一种基于不同形态蛋黄高光谱成像的鸡蛋品质检测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于不同形态蛋黄高光谱成像的鸡蛋品质检测方法，利用蛋黄的光谱特性来鉴别鸡蛋新鲜度。在被检测的同批次鸡蛋中任意挑选若干个鸡蛋，并分成两组，一组是为了获得生蛋黄，另一组是为了获得熟蛋黄。用高光谱成像仪分别获取不同形态蛋黄的高光谱图像数据，在获取单个生蛋黄高光谱数据后，把它们进行混合，再获得混合形态的光谱图像数据。然后，分别提取不同形态蛋黄的光谱特性数据，对它们之间的关系进行建模和分析，就可以对鸡蛋品质作出定性描述。通过大量的实测实验，并对获取的数据进行比较分析，获得了好的实验结果，表明本发明专利技术提出的方法是可行的、有效的，具有较好的应用前景和推广价值。

【技术实现步骤摘要】
一种基于不同形态蛋黄高光谱成像的鸡蛋品质检测方法
本专利技术涉及高光谱成像、光谱特性处理和鸡蛋品质检测的信息获取与处理领域，具体是一种利用高光谱成像技术和不同形态蛋黄光谱特性对鸡蛋品质进行检测的方法。
技术介绍
鸡蛋在禽蛋中占有重要位置，是人类重要的营养食品，富含人体所需的蛋白质、脂肪以及多种矿物质和维生素，不仅易于消化，而且吸收率高。同时，鸡蛋又是一种特殊的食品，不但受到蛋鸡喂养食物和饲养环境的影响，还受到运输过程和存储条件的影响。由于鸡蛋品种、饲养环境和存储时间长短不同，会导致鸡蛋的新鲜度、口感和营养等方面有较大的区别，产生了不同的市场价格。一些无良的商贩经常会以次充好，或提供变质鸡蛋，严重损害了老百姓的利益，即使建立了较好蛋源溯源系统的欧盟，2017年也报道多个国家涉及到有毒鸡蛋的销售，所以，加强鸡蛋品质监测和市场管理，以及建立全面有效的溯源系统，是鸡蛋质量保证的重要途径，关键还是鸡蛋品质的检测和监管。鸡蛋品质检测是鸡蛋质量监控的核心内容。鸡蛋品质检测分为鸡蛋的外部品质检测和内部品质检测。其中，外部品质检测包含蛋形、蛋重、蛋形指数、蛋壳色以及蛋表面破损检测等。内部品质检测包括蛋白高度、蛋黄颜色、血斑、肉斑、蛋白PH值和哈氏单位等的检测。一些学者针对鸡蛋品质检测问题提出了许多可行方法，根据是否使用仪器和是否破坏鸡蛋，这些方法可归纳为三类：人工观测法、无损检测法和有损检测法。传统的人工观察法主要是通过观色、闻味、称重和光照等物理方法来完成鸡蛋品质的检测。这种方法虽然简单易行，但与检测人的主观因素和经验积累有关。目前，老百姓日常购买鸡蛋时，仍然以观察法为主。随着科学技术的发展和应用，近年来一些研究人员采用仪器对鸡蛋进行无损检测，典型的方法有：机器视觉法、红外光谱法、图像处理法、介电特性法、电子鼻法、高光谱图像法和其它新的理论。有损检测主要包括生物检测法、PH检测法、哈氏单位检测和化学成分检测等。这些研究方法，都是从某种角度来检测鸡蛋的新鲜度和品质参数，从而对鸡蛋的品质状况进行分析和识别。因此，它们的普适性和实际应用操作性不是很强。现在的发展趋势是把不同的方法或不同的参数特征进行融合，以达到提高鸡蛋品质检测的准确度，或者采用新的仪器设备和方法来实现鸡蛋品种检测。高光谱成像技术是一种非常重要的信息获取技术和手段，可以同时获取检测物质的光谱和图像信息，实现图谱合一。高光谱成像的典型特点是能获得高分辨率的光谱信息，使许多原来在全色和多光谱图像中无法识别变得极为容易，因此，其已在遥感、考古、农业、食品安全、公共安全和军事等众多领域中得到了广泛的应用。光谱特性反映了物质材质和化学成分特性，不同物质成分具有不同的光谱特性。光谱特性和空间信息结合，使得高光谱成像技术将会成为鸡蛋品质检测和溯源信息获取的有力手段。虽然有学者提出用高光谱检测鸡蛋品质，但是他们的研究主要集中在鸡蛋外壳的检测。
技术实现思路
本专利技术解决的问题在于提供一种基于不同形态蛋黄高光谱成像的鸡蛋品质检测方法，主要是利用蛋黄不同形态的光谱特性来检测鸡蛋品质，该方法能对鸡蛋的品质进行有效鉴别，为鸡蛋品质检测提供有益的参考手段，为鸡蛋质量溯源数据采集提供技术支持。本专利技术是采用以下技术方案来实现：一种基于不同形态蛋黄高光谱成像的鸡蛋品质检测方法，包括以下操作：1)从待检测的批次的鸡蛋中取出若干个，将取出的鸡蛋分为生鸡蛋组和熟鸡蛋组；2)将熟鸡蛋组的鸡蛋煮熟后分离取出熟蛋黄，利用高光谱成像仪对熟蛋黄逐个进行400nm～1000nm的扫描采集其高光谱图像数据，然后从高光谱图像数据中提取熟蛋黄的光谱特性曲线数据；对获得的光谱数据进行滤波降噪和归一化处理之后，再进行均值处理，得到该批次鸡蛋的熟蛋黄光谱特性曲线数据；3)将生鸡蛋组的鸡蛋打开并分离获取完整的生蛋黄，利用高光谱成像仪对生蛋黄逐个进行400nm～1000nm的扫描采集其高光谱图像数据，然后从高光谱图像数据中提取生蛋黄的光谱特性曲线数据；对获得的光谱数据进行滤波降噪和归一化处理之后，再进行均值处理，得到该批次鸡蛋的生蛋黄光谱特性曲线数据；4)将生鸡蛋组所分离的所有生蛋黄混合并搅拌，得到混合蛋黄，利用高光谱成像仪对混合蛋黄进行400nm～1000nm的扫描采集其高光谱图像数据，然后从高光谱图像数据中提取混合蛋黄的光谱特性曲线数据；对获得的光谱数据进行滤波降噪和归一化处理之后，得到该批次鸡蛋的混合蛋黄光谱特性曲线数据；5)将熟蛋黄光谱特性曲线、生蛋黄光谱特性曲线、混合蛋黄光谱特性曲线在同一坐标下进行比较分析；对于新鲜度好的鸡蛋，三个形态的蛋黄光谱特性曲线自上到下的排列为：熟蛋黄光谱特性曲线、混合蛋黄光谱特性曲线、生蛋黄光谱特性曲线，且光谱特性曲线相似，光谱特性曲线越相似其鸡蛋品质、新鲜度越好；若三个形态的蛋黄光谱特性曲线不相似，或者曲线排列错乱，出现错乱交叉，则表明该批次鸡蛋的品质不是很好，或存储的时间比较长；根据光谱特性曲线相似度定性分析得到鸡蛋品质、新鲜度描述结果。还进行光谱特性曲线相似度定量分析：利用光谱角θ来比较熟蛋黄、生蛋黄和混合蛋黄的光谱特性曲线的相似性，光谱角θ越小，表明它们之间约相似性越靠近，说明鸡蛋品质越好，新鲜度越高；式中的T和R表示光谱特性矢量；将光谱特性矢量用反余弦来表示，则为：其中，ti和ri分别表示第i波段的光谱特性值，L表示波段的个数；计算时两个光谱矢量的维数要相同，如不相同时要进行重采样以达到维数相同。进一步，在式(2)的两边取对数，即对数光谱角来表示，如式(3)所示：θ值越小，则高光谱特性的相似性越大。或者利用欧氏距离比较熟蛋黄、生蛋黄和混合蛋黄的光谱特性曲线的相似性：其中，rki和rkj分别表示第k波段i和j光谱特性点的光谱反射值，Dij表示i和j之间的欧氏距离，L表示波段的个数；欧氏距离Dij值越大则鸡蛋的品质、新鲜度越差；欧氏距离值越小则鸡蛋的品质越好，新鲜度越高。所述熟蛋黄光谱特性数据或生蛋黄光谱特性数据的提取方法为：打开熟蛋黄或生蛋黄的高光谱图像数据，定位到蛋黄区域，选定某个点熟蛋黄的光谱特性曲线图，把光谱数据进行存储，并转换成Excel文件；在每个熟蛋黄或生蛋黄样品上采集n个点的光谱特性数据，n≥10；取所述n个光谱特性数据的平均值作为相应单个蛋黄样品的光谱特性数据；对每个熟蛋黄或生蛋黄样品的光谱特性数据进行滤波和归一化处理后，取所有熟蛋黄或生蛋黄样品的光谱特性数据的平均值作为熟蛋黄或生蛋黄样品的光谱特性数据。本专利技术提供的基于不同形态蛋黄高光谱成像的鸡蛋品质检测方法，是一种基于不同形态蛋黄高光谱图像数据的鸡蛋品质检测方法，对于鸡蛋品质的检测采用了是新仪器、新技术、新思路的方法，与现有技术相比本专利技术具有以下有益的技术效果：(1)方法设计的优点本专利技术提出利用生蛋黄和熟蛋黄的光谱特性来检测鸡蛋的内部品质及其新鲜程度，从而实现对鸡蛋品质进行有效鉴别；而以往的光谱特性检测是从蛋壳的角度进行检测，很少涉及到蛋黄的光谱特性检测；本专利技术利用高光谱成像仪来获取蛋黄的高光谱图像数据，再从高光谱图像数据中提取光谱特性，而以往的是用光谱仪来获取数据，获取的是点的数据，而高光谱成像仪获取的是面的数据，使结果更加具有普遍性和准确性；本专利技术提出利用三种形态(状态)的蛋黄的高光谱特性比较性、相似本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于不同形态蛋黄高光谱成像的鸡蛋品质检测方法，其特征在于，包括以下操作：1)从待检测的批次的鸡蛋中取出若干个，将取出的鸡蛋分为生鸡蛋组和熟鸡蛋组；2)将熟鸡蛋组的鸡蛋煮熟后分离取出熟蛋黄，利用高光谱成像仪对熟蛋黄逐个进行400nm～1000nm的扫描采集其高光谱图像数据，然后从高光谱图像数据中提取熟蛋黄的光谱特性曲线数据；对获得的光谱数据进行滤波降噪和归一化处理之后，再进行均值处理，得到该批次鸡蛋的熟蛋黄光谱特性曲线数据；3)将生鸡蛋组的鸡蛋打开并分离获取完整的生蛋黄，利用高光谱成像仪对生蛋黄逐个进行400nm～1000nm的扫描采集其高光谱图像数据，然后从高光谱图像数据中提取生蛋黄的光谱特性曲线数据；对获得的光谱数据进行滤波降噪和归一化处理之后，再进行均值处理，得到该批次鸡蛋的生蛋黄光谱特性曲线数据；4)将生鸡蛋组所分离的所有生蛋黄混合并搅拌，得到混合蛋黄，利用高光谱成像仪对混合蛋黄进行400nm～1000nm的扫描采集其高光谱图像数据，然后从高光谱图像数据中提取混合蛋黄的光谱特性曲线数据；对获得的光谱数据进行滤波降噪和归一化处理之后，得到该批次鸡蛋的混合蛋黄光谱特性曲线数据；5)将熟蛋黄光谱特性曲线、生蛋黄光谱特性曲线和混合蛋黄光谱特性曲线放在同一坐标下进行建模和比较分析；对于新鲜度好的鸡蛋，三个形态的蛋黄光谱特性曲线自上到下的排列为：熟蛋黄光谱特性曲线、混合蛋黄光谱特性曲线、生蛋黄光谱特性曲线，且光谱特性曲线相似，光谱特性曲线越相似其鸡蛋品质、新鲜度越好；若三个形态的蛋黄光谱特性曲线不相似，或者曲线排列错乱，出现错乱交叉，则表明该批次鸡蛋的品质不是很好，或者是存储的时间比较长；同时，通过对不同形态根据鸡蛋黄光谱特性曲线相似性参数的估计，进一步对度定性分析得到鸡蛋品质或其新鲜度进行描述。...

【技术特征摘要】
1.一种基于不同形态蛋黄高光谱成像的鸡蛋品质检测方法，其特征在于，包括以下操作：1)从待检测的批次的鸡蛋中取出若干个，将取出的鸡蛋分为生鸡蛋组和熟鸡蛋组；2)将熟鸡蛋组的鸡蛋煮熟后分离取出熟蛋黄，利用高光谱成像仪对熟蛋黄逐个进行400nm～1000nm的扫描采集其高光谱图像数据，然后从高光谱图像数据中提取熟蛋黄的光谱特性曲线数据；对获得的光谱数据进行滤波降噪和归一化处理之后，再进行均值处理，得到该批次鸡蛋的熟蛋黄光谱特性曲线数据；3)将生鸡蛋组的鸡蛋打开并分离获取完整的生蛋黄，利用高光谱成像仪对生蛋黄逐个进行400nm～1000nm的扫描采集其高光谱图像数据，然后从高光谱图像数据中提取生蛋黄的光谱特性曲线数据；对获得的光谱数据进行滤波降噪和归一化处理之后，再进行均值处理，得到该批次鸡蛋的生蛋黄光谱特性曲线数据；4)将生鸡蛋组所分离的所有生蛋黄混合并搅拌，得到混合蛋黄，利用高光谱成像仪对混合蛋黄进行400nm～1000nm的扫描采集其高光谱图像数据，然后从高光谱图像数据中提取混合蛋黄的光谱特性曲线数据；对获得的光谱数据进行滤波降噪和归一化处理之后，得到该批次鸡蛋的混合蛋黄光谱特性曲线数据；5)将熟蛋黄光谱特性曲线、生蛋黄光谱特性曲线和混合蛋黄光谱特性曲线放在同一坐标下进行建模和比较分析；对于新鲜度好的鸡蛋，三个形态的蛋黄光谱特性曲线自上到下的排列为：熟蛋黄光谱特性曲线、混合蛋黄光谱特性曲线、生蛋黄光谱特性曲线，且光谱特性曲线相似，光谱特性曲线越相似其鸡蛋品质、新鲜度越好；若三个形态的蛋黄光谱特性曲线不相似，或者曲线排列错乱，出现错乱交叉，则表明该批次鸡蛋的品质不是很好，或者是存储的时间比较长；同时，通过对不同形态根据鸡蛋黄光谱特性曲线相似性参数的估计，进一步对度定性分析得到鸡蛋品质或其新鲜度进行描述。2.如权利要求1所述的基于不同形态蛋黄高光谱成像的鸡蛋品质检测方法，其特征在于，还利用特征参数光谱角θ来比较熟蛋黄、生蛋黄和混合蛋黄的光谱特性曲线的相似性，光谱角θ越小，表明它们之间约相似性越靠近，...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄世奇，段向阳，周美丽，林东，吕林涛，乌伟，武文胜，
申请(专利权)人：西京学院，
类型：发明
国别省市：陕西,61