一种基于鸡蛋容重的鸡蛋品质无损检测方法技术

本发明专利技术公开了农产品品质无损检测技术领域的一种基于鸡蛋容重的鸡蛋品质无损检测方法。本发明专利技术通过对鸡蛋图像快速采集和处理，建立起鸡蛋面积与体积之间的线性关系，方便快速计算鸡蛋容重，然后建立鸡蛋容重和鸡蛋新鲜度常用指标哈夫单位之间的线性关系，预测鸡蛋的新鲜度。所述容重ρ≥1.067时，鸡蛋具有高新鲜度，适合消费者食用；所述容重ρ在1.046～1.067范围值时，鸡蛋可以被消费者食用；所述容重ρ在0.996～1.046范围值时，鸡蛋新鲜度差，不适合作为壳蛋供消费者食用；所述容重ρ≤0.996时，鸡蛋不能食用。只要将得到的鸡蛋图像输入系统，即可快速简便地得知鸡蛋的新鲜程度，对鸡蛋进行分级。

A nondestructive detection method for egg quality based on egg bulk density

The invention discloses an egg quality nondestructive testing method based on egg bulk density in the technical field of nondestructive testing of agricultural product quality. The invention establishes a linear relationship between egg area and egg volume by collecting and processing egg image quickly, calculates egg bulk density conveniently and quickly, and then establishes a linear relationship between egg bulk density and common index Huff units of egg freshness to predict egg freshness. When the bulk density is greater than 1.067, the eggs have high freshness and are suitable for consumers to eat; when the bulk density is in the range of 1.046 to 1.067, the eggs can be eaten by consumers; when the bulk density is in the range of 0.996 to 1.046, the eggs have poor freshness and are not suitable for shelled eggs to be eaten by consumers; when the bulk density is less than 0.996, the eggs can be eaten by consumers. Not edible. As long as the obtained egg image is input into the system, the freshness of the eggs can be quickly and easily known, and the eggs can be graded.

【技术实现步骤摘要】
一种基于鸡蛋容重的鸡蛋品质无损检测方法
本专利技术属于农产品品质无损检测
，具体涉及一种基于鸡蛋容重的鸡蛋品质无损检测方法。
技术介绍
鸡蛋是天然食品之一，由于育种、饲养环境、遗传等多种因素，品质也不同。由于大多数鲜蛋生产忽视消毒、分级、检验等过程，蛋壳表面常常携带大量微生物，缩短鲜蛋的货架期，直接影响到食用品质，降低了整体产品品质和市场竞争力，甚至不利于人体的健康。鸡蛋新鲜度是衡量鸡蛋品质的一个重要经济指标，也是影响鸡蛋销售的重要原因。所以，在鸡蛋贮藏、加工及流通中，鸡蛋新鲜度的检测就显得尤为重要，也有必要对鸡蛋新鲜度进行进一步的研究。如果在鸡蛋流通和销售过程中，能够根据鸡蛋的新鲜度等指标对鸡蛋进行分级和品质检测，不仅有利于提高经济效益，而且有利于改进饲养管理方法，提高鸡蛋品质。但是一直以来，鸡蛋新鲜度的无损检测一直是一个难题，在生产上仍有企业依旧采用人工照蛋、称重等物理方法检测鸡蛋的品质，结果受主观因素影响较大，生产效率低下。近些年，在鸡蛋新鲜度的无损检测方面，有许多新成果，主要分为以下几类。(1)利用机器视觉检测鸡蛋品质通过使用机器，可以得到鸡蛋的透视图像，借助对图片的分析，可以得到数学模型，从而预测新鲜度。丁幼春(鸭蛋动态图像预处理和获取颜色特征参数的算法[J].华中农业大学学报,2005,24(5):512-515.)提出鸭蛋动态图像预处理和获取颜色特征参数的算法，利用图像的红色分量R来判定蛋图像的边界点，并以此识别蛋图像轮廓，并搜索到蛋图像边界和计算出蛋内像素和，同时用圆形自动搜索法求出蛋芯颜色特征区域并提取图像特征颜色参数。王巧华(基于BP神经网络的鸡蛋新鲜度无损检测方法[J].农业机械学报,2006,37(1):104-106.鸡蛋新鲜度神经网络检测系统的研究[J].华中农业大学学报,2005,24(6):630-632.)提出基于BP神经网络的鸡蛋新鲜度无损检测方法，采用HIS模型中图像亮度(I)分量提取鸡蛋蛋壳颜色信息，有效地分级白壳和褐壳蛋，建立蛋心颜色与色度(H)、亮度(I)、饱和度(S)分量之间的关系模型，并利用神经网络检测鸡蛋的新鲜度。王巧华等(鸡蛋反射光特性及其与新鲜度的关系[J].华中农业大学学报,2008,27(1):140-143.)还研究了鸡蛋反射光特性与其新鲜度之间的关系。魏小彪(鸡蛋新鲜度综合无损检测模型及实验[J].农业工程学报,2009,25(3):242-247.)用机器视觉装置获取鸡蛋颜色的亮度、蛋形指数，用声音采集装置获取声音的功率谱面积、共振峰频率、X轴方向的质心，获取鸡蛋新鲜度与其图像特征参数和声音特征参数之间的最优关系，所建模型判别鸡蛋新鲜度的正确率为92％。美国佐治亚大学Patel(Colorcomputervisionandartificialneuralnetworksforthedetectionofdefectsinpoultryeggs[J].ArtificialIntelligenceReview,1998,12:163-176.)提出了基于计算机视觉和神经网络的彩色图像采集系统检测有裂纹、血斑、污点的鸡蛋，利用颜色直方图训练神经网络，比利用灰度直方图训练更优越，尤其在裂纹检测方面更具有容错能力，血斑的检测率达92.8％，污点的为85％，裂纹为87.8％，但该系统仅能检测白壳蛋。中国农业大学的郑丽敏(基于计算机视觉的鸡蛋新鲜度无损检测[J].农业工程学报,2009,25(2):335-339.)采用2台高分别率工业数字摄像镜头，每次自动捕获25只鸡蛋图像，基于计算机视觉技术分析鸡蛋的图像特征，利用鸡蛋的图像特征(蛋黄指数、气室等)与实际特征建立相关性，预测鸡蛋的新鲜度。周平等(基于机器视觉的鸡蛋体积与表面积计算方法[J].农业机械学报,2010,(05):168-171+208.)利用机器视觉技术,假设理想鸡蛋图像关于纵径对称，提出像素体积和Vp与像素表面积和Sp，给出在数字图像中的计算方法。最后建立了鸡蛋体积V、表面积S与Vp、Sp之间的关系模型。试验验证表明：鸡蛋体积预测模型相关系数为0.965,实测误差±1cm3内准确率达92％；鸡蛋表面积预测模型相关系数为0.971，实测误差±1cm2内准确率达88％。(2)利用光学特性检测鸡蛋品质利用光学特性检测鸡蛋品质，主要是利用光的透射、折射、反射原理与鸡蛋的内部品质建立一种关系，通过数学模型建立其检测鸡蛋品质的方法。近红外光谱(NIR)技术是20世纪90年代以来发展最快、最引人注目的光谱分析技术之一，具有分析速度快、效率高、易于实现无损在线分析等特点，已广泛应用于肉类、水果和蔬菜等农产品的品质测定。国内，早在1989年，吴守一等(鸡蛋新鲜度的光学无损检测和分级[J].农业工程学报,1989,(04):64-70.)对鸡蛋新鲜度光学检测方法进行了初探，研究了光的透射与鸡蛋内部品质之间的相关关系，建立了鸡蛋的新鲜度因子，并得出了相应的等级分界值，为鸡蛋无损检测标准和设计鸡蛋新鲜度分级装置提供参考。方如明等(鸡蛋内部品质的光特性无损检测[J].农业工程学报,1993,(03):102-107.)为了提高鸡蛋内部品质光特性无损检测的精度，建立了鸡蛋的光学模型，找出整蛋、内容物、蛋壳三者透射特性之间的关系。陈斌(鸡蛋品质光电检测的研究[J].江苏理工大学学报,1996,(06):1-5.)研究鸡蛋主要成分的光谱透射特性，分析它们的光谱透射曲线和存放时间之间的变化趋势，并对鸡蛋做了大量的跟踪试验，探索通过测量鸡蛋的光谱透射特性评价鸡蛋品质的新方法,为进一步设计全自动鸡蛋品质检测设备提供了有价值的参考数据。赵红霞(鸡蛋超弱发光与其新鲜程度的相关分析[J].农业工程学报,2004,(02):177-180.)利用超弱发光图像探测系统研究了鸡蛋在贮藏期中的发光情况，证明弱发光作为鸡蛋生理生化反应的综合指标，可用于测定鸡蛋新鲜度，而且具有方法简单、无损伤、灵敏度高等优点。国外，Kemps等(Developmentofarapidmethodbasedonfrontfacefluorescencespectroscopyforthemonitoringofeggfreshness:1-evolutionofthickandthineggalbumens[J].EuropeanFoodResearchandTechnology,2006,223(3):303-312.)利用可见光/近红外反射技术(VIS/NIR)检测鸡蛋的新鲜度，得出测量鸡蛋内容物的pH值比测量哈夫单位更精确。Alessandro等(Non-destructivefreshnessassessmentofshelleggsusingFT-NIRspectroscopy[J].JournalofFoodEngineering,2008,89(2):142-148.)使用傅立变换近红外检测鸡蛋的新鲜度，使用主成份分析、偏最小二乘回归和偏最小二乘判别等方法建立预测模型，对鸡蛋新鲜度指标(气室高度、蛋黄指数和哈夫单位)的预测相关系数R2分别为0.72、0.78和0.67，并能准确的判别鸡蛋的贮藏天数。(3)利用声学冲击特性检测本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于鸡蛋容重的鸡蛋品质无损检测方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)鸡蛋图像获取：获取鸡蛋正视图和侧视图图像；(2)图像处理：采用图像处理软件Matlab R2016a进行图像处理，步骤如下：步骤a：鸡蛋轮廓特征的提取；步骤b：利用连通域法修正鸡蛋图像；步骤c：计算鸡蛋图像面积；统计分割出的鸡蛋视图截面积所占据的像素点的个数，即为其面积，单位为像素点；(3)排水法测鸡蛋体积；(4)建立鸡蛋面积‑体积模型：采用类比椭圆面积计算公式和椭球体体积计算公式的方法计算得到鸡蛋的预测体积x，然后建立鸡蛋预测体积x和鸡蛋实际体积直接的线性关系；鸡蛋预测体积参数计算公式为：

【技术特征摘要】
1.一种基于鸡蛋容重的鸡蛋品质无损检测方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)鸡蛋图像获取：获取鸡蛋正视图和侧视图图像；(2)图像处理：采用图像处理软件MatlabR2016a进行图像处理，步骤如下：步骤a：鸡蛋轮廓特征的提取；步骤b：利用连通域法修正鸡蛋图像；步骤c：计算鸡蛋图像面积；统计分割出的鸡蛋视图截面积所占据的像素点的个数，即为其面积，单位为像素点；(3)排水法测鸡蛋体积；(4)建立鸡蛋面积-体积模型：采用类比椭圆面积计算公式和椭球体体积计算公式的方法计算得到鸡蛋的预测体积x，然后建立鸡蛋预测体积x和鸡蛋实际体积直接的线性关系；鸡蛋预测体积参数计算公式为：其中，f为正视图面积，r为侧视图面积，通过对一批鸡蛋进行测量，得到鸡蛋两个视图的面积以及排水法的体积，对数据进行拟合，得到一元线性方程；(5)鸡蛋容重的计算，其公式为：式中，ρ为鸡蛋的容重，单位为g/cm3；m为鸡蛋的质量，单位为g；V为鸡蛋体积，单位为cm3；随着存放天数的增加，鸡蛋容重下降，鸡蛋的新鲜度降低；(6)根据所测鸡蛋的容重，判断该鸡蛋的新鲜度。2.根据权利要求1所述的鸡蛋品质无损检测方法，其特征在于，所述鸡蛋图像获取的步骤为：固定并摆正相机位置，连接计算机，打开图像采集软件，选中正面的工业摄像头，调整分辨率，取下镜头盖，将待测鸡蛋放置于蛋托之上，调...

【专利技术属性】
技术研发人员：李兴民，尤子牵，徐雷，
申请(专利权)人：中国农业大学，
类型：发明
国别省市：北京,11