[发明专利]智能化肉品质在线检测方法和检测系统

权利要求书

1.智能化肉品质在线检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取待测样品像素点的光强度信息，根据像素点的光强度信息判断像素点的属性信息，其中，属性信息包括肌肉和脂肪；

依据像素点属性信息确定待测样品的肌肉和脂肪分布信息；

依据待测样品的肌肉和脂肪分布信息确定待测样品的目标检测区域；

获取待测样品目标检测区域的近红外光谱；

依据近红外光谱预测各项肉品质参数值；

待测样品置于传送带上，位于传送带上方固设激光发生器和CCD检测器，其中，激光发生器发出线型激光照射在待测样品表面形成扫描线，利用CCD检测器接收扫描线上的每一个像素点反射光的光强度信息；

设定传动带的高度为0，依据每个像素点光信号强度信息通过三角成像原理计算得对应像素点的高度，提取像素点高度≥10mm的像素点作为待测样品像素点。

2.如权利要求1所述的智能化肉品质在线检测方法，其特征在于，待测样品像素点个数为n，预测待测样品重量M，M＝ρ×V_t，其中，ρ为肉的一般密度，s为像素单位面积，h_i为第i个待测样品像素点的高度；

判断预测的待测样品重量M是否符合产品质量预设标准，进行重量筛选。

3.如权利要求1所述的智能化肉品质在线检测方法，其特征在于，根据像素点的光强度信息判断像素点的属性信息具体为：

分别获取j个肌肉样品的光强度信息平均值，并求平均值A，其中，j≥100；

分别获取k个脂肪样品的光强度信息平均值，并求平均值B，其中，k≥100，定义待测样品像素点的光强度信息为C，当|C-A||C-B|时，判断该像素点的属性信息为脂肪，当|C-A|＜|C-B|时，判断该像素点的属性信息为肌肉。

4.如权利要求3所述的智能化肉品质在线检测方法，其特征在于，依据像素点属性信息确定待测样品的肌肉和脂肪分布信息具体为：处理待测样品属性信息形成图像，利用连通区域分析算法提取获得待测样品像素点数≥100的肌肉连通区、脂肪连通区。

5.如权利要求1所述的智能化肉品质在线检测方法，其特征在于，依据待测样品的肌肉和脂肪分布信息确定目标检测区域具体为：

S1、将肌肉连通区按像素点从多至少排序，并依次判断肌肉连通区是否存在半径等于近红外检测区域半径的区域，若是，确定该区域为目标检测区域；

S2、若否，将脂肪连通区按像素点从多至少排序，将排序在第1位的脂肪连通区分割在外后，计算剩余区域的中心1，以近红外检测区域半径为半径、中心1为中心得D₁区域，判断剩余区域是否包含D₁，若否，确定D₁为目标检测区域；

S3、若是，将排序在第i位及第i位之前的脂肪连通区分割在外后，计算剩余区域中心i，以近红外检测区域半径为半径、中心i为中心得第D_i区域，判断剩余区域是否包含D_i；

S4、若是，按照S3进行循环；若否，则返回上一步，确定D_i-1为目标检测区域，其中，循环从i＝2开始，每循环1次i增加1。

6.如权利要求5所述的智能化肉品质在线检测方法，其特征在于，还包括：确定目标检测区域内被分割在外的脂肪连通区面积之和，依据目标检测区域内被分割在外的脂肪连通区面积之和校正近红外光谱参数。