【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理识别领域，特别涉及一种基于线性回归的带骨鸡肉深部淤血预测方法及系统。
技术介绍
1、随着食品产业链的快速发展，将生鲜食材通过冷链运输送至世界各地，已经成为了食品产业链中的重要一环，但是作为主要食用肉类之一的冷冻带骨鸡肉，在熟化后骨肉结合处会出现肉眼不可见的大面积深紫色淤血，这极大地影响了冷冻带骨鸡肉的食品质量，因此对冷冻后的带骨鸡肉的进行淤血检测是极为必要的。
2、现有技术中，对冷冻后的带骨鸡肉进行检测并没有可适用的仪器，一般都是通过检测人员的肉眼进行识别检测，通过冷冻后带骨鸡肉的外表皮肉色泽判断带骨鸡肉的新鲜程度，再通过外表骨关节是否有明显淤血残留判断带骨鸡肉的食用级别和食用质量，以将筛选出的不同食用级别和食用质量的带骨鸡肉进行不同方式的深加工处理，以最大化提升产品价值。
3、但是只通过检测人员的肉眼进行识别检测，仍然会出现冷冻后的带骨鸡肉在骨肉结合的深部存在淤血未被发现的情况，极大地影响了带骨鸡肉分类分级进行不同方式的深加工处理的准确度和效率，因此设计一种带骨鸡肉深部淤血预测方法是亟待解
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1.一种基于线性回归的带骨鸡肉深部淤血预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于线性回归的带骨鸡肉深部淤血预测方法，其特征在于，所述对带骨鸡肉进行预处理并且保持所述带骨鸡肉处于完全解冻状态，再对所述带骨鸡肉进行高光谱成像检测，以获取所述带骨鸡肉的理化指标数据的步骤包括：
3.根据权利要求1所述的基于线性回归的带骨鸡肉深部淤血预测方法，其特征在于，所述根据所述理化指标数据对所述带骨鸡肉进行分类并沿骨肉交接面切开，图像采集设备在垂直于所述骨肉交接面方向上获取所述带骨鸡肉的深部淤血图像的步骤包括：
4.根据权利要求1所述的...
【技术特征摘要】
1.一种基于线性回归的带骨鸡肉深部淤血预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于线性回归的带骨鸡肉深部淤血预测方法，其特征在于，所述对带骨鸡肉进行预处理并且保持所述带骨鸡肉处于完全解冻状态，再对所述带骨鸡肉进行高光谱成像检测，以获取所述带骨鸡肉的理化指标数据的步骤包括：
3.根据权利要求1所述的基于线性回归的带骨鸡肉深部淤血预测方法，其特征在于，所述根据所述理化指标数据对所述带骨鸡肉进行分类并沿骨肉交接面切开，图像采集设备在垂直于所述骨肉交接面方向上获取所述带骨鸡肉的深部淤血图像的步骤包括：
4.根据权利要求1所述的基于线性回归的带骨鸡肉深部淤血预测方法，其特征在于，所述对所述深部淤血图像中的全部像素区域进行分类，以获取淤血鸡肉像素区域和正常鸡肉像素区域并计算淤血鸡肉像素区域面积和正常鸡肉像素区域面积，以获取淤血鸡肉区域面积占比数据的步骤：
5.根据权利要求1所述的基于线性回归的带骨鸡肉深部淤血预测方法，其特征在于，所述根据所述理化指标数据和所述淤血...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈军，刘宏熠，邓利珍，梁小红，戴涛涛，黄平，吕成良，梁瑞红，
申请(专利权)人：南昌大学，
类型：发明
国别省市：
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