本发明专利技术公开了一种鸡胸肉白色条纹等级判定的方法及装置，由硬件模块、图像特征信息提取模块及鸡胸肉品质分级模块组成；硬件模块包括检测模块、输送带、电动机和输送带挡板，所述检测模块包括传感器、LED灯和CCD工业相机；图像特征信息提取模块由采集图像的CCD工业相机和图像处理的工控机终端组成，CCD工业相机采集俯视鸡胸肉图像并将其传输至工控机终端，由工控机终端对原始鸡胸肉图像进行处理及特征信息提取；鸡胸肉品质分级模块主要由工控机控制的分类模型进行输出鸡胸肉等级。本发明专利技术实现了肉鸡鸡胸肉白色条纹等级检测和判定，为禽肉屠宰企业减少产品损失并开发了一种新型禽肉检测技术方法，实现了鸡胸肉品质等级的在线无损检测。损检测。损检测。
【技术实现步骤摘要】
一种鸡胸肉白色条纹等级判定的方法及装置
[0001]本专利技术涉及禽类肉质监控与检测
，具体涉及一种鸡胸肉白色条纹等级判定的方法及装置。
技术介绍
[0002]为了满足日益增长的需求，在过去的几十年里，肉鸡养殖者通过基因选择生长快速、胸肌含量高的肉鸡。肉鸡的生长速度在近50年提高了近3倍，其中鸡胸肉约占鸡胴体的20％。然而，随着家禽市场速生高产肉的肉鸡品种的推广和发展，一系列肉鸡胸肌肉疾病及品质缺陷问题相继暴露。如白色纹理鸡肉、类“PSE”肉以及深度胸肌疾病和木质肉。目前，学者对木质肉致病机理，如基因表达、营养调控、动物福利等领域的研究并未揭示其产生的直接原因，调控生产及加工方式也未能阻止木质肉的发生，鸡胸肉品质问题并未能从根源上解决，因此，鸡胸肉白色条纹问题短期内会一直存在，而鸡胸肉的品质划分仍需要人工进行评定，大大提高了成本。
[0003]因此，为了减少人工成本，现急需对鸡胸肉品质分级进行深入的探索研究，致力于开发出一种由白色条纹个数、白色条纹面积占比、横向白色条纹面积最大值、最大白色条纹轮廓宽度等四个参数作为特征参数的鸡胸肉品质检测系统及分级方法，减少人工检测成本，实现活鸡检测鸡胸肉品质等级。
技术实现思路
[0004]本专利技术的目的在于提供一种鸡胸肉白色条纹等级判定的方法及装置，解决上述鸡胸肉品质分级过程中存在的诸多问题。
[0005]为解决上述问题，本专利技术提供如下技术方案：
[0006]一种鸡胸肉白色条纹等级判定系统，由硬件模块、图像特征信息提取模块及鸡胸肉品质分级模块组成，所述硬件模块、图像特征信息提取模块及鸡胸肉品质分级模块均由工控机控制；所述硬件模块包括检测模块、输送带、电动机和输送带挡板；所述检测模块由传感器、LED灯和CCD工业相机组成；所述传感器安装在输送带挡板上距输送带高度50mm处，所述CCD工业相机安装在输送带的固定支架顶部中间处，由工控机控制；所述检测模块、图像特征信息提取模块和鸡胸肉品质分级模块依次电性连接；
[0007]图像特征信息提取模块由处理图像的工控机终端组成；CCD工业相机采集俯视鸡胸肉图像并将其传输至工控机终端，由工控机终端对原始鸡胸肉图像进行处理及特征信息提取；
[0008]所述鸡胸肉品质分级模块用于接收图像特征信息提取模块提取的特征信息，处理后输出鸡胸肉等级。
[0009]优选地，所述输送带挡板选用304食品级不锈钢材料，传感器采用低频电信号传输。
[0010]优选地，所述鸡胸肉品质分级模块由XG
‑
Boost分类模型构成，具体为：最开始建立
第一棵树，然后逐渐迭代，每次迭代过程中都会增加一棵树，且每次迭代过程都会对前一棵树中预测错误的数据赋予更高的权重送至当前树种进行训练，从而逐渐形成由众多决策树模型集成而来的强评估器，最后对模型进行测试验证其拟合效果。
[0011]优选地，所述鸡胸肉品质分级模块通过图像特征信息提取模块得到鸡胸肉俯视图像进行灰度处理并利用中值滤波进行平滑降噪，其次利用自适应阈值分割算法(Otsu)进行二值化处理，并将处理后的图像进行掩膜处理得到掩膜图像，然后对掩膜图像进行直方图均衡化图像增强算法增加白条条纹与肌肉部分的灰度对比度。最后对图像增强后的图像进行二值化处理，并提取其白色条纹封闭轮廓个数、计算白色条纹面积占比、计算横向白色条纹面积最大值、计算最大白色条纹轮廓宽度等四个参数作为特征参数，将得到特征参数进行预测分级。
[0012]一种鸡胸肉白色条纹等级判定的方法，其具体步骤如下：
[0013]步骤1、传感器检测到鸡胸肉后将信息传递至工控机，由工控机控制输送带停止，并控制CCD工业相机进行俯视拍照，然后将所拍图像传递至工控机，采集到的鸡胸肉俯视图像传递至工控机终端；
[0014]步骤2、图像预处理：首先将采集到的图像进行灰度图像处理，为了减少图像噪声污染，利用中值滤波去除了图像背景的噪声，得到最终灰度图。然后根据背景与目前区域灰度差距较大的特征，利用自适应阈值分割算法(Otsu)提取出目标区域，得到二值图像。其次逐点扫描二值图像像素，当像素为255时，将此点像素的灰度值设为与原灰度图点位置相同的灰度值；当像素为0时，将此点像素的灰度值设为0，且位置与原灰度图相同，此时输出掩膜图像；
[0015]步骤3、图像特征信息提取：针对图像预处理后的图像，首先提取其目标区域面积S(即非黑色背景区域面积)，然后利用其白色条纹与肌肉部分灰度对比度明显的特征，使用Otsu算法进行图像分割，得到鸡胸肉白色条纹图像，并计算此时白色条纹面积(即白色像素点总数)S1，最后将S1与S的比值作为第一个特征参数即白色条纹面积占比；建立5像素
×
5像素的正方形模板，从左到右逐行扫描封闭的白色条纹轮廓，计算每个轮廓内白色像素面积(即白色像素点总数)并放入建立的列表当中，提取列表中的最大值作为第二个特征参数即横向白色条纹面积最大值；提取鸡胸肉图像中白色条纹封闭轮廓个数，将所得轮廓绘制于原图当中并将其作为第三个特征参数；绘制鸡胸肉白色条纹图像的每个封闭轮廓的外接矩形框，并计算其矩形宽度，存入列表中，提取列表的最大值作为第四个特征参数即最大白色条纹轮廓宽度；
[0016]步骤4、建立鸡胸肉白色条纹等级分类数据库：重复上述步骤，不断采集不同鸡胸肉品质下的特征参数，以此建立鸡胸肉白色条纹等级分类数据库，所建立的数据库，将为后续多特征集成学习模型的建立做准备；
[0017]步骤5、建立XG
‑
Boost多特征集成学习分类模型：将所建立的鸡胸肉白色条纹等级分类数据库中的80％的数据作为训练集，建立鸡胸肉白色条纹等级分类模型，将20％的数据作为测试集，用于测试模型的准确性；
[0018]步骤6、为验证模型在生产线上的实用性，将未进行人工评级的鸡胸肉放置于输送带中心，由输送带运送至CCD工业相机下时，发出相应传感器信号，由工控机终端接受后控制输送带停止，同时CCD工业相机对鸡胸肉进行图像采集，并将图像传输至工控机终端进行
图像预处理及特征信息采集，最终利用所建立的模型进行鸡胸肉等级评定。
[0019]优选地，步骤6中所述的鸡胸肉等级判定规则为：
[0020]XG
‑
Boost分类模型输出数值为0，则为正常鸡胸肉；
[0021]XG
‑
Boost分类模型输出数值为1，则为中度鸡胸肉；
[0022]XG
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Boost分类模型输出数值为2，则为重度鸡胸肉。
[0023]本专利技术的优点在于：
[0024]本专利技术实现了肉鸡鸡胸肉白色条纹等级检测和鉴定，减少检测鸡胸肉品质的人力、物力成本，同时也为禽肉屠宰企业减少产品损失并开发了一种新型禽肉检测技术方法，进一步实现了活鸡鸡胸肉品质等级的检测。
[0025]本专利技术硬件模块中所使用的设备型号及优势。光电传感器：采用型号HJ
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J18
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D50N1，其内置感本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种鸡胸肉白色条纹等级判定系统，其特征在于：由硬件模块、图像特征信息提取模块及鸡胸肉品质分级模块组成，所述硬件模块、图像特征信息提取模块及鸡胸肉品质分级模块均由工控机控制；所述硬件模块包括检测模块、输送带、电动机和输送带挡板；所述检测模块由传感器、LED灯和CCD工业相机组成；所述传感器安装在输送带挡板上距输送带高度50mm处，所述CCD工业相机安装在输送带的固定支架顶部中间处，由工控机控制；所述检测模块、图像特征信息提取模块和鸡胸肉品质分级模块依次电性连接；图像特征信息提取模块由处理图像的工控机终端组成；CCD工业相机采集俯视鸡胸肉图像并将其传输至工控机终端，由工控机终端对原始鸡胸肉图像进行处理及特征信息提取；所述鸡胸肉品质分级模块用于接收图像特征信息提取模块提取的特征信息，处理后输出鸡胸肉等级。2.根据权利要求1所述的一种鸡胸肉白色条纹等级判定系统，其特征在于：所述输送带挡板选用304食品级不锈钢材料，传感器采用低频电信号传输。3.根据权利要求1所述的一种鸡胸肉白色条纹等级判定系统，其特征在于：所述鸡胸肉品质分级模块由XG
‑
Boost分类模型构成，具体为：最开始建立第一棵树，然后逐渐迭代，每次迭代过程中都会增加一棵树，且每次迭代过程都会对前一棵树中预测错误的数据赋予更高的权重送至当前树种进行训练，从而逐渐形成由众多决策树模型集成而来的强评估器，最后对模型进行测试验证其拟合效果。4.根据权利要求1所述的一种鸡胸肉白色条纹等级判定系统，其特征在于：所述鸡胸肉品质分级模块通过图像特征信息提取模块得到鸡胸肉俯视图像进行灰度处理并利用中值滤波进行平滑降噪，其次利用自适应阈值分割算法(Otsu)进行二值化处理，并将处理后的图像进行掩膜处理得到掩膜图像，然后对掩膜图像进行直方图均衡化图像增强算法增加白条条纹与肌肉部分的灰度对比度，最后对图像增强后的图像进行二值化处理，并提取其白色条纹封闭轮廓个数、计算白色条纹面积占比、计算横向白色条纹面积最大值、计算最大白色条纹轮廓宽度等四个参数作为特征参数，将得到特征参数进行预测分级。5.一种鸡胸肉白色条纹等级判定的方法，其特征在于，其具体步骤如下：步骤1、传感器检测到鸡胸肉后将信息传递至工控机，由工控机控制输送带停止，并控制CCD工业相机进行俯视拍照，然后将所拍图像传递至工控机，采集到的鸡胸肉俯视图像传递至工控机终端；步骤2、图像预处理：首先将采集到的图像进行灰度图像处理，为了减少图像噪声污染，利用中值滤波去除了图像背景的噪声，得到最终灰度图；然后根据背景与目前区域灰度差距较...
【专利技术属性】
技术研发人员：孙啸，柏钰，周梦月，张续博，邓涛，张永捷，
申请(专利权)人：滁州学院，
类型：发明
国别省市：
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