 力，卢 越，杨 杭 （江苏大学食品与生物工程学院，镇江 212013 ） 摘 要：为了探究激光散斑技术检测冷鲜猪肉新鲜度的可行性，用 660 和 465 nm 2 种波长的激光对宰后 24 h 的猪肉样本 在 7 d 内的激光散斑图像进行采集。以时间序列散斑（time history of speckle pattern ，THSP ）图像的惯性矩（inertia moment ， IM ）作为散斑活性，研究冷鲜猪肉散斑活性随货架期的变化规律。通过分析 2 种波长不同行的选取对 IM 值的影响，发 现不同波长其奇偶行 IM 的规律不同，并针对传统IM 算法容易出现异常值、稳定性差等缺点提出 3 点改进：设计排序算 法动态选择散斑活性最高峰及周围 2 个相邻行，依此计算样本 IM 值；改进共生矩阵的修正矩阵计算方法；改进非零元素 偏离对角线距离的计算方法。结果显示，改进方法可以有效地抑制异常值干扰，冷鲜猪肉散斑活性随货架期呈现先上升 后下降的变化趋势。根据测得的挥发性盐基氮值（total volatile basic nitrogen ，TVB-N ）和散斑活性IM 值建立猪肉新鲜度 等级预测模型，结果显示 465 nm 波长的激光判别效果要好于 660 nm 激光，其训练集和预测集的识别率能达到 87.5%和 89.29%。试验结果表明利用激光散斑技术检测冷鲜猪肉新鲜度的具有可行性。 关键词：图像处理；无损检测；算法；冷鲜猪肉；新鲜度；激光散斑；惯性矩；共生矩阵 doi ：10.11975/j.issn.1002-6819.2017.07.035 中图分类号：S123; TN247 文献标志码：A 文章编号：1002-6819(2017)-07-0268-07 蔡健荣，刘梦雷，孙 力，卢 越，杨 杭. 基于改进惯性矩算法的冷鲜猪肉新鲜度激光散斑图像检测[J]. 农业工程学 报，2017，33(7)：268－274. doi ：10.11975/j.issn.1002-6819.2017.07.035 Cai Jianrong, Liu Menglei, Sun Li, Lu Yue, Yang Hang. Laser speckle image detection of chilled pork freshness based on improved moment of inertia algorithm[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2017, 33(7): 268 －274. (in Chinese with English abstract) doi ： 10.11975/j.issn.1002-6819.2017.07.035