本发明专利技术属于食品检测领域，涉及利用一种基于荧光响应的罗非鱼除鳞效果可视化方法。具体来说，利用手握式电动去鳞器随机对罗非鱼除鳞，在紫外波段激发下，鱼鳞产生荧光响应，基于真彩图像颜色空间，提取图像中感兴趣区域颜色值、结合卷积神经网络与像素点特征，实现对罗非鱼除鳞效果可视化。本发明专利技术是一种基于荧光响应的罗非鱼除鳞效果可视化方法，实验重复性好，分析时间短，分析过程不需消耗有机试剂，对罗非鱼无破坏，为非侵入式测量方法，检测的结果准确、稳定。稳定。稳定。
【技术实现步骤摘要】
一种基于荧光响应的罗非鱼除鳞效果可视化方法
[0001]本专利技术属于食品检测领域，涉及利用一种基于荧光响应的罗非鱼除鳞效果可视化方法。具体来说，利用手握式电动去鳞器随机对罗非鱼除鳞，在紫外波段激发下，鱼鳞产生荧光响应，基于真彩图像颜色空间，提取图像中感兴趣区域颜色值、结合卷积神经网络与像素点特征，实现对罗非鱼除鳞效果可视化。
技术介绍
[0002]罗非鱼富含蛋白质、维生素、多不饱和脂肪酸以及人体必需的矿物质和微量元素。较高的营养价值使其深受消费者的喜爱。据联合国粮农组织(FAO)统计，2020年全球共有143个国家和地区生产罗非鱼，其中，中国主要集中在广东、广西养殖与加工。目前，罗非鱼加工的主要工序包括除鳞、去内脏、清洗和切片。其中除鳞是鱼加工重要环节，除鳞过程中鳞片残留直接影响罗非鱼外观品质和商业价值。
[0003]水射流式除鳞法和滚筒摩擦除鳞法效率高，适合应用于流水线作业，并且能通过控制水射流输出压力或滚筒刀具角度等实现不同偏好的除鳞作业。因此实际生产中被广泛应用，但这种除鳞方式在加工量大，处理速度快时，容易导致鱼体局部鱼鳞未能彻底去除，致使鳞片残留。现有检测方法采用硫酸纸检测法，该方法具有线下分散性操作以及依赖人工经验的特点，无法满足大规模生产线作业要求。因此，在除鳞过程中，需要一种快速、非破坏性的检测方法。荧光响应是一种短波紫外线照射荧光物质后，荧光物质在长波段发光的现象。通过荧光响应进行物质特性分析，具有灵敏度高、选择性强等特点，在食品品质鉴评过程中得到了广泛应用。在鱼类的检测研究中，荧光响应已被应用于鱼类理化性质的测定、化学成分和新鲜度的预测、微生物腐败的鉴别和测定等方面，利用荧光响应实现罗非鱼除鳞效果可视化未见报道(参见：孙国皓.荧光分析法在食品检测中的应用[J].现代食品,2020,(第20期)；张晓金,邹雨虹,杨丹妮.实时荧光PCR检测食品肉类种源的方法探讨[J].食品安全导刊,2021,(第6期)；一种荧光检测装置及荧光检测系统，申请号202010717240.9；一种气敏型荧光传感器检测设备及其在油脂类食品检测中的应用，申请号201910355808.4；检测食源性致病菌的试剂盒及多重荧光PCR检测方法，申请号CN2014106213374；Duan Ning et al.The research progress of organic fluorescent probe applied in food and drinking water detection[J].Coordination Chemistry Reviews,2021,427:213557)。
技术实现思路
[0004]为解决现有技术中存在的上述问题，本专利技术提供一种基于荧光响应的罗非鱼除鳞效果可视化方法。利用手握式电动去鳞器随机对罗非鱼除鳞，在紫外波段激发下，鱼鳞产生荧光响应，基于真彩图像颜色空间，提取图像中感兴趣区域颜色值、结合卷积神经网络与像素点特征，实现对罗非鱼除鳞效果可视化。
[0005]具体地，本专利技术提供一种基于荧光响应的罗非鱼除鳞效果可视化方法，其包括如
下步骤：
[0006]1)样品制备：采集具有代表性的鱼的样品，采用手握式电动去鳞器对样本机械式除鳞，获得鳞片呈随机分布的样品；其中，所述的具有代表性的鱼的样品的重量范围为700
‑
900g、形体与厚度较为一致。
[0007]2)图像采集：利用罗非鱼加工质量在线监测系统采集步骤1)中样品经过短波紫外线照射的原始图像；具体地，在步骤2)中，将步骤1)中获得的样品取出，置于罗非鱼加工质量在线监测系统的传送台上，送至图像采集区，条形荧光灯与水平线呈45度照射待测的样品，通过工业相机进行原始图像采集。
[0008]进一步地，所述的罗非鱼加工质量在线监测系统参数设置为：样品间距10cm、图像位深24、物距350mm、相机图像分辨率1280*720、帧频60fps、光源波段范围360
‑
370nm、滤波片中心波长(CWL)365nm、传送台移动速度设置为前进速度0.23m/s。
[0009]3)颜色值提取：提取步骤2)中原始图像的ROI区域像素点颜色值，其中，ROI区域选择步骤1)中样品表面去鳞区域和未去鳞区域，并在真彩图像颜色空间下提取ROI区域的11个颜色特征C1‑
C
11
，提取过程如下：
[0010]C1＝R
[0011]C2＝G
[0012]C3＝B
[0013][0014][0015][0016][0017][0018][0019][0020][0021]式中，R、G、B为ROI区域的R、G、B值。
[0022]进一步地，ROI区域选择步骤1)中样品的鱼背、鱼腹、鱼尾处的表面去鳞区域和未去鳞区域。
[0023]4)数据降维：采用主成分分析法对步骤3)中提取的11个颜色特征C1‑
C
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数据降维，剔除重叠和冗余的数据，获取最佳主成分；
[0024]5)模型的建立与评价：通过卷积神经网络算法，建立罗非鱼除鳞效果检测模型并对模型进行评价；具体地，基于步骤4)中获得的最佳主成分为特征输入，选取一部分ROI区域的最佳主成分用作训练集，另一部分ROI区域的最佳主成分用作测试集，训练集和测试集比例为7:3，通过准确度、灵敏度、特效度和综合评价指标对模型进行评价。
[0025]6)获取可视化图像：将步骤2)获得的原始图像进行图像处理，获取鱼体区域像素点的位置，针对鱼体区域，提取所有像素点的11个颜色特征C1‑
C
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，并进行步骤4)数据降维，获得最佳主成分，使用步骤5)已建立的罗非鱼除鳞效果检测模型，判定各像素点是否为去鳞区域或是未去鳞区域，并根据判别结果和像素点位置信息将其还原为灰度图像，即判定为去鳞区域的像素点取灰度值130，判定为未去鳞区域的像素点取灰度值0，获得罗非鱼除鳞可视化图像。
[0026]进一步地，在步骤6)中，图像处理包括以下步骤：
[0027]6.1)将步骤2)获得的原始图像进行背景分割与干扰区剔除，背景定义为蓝色传送台，干扰区定义为鱼头、鱼尾和鱼鳍。选择合适颜色阈值与掩模剔除背景与干扰区，获得鱼体图像。
[0028]6.2)将步骤6.1)中获得的鱼体图像进行形态学处理，处理包括膨胀腐蚀、小区域去除；其中，膨胀腐蚀操作均取半径为2pixel的圆形结构元素。小区域像素区≤2500pixel2，连通区域判断原则为8邻域。
[0029]本专利技术是一种基于荧光响应的罗非鱼除鳞效果可视化方法，实验重复性好，分析时间短，分析过程不需消耗有机试剂，对罗非鱼无破坏，为非侵入式测量方法，检测的结果准确、稳定。
附图说明
[0030]图1为罗非鱼加工质量在线监测系统示意图。
[0031]图2A和2B为建模结果图和卷积神经网络模型。
[0032]图3为图像处理过程图像。
[0033]图4基于荧光响应本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于荧光响应的罗非鱼除鳞效果可视化方法，其特征在于，所述的基于荧光响应的罗非鱼除鳞效果可视化方法包括以下步骤：1)样品制备：采集具有代表性的鱼的样品，采用手握式电动去鳞器对样本机械式除鳞，获得鳞片呈随机分布的样品；其中，所述的具有代表性的鱼的样品的重量范围为700
‑
900g；2)图像采集：将步骤1)中获得的样品取出，置于罗非鱼加工质量在线监测系统的传送台上，送至图像采集区，条形荧光灯与水平线呈45度照射待测的样品，通过工业相机进行原始图像采集；3)颜色值提取：提取步骤2)中原始图像的ROI区域像素点颜色值，其中，ROI区域选择步骤1)中样品表面去鳞区域和未去鳞区域，并在真彩图像颜色空间下提取ROI区域的11个颜色特征C1‑
C
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，提取过程如下：C1＝RC2＝GC3＝B＝B＝B＝B＝B＝B＝B＝B式中，R、G、B为ROI区域的R、G、B值；4)数据降维：采用主成分分析法对步骤3)中提取的11个颜色特征C1‑
C
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数据降维，剔除重叠和冗余的数据，获取最佳主成分；5)模型的建立与评价：通过卷积神经网络算法，建立罗非鱼除鳞效果检测模型并对模型进行评价；其中，基于步骤4)中获得的最佳主成分为特征输入，选取一部分ROI区域的最佳主成分用作训练集，另一部分ROI区域的最佳主成分用作测试集，训练集和测试集比例为7:3，通过准确度、灵敏度、特效度和综合评价指标对模型进行评价；6)获取可视化图像：将步骤2)获得的原始图像进行图像处理，获取鱼体区域像素点的位置，针对鱼体区域，提取所有像素点的11个颜色特征C1‑
C
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，并进行步骤4)数据降维，获得最佳主成分，使用步骤5)已建立的罗非鱼除鳞效果检测模型，判定各像素点是否为去鳞区
域或是未去鳞区域，并根据判别结果...
【专利技术属性】
技术研发人员：王慧慧，朱鑫宇，张春旭，张旭，李朋朋，邱新静，董秀萍，陶学恒，
申请(专利权)人：大连工业大学，
类型：发明
国别省市：
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