基于视觉图像的鲅鱼新鲜程度的检测方法

论文摘要

鲅鱼新鲜程度是评价其质量好坏的重要因素。为提高鲅鱼检测新鲜程度准确性,研究基于视觉图像的鲅鱼新鲜程度的检测方法。研究对象是某地海鲜市场中的30条鲅鱼,通过鲅鱼视觉图像采集系统采集鲅鱼视觉图像,利用区域填充算法及形态学开运算对采用大津法分割的鱼体二值图像进行填充及去噪,融合上山法与区域生长方法分割鱼眼区域,通过全局动态阈值分割方法分割鱼鳃图像;提取图像特征时,利用图像的R、G、I分量灰度均值提取鱼体、鱼眼及鱼鳃图像颜色特征,采用G分量提取鱼眼中心区域面积。将图像特征输入到Neuro Shell 2神经网络判别模型中,实现鲅鱼新鲜程度的有效检测。经实验验证,该方法检测鲅鱼新鲜程度的准确率平均高达98.28%,依据鱼眼中心区域面积+颜色灰度均值特征进行鲅鱼新鲜程度检测的准确率最高,且检测不同死亡时间的鲅鱼新鲜度的检测准确率高达95%,说明鲅鱼新鲜度的检测为海鲜检测提供了理论基础。

论文目录

• 1 材料与方法
•   1.1 实验材料
•   1.2 仪器与设备
•   1.3 实验方法
•     1.3.1 图像分割
•       1.3.1. 1 鱼体分割
•       1.3.1. 2 鱼眼分割
•       1.3.1. 3 鱼鳃分割
•     1.3.2 图像特征提取
•       1.3.2. 1 鱼的R、G、I分量灰度均值
•       1.3.2. 2 提取鱼眼中心区域面积
•     1.3.3 数据统计分析
• 2 结果与讨论
• 3 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 韩秀枝

关键词: 视觉图像,鲅鱼,新鲜程度,检测方法,图像特征,灰度均值

来源: 现代食品科技 2019年10期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅰ辑,农业科技,信息科技

专业: 轻工业手工业,水产和渔业,计算机软件及计算机应用

单位: 漯河食品职业学院信息工程系

基金: 河南省高等学校重点科研项目(18A610004)

分类号: TP391.41;TS254.7

DOI: 10.13982/j.mfst.1673-9078.2019.10.039

页码: 286-291+115

总页数: 7

文件大小: 1894K

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