基于手机的食品安全检测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于手机的食品安全检测方法，涉及一种对日常食品进行安全检测的方法。具体技术方案：用手机摄像头对食品进行摄像，使被检测食品成为图像文件；应用图像处理算法对图像进行实时的预处理处理，并且将图像自动生成二维信号；提取二维信号的特征值；将提取的特征值与用在实验室中标准样本图像特征库中建立的判据进行比较；在手机屏幕上显示食品安全检测的结果。本发明专利技术的积极效果：操作方便，不增加任何成本，只是在相关网站上下载相应的检测程序安装在手机上即可，同时也是一个开放的系统，可以随时增加新的检测品种。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种对日常食品进行安全检测的方法。
技术介绍
随着人们对生活质量要求的不断提高以及目前食品市场的现状，家庭对食品品质的要求越来越高，亟待开发适合家庭应用的食品安全检测装置及其方法。公开号：CN103808764A，名称：基于手机平台的开放式食品安全检测系统，公开了一种基于手机平台的开放式食品安全检测系统，它的组成：食品安全检测信息采集装置，GPRS通信，Internet食品安全检测数据库，与图像云计算等组成。公开号：CN102564997A，名称：公开了一种家庭用近红外食品品质检测装置，包括近红外发光光源、滤光片、菲涅尔透镜、样品池、检测器、锁定放大器和微处理器。上述技术能够实现对家庭日常食品进行检测，但结构还是比较复杂的，随着近年来高性能智能手机技术的迅速发展与普及，可以基于手机开发更适合家庭应用的食品安全检测方法。
技术实现思路
近年来高性能智能手机技术的迅速发展与普及，一般智能手机摄像的像素都能达到600万以上，随着像素的进一步提高，直接用手机的摄像头，对食品进行摄像，再进行图像处理与识别，从而可以实现食品安全检测。具体技术方案如下：用手机摄像头对食品进行摄像，使被检测食品成为图像文件；应用图像处理算法对图像进行实时的预处理处理，并且将图像自动生成二维信号；提取二维信号的特征值；将提取的特征值与用在实验室中标准样本图像特征库中建立的判据进行比较；在手机屏幕上显示食品安全检测的结果。祥见图1本专利技术食品安全检测步骤流程图。本专利技术与现有技术相比有如下积极效果：1.操作方便，只需要会用手机进行拍照即可，其它步骤在手机内部自动完成，无需进行专业培训；2.无需增加任何硬件，不增加任何成本，只是在相关网站上下载相应的检测程序安装在手机上即可；3.用户系统升级也极为方便，可以到相关网站上下载相应的升级检测程序即可，同时也是一个开放的系统，可以随时增加新的检测品种；4.手机方便、灵活、易于为大众使用，选择手机来实现高效率、低成本的食品安全检测
是个不错的选择，且易于形成社会化的食品安全监督网络，使食品安全法切实落到实处；5.本专利技术实施的食品安全检测方法本质是进行食品的图像处理与识别，不需要任何化学试剂，是一种绿色检测方法。附图说明图1本专利技术食品安全检测步骤流程图其中：手机拍照被检测食品1，图像预处理2，图像特征提取3，标准样本图像特征库4，比较输出结果。具体实施方式一、食品图像处理程序的实现目前，高性能智能手机拍摄的食品安全检测图片是在可见光图像，波长400-700nm，开发的手机食品安全检测程序，主要包括：图像预处理；图像特征提取；图像特征的识别。小波分解的多分辨率特点与人眼由粗到细，由全部到局部，由局部到细节的观察一致的，因此适合于图像这类非平稳信号的处理。特别适合于食品安全检测的图像处理，因为一般情况下获得的食品安全检测的图像都带有很大的环境干扰。1.图像预处理小波算法滤噪算法是根据信号与噪声在不同尺度上小波变换的不同形态表现，构造出相应的规则，对信号和噪声的小波变换系数进行处理，处理的实质在于减小甚至完全剔除由噪声产生的系数，同时最大限度地保留有效信号对应的小波系数。小波变换用于信号滤噪的步骤：1)选定一种小波，对原信号进行小波变换，得到小波系数w；2)根据一定的阈值法去除w中被认为噪声的系数；3)用经过处理的小波系数w进行重构即可得到滤噪后的信号。剔除噪声系数的方法用硬阈值法和软阈值法。硬阈值法即把所有绝对值低于阈值的小波系数全部置零，这种方法容易在某些点产生间断；软阈值法即把所有绝对值低于阈值的小波系数全部置零，并从大于阈值的小波系数的绝对值中扣除该阈值。确定阈值的方法有多种，如SURE法、VISU法、HYBRID法、MINMAX法等。SURE法是基于Stein的无偏似然估计(Unbiased Risk Estimation)原理的一种自适应阈值选择方法首先对一个给的阈值t进行无偏似然估计，然后将非似然t最小化，即可得到所需的阈值。小波变换将一幅图像分解为大小、位置和方向都不同的分量。在做逆变换之前可以改变小波变换域中某些系数的大小，这样就能够有选择地放大所感兴趣的分量而减小不需要的分量。2.图像特征的提取根据食品安全检测图像实验室分析可知，在频域内食品安全检测的图像信息主要集中在低频部分，因此提取图像低频部分信息组建图像特征向量就可以基本描述图像的特征。1)矩特征的一般表达式令f(r，θ)表示极坐标上的二维二值图像，则矩特征的一般表示式定义为Fpq＝∫∫f(r，θ)gp(r)ejqθrdr dθ (1)其中易gp(r)为变换核的径向分量，而ejqθ是变换核的角度分量.进一步把上式写成：Fpq＝∫∫Sq(r)gp(r)rdrdθ (2)其中Sq(r)＝∫f(r，θ)ejqθdθ。如果上式中gp(r)定义在：r的整个定义域内，则Fpq。可看作是图像的全局特征，否则可看作是图像的局部特征.可以证明图像发生旋转后特征值的模||Fpq||；||Fpq||保持不变。假设||Fpq||和||F′pq||分别为两个相似物体的特征值，存在||Fpq||＝||F′pq||+Δpq (3)设有噪声存在，则式(3)变为||Fpq||＝||F′pq||+Δpq+npq (4)因为两个物体是相似的，所以ΔPq总是比较小。由于Hu矩、Li矩及Zemike矩都是在整个图像空间中计算的，因而npq就比较大。如果npq比Δpq大，就会使识别发生错误，而如果gp(r)是定义在图像的局部空间，则样本之间的区别就可能要大一些，同时npq必然会减小，这样就提高了识别的正确率。gp(r)定义在图像的局部空间，样本特征的变化区域不大可能相互重叠，这是提出利用小波变换从图像中提取适当阶数的不变矩的一个关键思想。2)小波矩的构造小波矩是取小波基函数作为gp(r)，考虑小波函数族其中a(a∈R+)为扩张因子；b(b∈R)为位移因子。用式(5)代替式(2)中的gp(r)，得到小波矩不变量。扩张参数的离散值一般为的形式(m为整数)，b为的形式。需
要注意的是b0的值在大于0的范围内选取时，Ψ[(r-b)/a]函数族应在不同的m时都能覆盖所有范围。Ψ(r)=4an+12π(n+1)σwcos(2πf0(2r-1))×exp(-(2r-1)22σw2(n+1))---(6)]]>其中：n＝3；a＝0.697066；f0＝0.49177；由于图像的尺寸一般被归一化在r≤1范围内，a0的值一般取为0.5，b0的值在大于0的范围内适当选取.当a＝0.5m，b＝n·0.5m时，小波函数沿着轴向定义为：Ψm，n(r)＝2m/2Ψ(2mr-n)，则小波函数集平Ψm，n(r)＝2m/2Ψ(2mr-n)，选择不同的m和n就可以得到图像的全局特征和局部特征.由此可以定义小波矩不变量为||Fpq||＝||∫Sq(r)Ψm，n(r)rdr|| (7)式中：m＝0，1，2，…；n＝0，1，…，2m+1；q＝0，1，2，…。对某一固定的r，Sq(r)＝∫f(r，θ)ejqθdθ代表图像f(r，θ)在相位空间[0，2π]中的第q个特征。利用不同的尺度因子m、位移因子n、Ψm，n(r)可本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于手机的食品安全检测方法，其特征在于：用手机摄像头对食品进行摄像，使被检测食品成为图像文件；应用图像处理算法对被检测食品图像进行实时的预处理处理，并且将图像自动生成二维信号；提取二维信号的特征值；将提取的特征值与用在实验室中标准样本图像特征库中建立的判据进行比较；在手机屏幕上显示食品安全检测的结果。

【技术特征摘要】
1.一种基于手机的食品安全检测方法，其特征在于：用手机摄像头对食品进行摄像，使被检测食品成为图像文件；应用图像处理算法对被检测食品图像进行实时的预处理处理，并且将图像自动生成二维信号；提取二维信号的特征值；将提取的特征值与用在实验室中标准样本图像特征库中建立的判据进行比较；在手机屏幕上显示食品安全检测的结果。2.根据权利要求1所述的食品安全检测方法，其特...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴明赞，曹杰，
申请(专利权)人：南京理工大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32