基于色变标签的多层感知香菇货架期预测方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种基于色变标签的多层感知香菇货架期预测方法及装置，步骤如下：获取香菇包装内pH色变标签的多维颜色特征；将多维颜色特征传输至香菇货架期预测模型，得到香菇货架期；其中，香菇货架期预测模型包括品质指标感知模块和货架期预测神经网络；品质指标感知模块用于通过pH色变标签的多维颜色特征得到香菇的品质指标；货架期预测神经网络用于根据香菇的品质指标对香菇货架期进行预测。本发明专利技术解决了现有技术对香菇品质预测精准度不足，缺乏从颜色到货架期的预测模型，且pH色变标签检测范围、灵敏度和实用性有限的问题。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及食品保鲜与品质预测，具体涉及一种基于色变标签的多层感知香菇货架期预测方法及装置。

技术介绍

1、随着消费者对食品品质与安全需求的提升，果蔬采摘后品质监测技术成为食品保鲜领域的研究热点。香菇因其味道鲜美、营养丰富，并且含有生物活性成分而受到消费者的青睐，是重要的食(药)用菌之一。香菇作为典型呼吸跃变型食用菌，其货架期受贮藏环境温湿度、微生物活动及酶促褐变等多因素影响，传统品质检测方法如理化指标检测(硬度、失重率、多酚氧化酶活性等)需破坏样本且无法实现实时监测，而电子鼻、近红外光谱等无损检测设备存在成本高昂、操作复杂等问题，难以在供应链环节推广应用。

2、近年来，基于颜色变化的智能指示标签因其成本低、可视化强等特点受到关注。现有技术主要通过封装ph敏感染料或气体响应材料，利用标签颜色与食品腐败产物的关联性实现新鲜度定性判断。然而，此类技术存在显著局限性：(1)现有指示标签产品色变不敏感、不稳定，不能够很好的反应品质变化；(2)现有指示标签与品质参数间多为线性经验模型，未考虑不同贮藏阶段特征参数的动态响应关系，预测精度受限；(3)缺乏从本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于色变标签的多层感知香菇货架期预测方法，其特征在于，具体步骤如下：

2.根据权利要求1所述的一种基于色变标签的多层感知香菇货架期预测方法，其特征在于，将所述pH色变标签平整的放置在香菇包装中，定时获取pH色变标签照片，提取该照片的RGB颜色数据，对RGB颜色数据进行HSV-Lab复合色彩空间转换及纹理分析得到多维颜色特征。

3.根据权利要求1所述的一种基于色变标签的多层感知香菇货架期预测方法，其特征在于，品质指标感知模块利用多层感知器MLP建立pH色变标签的多维颜色特征品质指标的动态关联。

4.根据权利要求3所述的一种基于色变标签的多层感知香...

【技术特征摘要】

1.一种基于色变标签的多层感知香菇货架期预测方法，其特征在于，具体步骤如下：

2.根据权利要求1所述的一种基于色变标签的多层感知香菇货架期预测方法，其特征在于，将所述ph色变标签平整的放置在香菇包装中，定时获取ph色变标签照片，提取该照片的rgb颜色数据，对rgb颜色数据进行hsv-lab复合色彩空间转换及纹理分析得到多维颜色特征。

3.根据权利要求1所述的一种基于色变标签的多层感知香菇货架期预测方法，其特征在于，品质指标感知模块利用多层感知器mlp建立ph色变标签的多维颜色特征品质指标的动态关联。

4.根据权利要求3所述的一种基于色变标签的多层感知香菇货架期预测方法，其特征在于，品质指标包括常规指标和营养指标，所述常规指标包括可溶性固形物、总糖；所述营养指标包括麦角硫因、香菇嘌呤、麦角甾醇和过氧化麦角甾醇。

5.根据权利要求1所述的一种基于色变标签的多层感知香菇货架期预测方法，其特征在于，货架期预测神经网络采用bp神经网络根据香菇的品质指标对货架期进行预测。

6.根据权利要求1所述的一种基于色变标签的多层感知香菇货架期预测方法，其特征在于，ph色变标签采用ph指示剂...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘振彬，张宇坤，胡梁斌，莫海珍，张珈祎，李红波，刘道遇，徐丹，
申请(专利权)人：陕西科技大学，
类型：发明
国别省市：