文献类型：期刊文章

作　　者：姜沛宏[1,2] 张玉华[1,2] 钱乃余[1,2] 张长峰[1,2] 陈东杰[1]

机构地区：[1]山东商业职业技术学院,山东省农产品贮运保鲜技术重点实验室,济南250103 [2]山东国家农产品现代物流工程技术研究中心,济南250103

出　　处：《食品科技》

基　　金：国家科技支撑计划项目(2013BAD19B02);山东省自主创新及成果转化专项(2014ZZCX02701)

年　　份：2015

卷　　号：40

期　　号：3

起止页码：296-300

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2014、CAS、CSA-PROQEUST、FSTA、PROQUEST、RCCSE、核心刊

摘　　要：利用机器视觉技术对肉品新鲜度分级方法进行研究,经过图像处理提取RGB和HIS色彩模型的特征分量,分析这些特征分量在肉品贮藏期间的变化趋势,依据TVB-N含量将肉品划分为新鲜、次新鲜和腐败3个级别,应用神经网络建立基于RGBHIS特征分量的肉品新鲜度分级模型。结果显示,牛肉图像的R值随贮藏时间的延长线性降低,G、B值则随贮藏时间的延长线性增加;H值指向由红转为蓝绿色,B值随贮藏时间的延长先减后增,而I值没有明显的趋向性。运用神经网络建立肉品新鲜度分级模型判别正确率达90%以上,表明基于机器视觉技术对肉类新鲜度进行分级是可行的。

关 键 词：机器视觉 色彩模型  新鲜度 神经网络 无损检测

分 类 号：TS251.1]