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以计算机视觉为基础,研究使用图像特征检测猪肉新鲜度的方法,通过对采集到的猪肉图像进行消噪和图像分割处理,从背景中分离出猪肉样本图像用于进一步处理;提出颜色区域比作为检测猪肉新鲜度的图像特征,使用聚类算法检验图像特征与新鲜度的相关性,并计算出分类阈值用于新鲜度检测.经试验验证颜色区域比与猪肉新鲜度间有较高的相关性,且本方法能够实现对猪肉新鲜度的检测和分类. 相似文献
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猪肉新鲜度近红外检测仪的设计与应用研究 总被引：1，自引：0，他引：1
[目的]设计猪肉新鲜度近红外检测仪,并进行实例应用,为快速、无污染对猪肉作新鲜度检测提供新的方法。[方法]基于近红外技术,设计了近红外猪肉新鲜度检测仪。该仪器以短波近红外发光二极管为光源、硅光电二极管作为检测器,由近红外发射、Si-PIN驱动及电源电路3个模块组成。相比近红外光谱仪,该仪器结构简单、体积小、成本低、使用方便。用该仪器对自然放置的猪肉肉样进行连续3 d共12次检测试验,相邻2次测量对应的输出电压差在10 mV数量级以上。[结果]对不同存放时间的猪肉,输出信号有较好的区分度。试验数据可用于监测猪肉在鲜腐过程中的变化,结合简单的感观判别,可对猪肉作新鲜度分级。[结论]该研究可为猪肉新鲜度的无损检测提供一个新的方法。 相似文献
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一种猪肉新鲜度智能检测方法初探 总被引：2，自引：0，他引：2
从多角度评判肉类新鲜度,融合各项新鲜度判别数据指标,通过人工神经网络的拟合训练,建立起检测模型,达到智能检测。在应用中,利用建立好的模型,在输入猪肉特征参数下,模型输出新鲜度的判定结果TVB-N,为猪肉新鲜度检测提供了一种高效快速方案。 相似文献
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多源信息融合技术的猪肉新鲜度检测方法研究 总被引：2，自引：0，他引：2
随着猪肉产量的提高和人们对食品安全的重视,快速准确地检测肉新鲜度越来越有着重要的现实意义。针对猪肉腐败过程中气味与颜色的变化,本文设计了猪肉图像采集装置和气体采集装置,对10个不同时间段采集到的各240份猪里脊肉样品图像信息和气体信息进行特征层的融合,基于最小二乘支持向量机方法(LS-SVM)建立多源信息融合的猪肉新鲜度评价模型,结合二步格点搜索法(Grid Search-ing Technique)和交叉验证方法(Cross Validation),对该模型参数γ和σ2进行选择和优化,分析比较了机器视觉系统、电子鼻系统及其两者融合系统所建立的猪肉新鲜度评价模型,3个模型对猪肉新鲜度的识别率分别为达到77.33%、91.67%和97.33%。结果表明,基于机器视觉和电子鼻多源信息融合系统可显著提高猪肉新鲜度的识别率。 相似文献
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基于图像处理技术的黄瓜叶片病害识别诊断系统研究 总被引：4，自引：0，他引：4
为了提高黄瓜叶部病害检测与染病程度的分级的准确率和效率,综合运用图像处理技术、人工神经网络技术,实现黄瓜叶部病害检测与染病程度分级,并主要对发病率高且危害严重的黄瓜霜霉病、白粉病和病毒病进行试验研究.首先,通过接种方法获得了纯正的黄瓜病害样本,并采集染病植株的样本图像.利用基本图像处理的方法对黄瓜叶部病害图像进行处理,综合运用二次分割、形态学滤波得到病斑区域.其次,提取三种特征包括22个特征参数,采用BP算法训练的多层前向人工神经网络对黄瓜病害进行分类.实验证明,检测系统的黄瓜叶部病害平均识别精度为95.31%,并能够快速准确地对黄瓜叶片病害的染病程度进行分级 相似文献
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首先对手机拍摄的猪肉图像进行预处理,利用Otsu算法较好地分割出图像中的猪肉部分和背景,然后用颜色因子|R-G |+|R-B |的值对图像进行彩色分层从而计算出颜色区域比值,建立了用猪肉的色泽、黏度、弹性、氨气、硫化氢、表面菌落总数、颜色区域比等7个特征为输入的BP网络分类模型.试验结果表明,该方法能够较好地对猪肉新鲜度进行检测. 相似文献
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猪肉新鲜度检测方法发展的文献综述 总被引：3，自引：0，他引：3
简述了猪肉检测的意义、主要方法及其原理,概述了当前国内外猪肉新鲜度检测领域的研究现状,最后分析了猪肉新鲜度检测领域的首要问题和主要研究方向. 相似文献
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基于介电特性的果蔬无损检测系统构建 总被引：1，自引：0，他引：1
随着人民生活水平的不断提高,对果蔬分级和内部品质的要求也越来越显得重要。利用果蔬电特性检测方法进行果蔬分级,既能满足检测设备结构简单,价格便宜,且系统数据信号采集和处理方便,又能保持果蔬内部品质不受影响。试验采用介电特性法对果蔬品质无损检测测量原理,构建了一种果蔬无损检测系统,并对不同新鲜度的苹果在低频段进行了试验检测。结果表明,在20Hz~200kHz测试频率范围内,随着果蔬新鲜度的下降,其等效阻值趋于增大,且按一定规律变化,表明该系统的设计构造是简易可行的。 相似文献
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根据阻抗特性与新鲜度之间的关系,建立了淡水鱼新鲜度评价指标,并以此为基础设计了以STC89C52为核心的淡水鱼新鲜度检测仪.对系统的硬件和软件设计进行了详细的介绍.试验表明,该检测仪的检测准确率达90％,能够对淡水鱼新鲜度进行快速且无损的检测. 相似文献
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猪肉新鲜度检测方法的综合评定 总被引：1，自引：0，他引：1
修洁 《吉林农业(下半月．信息版)》2009,(12):31-31
猪肉是主要肉食来源,容易腐败。做好肉类新鲜度的检测有着重要的现实意义。本文通过对市售的部分猪肉进行感官指标、菌落总数、大肠菌群、pH值、过氧化物酶、挥发性盐基氮（TW-N）、氨值、蛋白质沉淀反应与硫化氢等指标的测定。结果综合对比,探究猪肉新鲜度的最佳判定方法。 相似文献
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利用Windows平台下的视频应用程序和应用程序编程接口,采集鸡蛋图像,并对采集的图像进行去噪、边缘检测、特征值提取等处理;然后由模式识别,判别出被检蛋品质(重量和新鲜度)等级。试验结果表明,基于VFW的试验装置检测蛋重测量误差在(-0.9g,+0.9g)之间。白壳蛋新鲜度检测准确率为86.5%,褐壳蛋新鲜度检测准确率为83.6%,基本能满足检测要求。 相似文献
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猪肉是主要肉食来源,容易腐败.做好肉类新鲜度的检测有着重要的现实意义.本文通过对市售的部分猪肉进行感官指标、菌落总数、大肠菌群、pH值、过氧化物酶、挥发性盐基氮(TVB-N)、氨值、蛋白质沉淀反应与硫化氢等指标的测定.结果综合对比,探究猪肉新鲜度的最佳判定方法. 相似文献
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针对当前玉米病害发生量大、病情复杂、难以防治,严重影响玉米产量和质量的问题,提出了一种基于卷积神经网络和迁移学习的玉米叶片病害检测与识别方法。首先收集了3 827张玉米健康叶片图像和3种不同的玉米病害叶片图像样本,为了使模型拥有更好的泛化能力,使用生成对抗网络对样本进行处理,得到分辨率更高的样本,再对样本进行平移旋转,使样本数量达到5 153张。然后构建ResNet模型,分别对ResNet34、ResNet50及对其添加CBAM注意力机制和FPN特征金字塔网络,并通过迁移学习方法将预训练权重迁移到训练模型中。试验结果表明,ResNet50结合CBAM注意力机制模型的准确率达到了97.5%,相比ResNet50模型准确率提升了4.2百分点,相比ResNet34模型准确率提升了4.9百分点。本研究表明,提出的ResNet50结合CBAM注意力机制模型能够较精准地检测识别玉米枯萎叶、锈病叶、灰斑病叶和健康叶。并可将模型安装在无人机等移动设备上,实现对玉米叶片病害智能化防治,而且后期还会扩充更多的植物病害数据,实现对多类植物病害的检测,为智慧农业添砖加瓦,促进农业防治现代化。 相似文献
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根据目前鲜猪肉的物流模式特点,分别检测了常温运输销售、常温运输低温销售、低温运输销售、低温运输冰温销售等4种模式下鲜猪肉的新鲜度(挥发性盐基氮含量)变化。结果表明,温度对鲜猪肉的新鲜度变化显著;运输作为鲜猪肉运输的起始环节,其温度控制是否得当直接影响后续环节中猪肉的新鲜度变化;采用冰温销售的模式,可更大程度地保持猪肉的新鲜度。 相似文献
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针对传统肉类新鲜度检测方法复杂、速度慢等问题,在试验室常温条件下采集猪肉反射率光谱数据,对肉类新鲜度的光谱检测方法进行研究,并分析不同建模方法以及不同样本采样间隔对预测精度的影响。结果表明:1)基于光谱角距离测度准则构建的加权模型,肉类新鲜度检测结果精度最高,决定系数(R~2)为0.999 7,均方根误差(RMSE)为3.427 5;2)基于欧氏距离测度准则和三次多项式拟合法所构建的模型,其R~2分别为0.998 1和0.998 1,RMSE分别为8.572 5和8.473 5。基于光谱角距离测度准则构建的加权内插模型,可以作为肉类新鲜度光谱快速检测模型使用,其检测精度在3种方法中最高。 相似文献
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基于近红外光谱的生鲜猪肉pH检测及其品质安全判别 总被引：2，自引：0，他引：2
运用近红外光谱检测生鲜猪肉贮藏于室温(约15℃)和冷藏温(约4℃)期间的pH,用偏最小二乘法(PLS)建立适用于此2种贮藏温度的pH的近红外校正模型。对样品光谱进行聚类分析,并结合感官评价综合研究猪肉在贮藏期pH的变化,确定其在各个新鲜度下的分类阈值。结果表明:近红外光谱技术可用于建立检测生鲜猪肉pH的定量模型,其决定系数R2达到0.92;将聚类分析应用到猪肉新鲜度的定性判别中,确定了生鲜猪肉经历的尸僵、成熟、自溶、腐败4个阶段其对应的pH。通过分析肉质在不同贮藏条件下的变化情况,确定不同新鲜度下pH的分类阈值。该方法准确、灵敏,可用于生鲜猪肉pH的定量检测及其品质安全的定性判别。 相似文献