(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210906140.X (22)申请日 2022.07.29 (71)申请人 合肥工业大 学 地址 230009 安徽省合肥市包河区屯溪路 193号 (72)发明人 徐宝才　李琦　周辉　李聪　马飞　 (74)专利代理 机构 南京经纬专利商标代理有限 公司 32200 专利代理师 唐惠芬 (51)Int.Cl. G01N 21/25(2006.01) G01N 21/01(2006.01) G06T 7/136(2017.01) G06V 10/762(2022.01) H04L 67/12(2022.01) (54)发明名称 一种基于多光谱成像无损评价猪肉质量等 级的方法及装置 (57)摘要 本发明提供一种基于多光谱成像无损评价 猪肉质量等级的方法及装置， 包括暗箱、 载物台、 多光谱成像仪、 可调节LED光源、 控制器、 计算机、 云端服务器、 移动端等组成， 利用多光谱成像仪 中的多光谱成像仪接收样品反射光， 反射信号传 输给多光谱系统， 然后通过所述计算机进行处理 并将信息 上传所述云端服务器； 实现了利用多光 谱成像技术对猪肉质量等级进行判断， 利用信息 融合技术， 使猪肉样品肌肉颜色、 脂肪颜色及光 泽与光谱图像数据进行结合， 代 替传统的感官评 价， 具有快速 无损、 实时数据传输的优点， 解决了 人工判断主观性强、 评价 不及时的缺陷。 权利要求书2页 说明书6页 附图2页 CN 115372274 A 2022.11.22 CN 115372274 A 1.一种基于多光谱成像无损评价猪肉质量 等级的装置， 其特 征在于， 包括： 移动端(1)， 所述移动端(1)用以方便用户查看 猪肉质量的评价 等级； 云端服务器(2)， 所述云端服 务器(2)用以存 储猪肉质量 等级评价数据； 计算机(3)， 所述计算机(3)用以处理猪肉质量等级评价信息， 并通过网络上传至所述 云端服务器(2)中存 储； 暗箱(4)， 所述暗箱(4)底部设置有载物台(41)， 所述载物台(41)的上方放置有猪肉样 品(42)； 多光谱成像仪(43)， 所述多光谱成像仪(43)包括多光谱相机、 光谱仪和透镜， 所述多光 谱成像仪安装在所述暗箱(4)的顶部内壁上， 且所述多光谱成像仪(43)位于所述猪肉样 品 (42)的正上 方； 可调节LED光源(44)， 所述可调节LED光源(44)设置在所述多光谱成像仪(43)的两侧， 所述可调节LED光源(4 4)朝向所述载物台(41)并照射所述猪肉样品(42)的位置； 控制器(5)， 所述控制器(5)用以控制所述多光谱成像仪(43)和所述可调节LED光源 (44)。 2.如权利要求1所述基于多光谱成像无损评价猪肉质量等级的装置， 其特征在于： 所述 暗箱(4)由轻 型环保且避光 性良好的材 料构成。 3.如权利要求1所述基于多光谱成像无损评价猪肉质量等级的装置， 其特征在于： 所述 载物台(41)能够支撑所述暗箱(4)上半部分和所述猪肉样品(42)， 且所述载物台(41)不反 光。 4.如权利要求1所述基于多光谱成像无损评价猪肉质量等级的装置， 其特征在于： 所述 计算机(3)与所述多光谱成像仪(43)电性连接， 所述计算机(3)能够获取到所述多光谱成像 仪(43)识别到的信息并进行相应的处 理。 5.如权利要求1所述基于多光谱成像无损评价猪肉质量等级的装置， 其特征在于： 所述 可调节LED光源(4 4)的光照强度以及照射角度可进行调节。 6.一种如权利要求5所述的基于多光谱成像无损评价猪肉质量等级的方法， 其特征在 于,包括以下步骤: S1:首先检测人员准备所述猪肉样品(42)， 然后预热所述多光谱成像仪(43)并维持 30min以上， 通过现有的标准白板、 黑板和几何板对所述多光谱成像仪(43)进行校准； 然后 经所述可调节LED光源(4 4)照射， 使得多光谱成像仪(43)接收猪肉样品(42)的反射信息； S2： 反射信息通过图像采集单元传输到所述计算机(3)， 所述计算机(3)分析多光谱图 像信息， 进行基于多项式回归的空间一致性校正， 解决所述猪肉样品(42)表面反射特性与 标准校正板的差异； S3： 采用自动阈值分割方法或最大熵阈值分割法实现所述猪肉样品(42)的光谱图像与 背景分割； 通过中值滤波、 高斯滤波及均值滤波中的一种或多种方法降噪， 对孤立杂点和相 对密集的杂点进行消除， 实现噪音的有效消除和图像边缘的保护， 得到完整的猪肉图像信 息， 确定所述猪肉样品(42)感兴趣区域， 提取感兴趣区域中心波长对应的光谱反射 值； S4： 利用核模糊C均值聚类法分割肌肉和脂肪组织， 经二值化处理， 图像中肌肉像素点 置为0， 脂肪像素点置为1； S5： 通过图像分析提取颜色特征向量， 并与猪肉感官评分和色差仪结果进行相关性分权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115372274 A 2析， 建立猪肉质量 等级与图像颜色特 征之间的多元线性回归预测模型； S6： 选取N， N≥5个经感官评定和色差分析肌肉颜色、 脂肪颜色及光泽后进行质量等级 评价的所述猪肉样品(42)， 以这些所述猪肉样品(42)的质量等级作为输出， 通过以上S1 ‑S5 提取的特征向量作为输入， 采用BP神经网络的方法建立不同猪肉质量等级的数据库模型， 其中隐层神经 元的数目可以参照以下公式： 式中n为隐层神经元数目， ni为输入层维数， n0为输出层神经元 的数目， a为1 ‑10之间的 常数； S7： 通过所述多光谱成像仪(43)拍摄待测猪肉样品的多光谱图像， 将以上S1 ‑S5提取的 特征向量作为输入， 使用S6建立的模型进行评价， 判定每一像素集 合的猪肉质量级别； S8： 综合判断各像素集的肌肉色、 脂肪色和光泽评价结果所占比重， 以最多数目像素集 类型确定整块猪肉的质量级别并输出 结果。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115372274 A 3