本实用新型专利技术涉及一种鱼体新鲜程度识别系统，包括摄像设备、新鲜程度识别设备和主控制设备，所述摄像设备用于对被检测鱼体进行拍摄以获得鱼体图像，所述新鲜程度识别设备与所述摄像设备连接，用于对所述鱼体图像进行图像处理，所述主控制设备与所述新鲜程度识别设备连接，基于所述新鲜程度识别设备的图像处理结果确定被检测鱼体的新鲜程度。通过本实用新型专利技术，能够快速、准确地检测出被检测鱼体的多个与新鲜程度相关的特征，从而在无损鱼体的情况下确定其新鲜程度。
【技术实现步骤摘要】
本技术涉及鱼体检验领域，尤其涉及一种鱼体新鲜程度识别系统。
技术介绍
“民以食为天”，可见食品对人们日常生活的重要性。随着经济的发展和人们生活水平的提高，人们对食品的关注不仅仅在于是否满足饮食需求，更着重于食品的安全性。为了获得即将食用的各种食品的安全性能，相继开发了各种检测设备，用于检测食品是否存在各种有毒物质以及各种营养成分。这些检测设备能够准确及时地分析出食品是否适宜人们进食，为人们的安全饮食和健康生活起到了一定的保重作用。然而，现有技术的食品检测设备主要集中在于食品的有毒物质和营养成分检测上，对于无毒可以食用的食品的新鲜程度缺少有效的识别手段，例如对经常食用的鱼体，即使有，也是局限于通过人们的感官进行评价或者通过化学检测方式、微生物检测方式以及物理检测方式进行破坏性检测，但人工评价方式主观性强、误差大，而且无法定量分析，而化学检测方式、微生物检测方式以及物理检测方式又破坏性强，检测效率不高。因此，需要一种新的鱼体新鲜程度识别方案，替代传统的人工识别模式或破坏性的识别模式，能够以电子识别模式对鱼体进行无损检测，而且能够同时保证识别的精度和速度。
技术实现思路
为了解决上述问题，本技术提供了一种鱼体新鲜程度识别系统，基于鱼眼和鱼体体表两个对新鲜程度最敏感的区域进行图像采集和图像处理，搭建了一套包括各种有针对性的处理部件的鱼体新鲜程度识别平台，实现对鱼体新鲜程度的非破坏性识别，整个识别系统运行速度快，提供的数据更为准确。根据本技术的一方面，提供了一种鱼体新鲜程度识别系统，包括摄像设备、新鲜程度识别设备和主控制设备，所述摄像设备用于对被检测鱼体进行拍摄以获得鱼体图像，所述新鲜程度识别设备与所述摄像设备连接，用于对所述鱼体图像进行图像处理，所述主控制设备与所述新鲜程度识别设备连接，基于所述新鲜程度识别设备的图像处理结果确定被检测鱼体的新鲜程度。更具体地，在所述鱼体新鲜程度识别系统中，还包括:检测箱体，包括楔形台、圆形外壳和传动机构，所述楔形台用于放置被检测鱼体，所述传动机构用于将被检测鱼体从检测箱体外部传送到所述楔形台上，所述圆形外壳用于容纳所述楔形台；辅助照明设备，设置在所述检测箱体内、所述楔形台的上方，用于为所述摄像设备的拍摄提供辅助照明，所述辅助照明光的亮度与所述辅助照明设备周围环境亮度成反比；供电设备，用于在所述主控制设备的控制下，为所述识别系统的各个用电部件提供电力供应；存储设备，用于预先存储鱼眼灰度上限阈值和鱼眼灰度下限阈值，所述鱼眼灰度上限阈值和鱼眼灰度下限阈值的数值都在0-255之间，用于将图像中的鱼眼与背景分离，所述存储设备还预先存储了鱼体新鲜程度对照表，所述鱼体新鲜程度对照表以鱼体新鲜程度为索引，保存了各个等级的鱼体新鲜程度分别对应的基准鱼体特征向量，所述基准鱼体特征向量由基准鱼眼L分量平均值、基准鱼眼a分量平均值、基准鱼眼b分量平均值、基准体表L分量平均值、基准体表a分量平均值和基准体表b分量平均值组成，每一个等级的鱼体新鲜程度对应的基准鱼眼L分量平均值、基准鱼眼a分量平均值、基准鱼眼b分量平均值由对具有每一个等级的鱼体新鲜程度的基准鱼眼图像进行Lab颜色空间转换获得的各个颜色分量平均值，每一个等级的鱼体新鲜程度对应的基准体表L分量平均值、基准体表a分量平均值和基准体表b分量平均值由对具有每一个等级的鱼体新鲜程度的基准鱼体体表图像进行Lab颜色空间转换获得的各个颜色分量平均值；显示设备，与所述主控制设备连接，用于显示被检测鱼体的鱼体新鲜程度的等级；所述摄像设备包括前盖玻璃、镜头、滤镜和成像电子单元，用于对被检测鱼体进行拍摄以获得鱼体图像，所述鱼体图像的分辨率为1920X1080，所述成像电子单元为CMOS视觉传感器；所述新鲜程度识别设备与所述存储设备和所述摄像设备分别连接，包括中值滤波子器件、灰度化处理子器件、眼部图像分割子器件、体表图像分割子器件、颜色空间转换子器件和特征提取子器件；所述中值滤波子器件与所述摄像设备连接，用于对所述鱼体图像进行5X5滤波窗口的中值滤波处理，以获得滤波鱼体图像；所述灰度化处理子器件与所述中值滤波子器件连接，对滤波鱼体图像进行灰度化处理，以获得灰度鱼体图像；所述眼部图像分割子器件与所述摄像设备、所述灰度化处理子器件和所述存储设备分别连接，将灰度鱼体图像中灰度值在鱼眼灰度上限阈值和鱼眼灰度下限阈值之间的像素识别为被检测鱼眼像素，将所有被检测鱼眼像素组成一个被检测鱼眼灰度子图像，并基于所述被检测鱼眼灰度子图像在所述灰度鱼体图像中的相对位置在所述鱼体图像中分割出对应的鱼眼子图像；所述体表图像分割子器件与所述中值滤波子器件连接，根据滤波鱼体图像中鱼体外接矩形的大小，按照预设比例在滤波鱼体图像中鱼体上划取一块矩形区域以获得体表子图像，所述预设比例为划取的矩形区域与鱼体外接矩形的比例；所述颜色空间转换子器件与所述眼部图像分割子器件和所述体表图像分割子器件分别连接，将鱼眼子图像和体表子图像分别进行Lab颜色空间转换，以获得转换后的鱼眼子图像和转换后的体表子图像；所述特征提取子器件与所述颜色空间转换子器件连接，计算转换后的鱼眼子图像的各个颜色分量平均值以获得实地鱼眼L分量平均值、实地鱼眼a分量平均值和实地鱼眼b分量平均值，计算转换后的体表子图像的各个颜色分量平均值以获得实地体表L分量平均值、实地体表a分量平均值和实地体表b分量平均值，将实地鱼眼L分量平均值、实地鱼眼a分量平均值、实地鱼眼b分量平均值、实地体表L分量平均值、实地体表a分量平均值和实地体表b分量平均值组成实地鱼体特征向量；所述主控制设备与所述新鲜程度识别设备和所述存储设备分别连接，将所述实地鱼体特征向量与所述鱼体新鲜程度对照表中各个等级的鱼体新鲜程度分别对应的基准鱼体特征向量逐一匹配，将匹配成功的基准鱼体特征向量对应的鱼体新鲜程度的等级作为被检测鱼体的鱼体新鲜程度的等级输出；其中，所述中值滤波子器件、所述灰度化处理子器件、所述眼部图像分割子器件、所述体表图像分割子器件、所述颜色空间转换子器件和所述特征提取子器件分别采用FPGA芯片来实现，所采用的FPGA芯片的选型都为Xilinx公司的Artix-7系列。更具体地，在所述鱼体新鲜程度识别系统中，还包括:所述主控制设备根据供电设备的剩余电量，决定向所述摄像设备发送启动信号、省电信号或关闭信号，以及向所述新鲜程度识别设备发送启动信号、省电信号或关闭信号，以分别控制所述摄像设备和所述新鲜程度识别设备的工作模式。更具体地，在所述鱼体新鲜程度识别系统中，还包括:所述显示设备为液晶显示屏。更具体地，在所述鱼体新鲜程度识别系统中，还包括:将所述摄像设备和所述新鲜程度识别设备集成在一块集成电路板上。更具体地，在所述鱼体新鲜程度识别系统中，还包括:所述摄像设备位于所述检测箱体的圆形外壳的顶部中央位置。【附图说明】以下将结合附图对本技术的实施方案进行描述，其中:图1为根据本技术实施方案示出的鱼体新鲜程度识别系统的结构方框图。图2为根据本技术实施方案示出的鱼体新鲜程度识别系统的新鲜程度识别设备的结构方框图。【具体实施方式】下面将参照附图对本技术的鱼体新鲜程度识别系统的实施方案进行详细说明。食品安全(food safety)，是本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种鱼体新鲜程度识别系统，包括摄像设备、新鲜程度识别设备和主控制设备，所述摄像设备用于对被检测鱼体进行拍摄以获得鱼体图像，所述新鲜程度识别设备与所述摄像设备连接，用于对所述鱼体图像进行图像处理，所述主控制设备与所述新鲜程度识别设备连接，基于所述新鲜程度识别设备的图像处理结果确定被检测鱼体的新鲜程度。
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：不公告发明人，
申请(专利权)人：无锡桑尼安科技有限公司，
类型：新型
国别省市：江苏;32
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