专利详细信息
文献类型:专利
专利类型:发明专利
是否失效:否
是否授权:否
申 请 号:CN201310262132.7
申 请 日:20130627
申 请 人:山东商业职业技术学院 山东鲁商物流科技有限公司
申请人地址:250103 山东省济南市历城区旅游路4516号
公 开 日:20130904
公 开 号:CN103278609A
代 理 人:张维斗
代理机构:37205 济南舜源专利事务所有限公司
语 种:中文
摘 要:本发明提供了一种基于多源感知信息融合的肉品新鲜度检测方法,其利用近红外光谱仪、计算机视觉系统和电子鼻同时分别采集样品的内外部信息,并对所采集到的各信息进行特征提取、融合处理,结合肉品新鲜等级评定标准,对肉品新鲜程度进行分级评定,步骤如下:建立肉品新鲜度分级评定标准;建立肉品新鲜度分级预测模型;待测样品的新鲜度分级评定。本发明综合利用光谱、图像和气味指纹信息,对肉品的内外部品质进行综合测定,能够实现肉品新鲜度快速、简便、客观的分级评定。
主 权 项:1.一种基于多源感知信息融合的肉品新鲜度检测方法,其特征在于:利用近红外光谱仪、计算机视觉系统和电子鼻同时分别采集样品的内外部信息,并对所采集到的各信息进行特征提取、融合处理,结合肉品新鲜等级评定标准,对肉品新鲜程度进行分级评定,其具体步骤如下: 1) 建立肉品新鲜度分级评定标准: 将肉样品分成两份,根据肉品新鲜度检测的标准,对其中一份样品进行感官检测、理化检测和微生物检测,包括色泽、气味、弹性、粘度、持水力、挥发性盐基氮、pH值、硫化氢和菌落总数,同时确定各指标的权重,建立肉品新鲜度分级评定标准:新鲜肉、次新鲜肉和腐败肉;其中,所述样品为片状或肉糜状; 2)建立肉品新鲜度分级预测模型: 利用近红外光谱仪、计算机视觉系统和电子鼻分别同时采集另一份样品的光谱信息、图像信息和气味指纹信息,并将所采集到的上述信息传入计算机,计算机对获得信息分别进行光谱预处理、图像预处理和气味指纹数据预处理,之后通过主成分分析法,分别提取反映样品新鲜度的光谱特征、图像特征和气味指纹特征,并采用偏最小二乘法在特征层对所述的光谱特征、图像特征和气味指纹特征进行融合;与所建立的肉品新鲜度分级评定标准相关联,结合模式识别方法,在决策层作出肉品新鲜程度的判断,建立肉品新鲜度分级预测模型; 3)待测样品的新鲜度分级评定: 检测时,通过近红外光谱仪、计算机视觉系统和电子鼻分别采集待测样品的光谱信息、图像信息和气味指纹信息,并将其传入计算机;计算机对传入的各信息分别进行预处理、特征提取和特征层融合,并在决策层进行模式识别,给出待测样品新鲜度的分级评定结果。
关 键 词:肉品 新鲜度 分级评定 计算机视觉系统 等级评定标准 光谱仪 采集样品 分级预测 感知信息 特征提取 指纹信息 综合测定 电子鼻 近红外 融合 光谱 采集 图像 检测
IPC专利分类号:G01N33/12(20060101)
参考文献:
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引证文献:
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同被引文献:
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