本文關(guān)鍵詞：狹鱈魚片中骨刺的紫外熒光檢測技術(shù)

  更多相關(guān)文章： 魚骨刺 無損檢測 紫外熒光特征 紫外熒光成像技術(shù)

【摘要】：在一些附加值較高的海產(chǎn)魚類無骨產(chǎn)品的加工過程中,魚骨刺檢測是非常重要的一個環(huán)節(jié)。目前,大多數(shù)水產(chǎn)品加工企業(yè)主要在普通日光燈照明條件下,依靠人工通過手指觸摸結(jié)合視覺判斷的方式來進(jìn)行魚骨刺檢測,不僅勞動強(qiáng)度較大,而且工作效率較低,從長遠(yuǎn)看這種傳統(tǒng)的勞動密集型作業(yè)方式很難適應(yīng)如今勞動力成本不斷攀升的市場環(huán)境,因此開發(fā)效率更優(yōu)、智能化程度更高的創(chuàng)新型魚骨刺檢測方式勢在必行。本論文以帶刺的狹鱈魚片為研究對象,主要針對魚骨刺的紫外熒光特性、紫外熒光成像技術(shù)和計算機(jī)圖像識別技術(shù)在海產(chǎn)魚片中魚骨刺檢測方面的應(yīng)用進(jìn)行了研究,建立了相應(yīng)的檢測方法并對所建立的方法進(jìn)行了檢測效果評價,形成的主要研究結(jié)果如下：1.狹鱈魚骨刺和魚肉熒光特征研究表明,狹鱈魚骨刺和魚肉的最佳激發(fā)波長分別320 nm和358 nm,對應(yīng)最佳發(fā)射波長分別為515 nm和580 nm,且魚刺直徑大小對其熒光特性的影響不明顯；在長波紫外線(320 nm～380 nm)的照射下,狹鱈魚骨刺有明顯的熒光產(chǎn)生,熒光強(qiáng)度可達(dá)到1 500到2500檢測儀器單位,魚肉雖然也有微弱熒光產(chǎn)生,但其熒光強(qiáng)度遠(yuǎn)低于魚骨刺,僅為魚骨刺的30%左右。2.在實驗室條件下組裝完成一套紫外燈簡易照明設(shè)備的基礎(chǔ)上,通過探索確定了紫外照射輔助人工挑魚刺的方法。以狹鱈魚片為實驗樣本,對比了新方法與傳統(tǒng)日光燈照明條件下挑魚刺方法間的差異。結(jié)果顯示,紫外照射輔助人工挑刺的新方法檢出率為90.86%,比傳統(tǒng)方法提高了約14%；而且采用新方法后,每剔除一個魚骨刺的平均用時比舊方法下降26%,新方法可顯著提高人工挑魚刺的勞動效率。3.在前期研究的基礎(chǔ)上,通過對紫外熒光圖像采集裝置的改進(jìn),成功采集到可用于魚骨刺圖像識別研究的狹鱈魚片紫外熒光圖像樣本。充分利用魚骨刺在長波紫外光源照射下會發(fā)出熒光的特性,以特定的圖像處理方法為技術(shù)基礎(chǔ),建立了基于主成分分析法的魚骨刺紫外熒光成像檢測方法。對經(jīng)主成分分析后得到的第二主成分圖像在特定的DN值(Digital Number)范圍內(nèi)進(jìn)行固定閾值分割,可初步實現(xiàn)魚骨刺和魚肉背景的分離,并且得到分離后魚骨刺的數(shù)量和位置信息。4.為了克服不同批次狹鱈魚片圖像樣本在魚骨刺熒光亮度上的波動性,在Matlab軟件平臺上以線性判別分析的思路為基礎(chǔ),設(shè)計完成一種對復(fù)雜圖像樣本具有較強(qiáng)適應(yīng)性的魚骨刺圖像識別算法。為確保算法的實現(xiàn),共采集訓(xùn)練集真樣本和假樣本圖像塊各300個,圖像塊大小為40像素×40像素;以歐氏距離求和作為最終對測試圖像進(jìn)行分類與識別的計算模式,經(jīng)4個批次測試圖像的試驗,該算法目前的識別正確率為65%左右。
【關(guān)鍵詞】：魚骨刺 無損檢測 紫外熒光特征 紫外熒光成像技術(shù)
【學(xué)位授予單位】：中國海洋大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TS254.7;O657.3
【目錄】：

• 摘要5-7
• Abstract7-11
• 0 前言11-23
• 0.1 國內(nèi)外魚骨刺檢測研究現(xiàn)狀12-13
• 0.2 成像技術(shù)及其在水產(chǎn)品質(zhì)量安全檢測中的應(yīng)用13-21
• 0.2.1 可見/近紅外成像技術(shù)及其應(yīng)用14-17
• 0.2.2 多光譜成像技術(shù)及其應(yīng)用17-18
• 0.2.3 基于平面成像和CT成像的X射線成像技術(shù)18-20
• 0.2.4 磁共振成像技術(shù)(MRI)20
• 0.2.5 紫外熒光成像技術(shù)20-21
• 0.3 研究背景21-22
• 0.3.1 立題背景21-22
• 0.3.2 研究目的與意義22
• 0.4 技術(shù)路線22-23
• 1 狹鱈魚骨刺和魚肉熒光特征研究23-31
• 1.1 引言23
• 1.2 實驗材料與儀器23-24
• 1.2.1 主要原料23-24
• 1.2.2 主要儀器24
• 1.3 實驗方法24-25
• 1.3.1 狹鱈魚骨刺樣本制備24
• 1.3.2 狹鱈魚肉樣本制備24
• 1.3.3 三維熒光光譜掃描條件24-25
• 1.4 結(jié)果與討論25-28
• 1.5 小結(jié)28-31
• 2 紫外照射輔助人工挑魚刺的方法31-37
• 2.1 引言31
• 2.2 實驗材料與儀器31-32
• 2.2.1 主要原料31
• 2.2.2 主要儀器31-32
• 2.3 實驗方法32-34
• 2.3.1 紫外照射輔助人工挑刺設(shè)備組裝32
• 2.3.2 實驗準(zhǔn)備工作32-33
• 2.3.3 紫外照射輔助人工挑刺方法33
• 2.3.4 日光燈照明條件下挑刺方法33
• 2.3.5 驗證實驗33-34
• 2.3.6 挑刺效率與檢出率計算公式34
• 2.4 結(jié)果與討論34-36
• 2.5 小結(jié)36-37
• 3 基于主成分分析法的魚骨刺紫外熒光成像檢測技術(shù)37-45
• 3.1 引言37
• 3.2 實驗材料與儀器37-38
• 3.2.1 主要原料37-38
• 3.2.2 主要儀器38
• 3.3 實驗方法38-39
• 3.3.1 圖像采集裝置及采集方法38-39
• 3.3.2 圖像處理方法39
• 3.4 結(jié)果與討論39-43
• 3.4.1 狹鱈魚片中魚骨刺在紫外光源下成像特征39-41
• 3.4.2 基于PCA的圖像處理與魚骨刺識別41-43
• 3.5 小結(jié)43-45
• 4 基于線性判別分析法的魚骨刺圖像識別技術(shù)45-55
• 4.1 引言45
• 4.2 實驗材料與儀器45-46
• 4.2.1 主要原料45
• 4.2.2 主要儀器45
• 4.2.3 主要軟件45-46
• 4.3 實驗方法46-51
• 4.3.1 圖像采集46
• 4.3.2 線性判別分析法的建立46-49
• 4.3.3 主要算法詳述49-51
• 4.4 結(jié)果與討論51-53
• 4.4.1 訓(xùn)練集的構(gòu)建51-52
• 4.4.2 LDA算法的識別效果52-53
• 4.5 小結(jié)53-55
• 5 本文結(jié)論55-57
• 6 論文的創(chuàng)新點(diǎn)57-58
• 參考文獻(xiàn)58-65
• 致謝65-66
• 個人簡歷66-67
• 在學(xué)期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文67

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本文編號：585210