[发明专利]基于计算机视觉的糊化过程中淀粉颗粒溶胀能力的检测方法

说明书

本发明公开了基于计算机视觉的糊化过程淀粉颗粒溶胀能力检测方法。该方法首先通过算法对不同糊化阶段中采集的淀粉图像进行预处理，对淀粉颗粒进行边缘识别提取、边缘优化、像素填充、像素识别及统计、溶胀能力检测，通过像素变化实现糊化过程颗粒形态变化的智能检测。其中算法由rgb2gray算法、改进的canny算法、数学形态学、漫水填充算法、溶胀能力检测算法组合。本发明首次将计算机视觉技术应用于淀粉颗粒溶胀性能测定中，自动化程度高，检测效率高，可避免观测者主观视觉差异，减少人工测量误差，测量准确率可达95％以上。本发明提供了一种在线观察研究淀粉颗粒形态变化、智能化检测淀粉颗粒溶胀能力的定量方法。

技术领域

本发明属于食品科学与工程技术领域，具体涉及基于计算机视觉的糊化过程淀粉颗粒溶胀能力检测方法。

背景技术

淀粉作为一种来源广泛、价格低廉的原料，已经广泛应用在食品、造纸、化工、医疗等领域中。糊化作为淀粉的最重要特性，影响着其加工行为和产品的使用性能。糊化过程中，淀粉颗粒逐步膨胀、结晶结构消失，最后颗粒遭到完全破坏。淀粉的溶胀能力是指糊化过程中，随着温度的升高，颗粒的吸水膨胀程度，与淀粉分子的结构排列和功能属性密切相关。精准测定淀粉溶胀行为，可对糊化过程中颗粒的形态和结构变化精准量化，进而调控体系中淀粉的加工行为及产品的最终性能。

中国发明专利申请CN107515198A公开了一种淀粉糊化度和糊化温度的在线检测方法，其主要是采用卷积神经网络技术识别糊化进程中双折射特征。该方法主要是基于淀粉在偏振光下呈现双折射的特征，采用智能化的方法对具有双折射特征的淀粉颗粒的进行识别和进行数目统计，进而通过计算得到糊化度。当前尚无针对淀粉溶胀能力的智能化检测方法出现。传统研究淀粉溶胀能力的方法分为两种，一种为人工手动对淀粉颗粒进行粒径的测定，并计算其粒径变化。但人工测量及计算会耗费大量时间，由于此外淀粉颗粒不规则，粒径测定没有统一标准，易造成误差。另一种是利用图像识别软件，直接进行颗粒识别并计算粒径变化。但其不对淀粉颗粒图像进行如边缘检测，数学形态学处理等优化操作，故在识别过程中可能存在淀粉颗粒误判与漏检，造成较大误差。

热台显微镜作为一种对淀粉颗粒进行观测的常用仪器，其特点在于可对糊化进程中淀粉的形态变化进行观察以及记录，这意味着不需要中断淀粉的糊化进程，便可研究整个糊化过程。计算机视觉是通过使用计算机及相关设备对生物视觉的一种模拟，其主要任务就是通过对采集的图片或视频进行处理以获得相应场景的三维信息。

淀粉颗粒在糊化过程中随着温度上升及浸泡时间的延长，颗粒大小逐渐变大，颗粒大小在图像上的变化可视为像素点的变化。由于数码相机获取的淀粉糊化图像是RGB三通道图像，RGB三通道所代表的特征均有不同且相片格式(1024×768×3)，若不经处理直接用于检测，将引发数据处理量过大，检测时间耗费较长的问题。传统的canny算法存在的问题在于其在设定双阈值区间时，需要于检测前手动设置，期间还需要依靠最终检测效果调整多次。而不同种类的淀粉，糊化图像也存在着很大差异。多次手动调整参数将耗费一定时间成本。虽然已有多种辅助阈值选取算法，但在辅助双阈值选取时，随着淀粉种类的变化，阈值区间效果差。

发明内容

本发明的目的在于针对现有技术的不足，提供一种无需手动调整参数、快速、准确测定糊化过程中淀粉颗粒溶胀能力的基于计算机视觉技术开发的糊化过程中淀粉颗粒溶胀能力检测方法。

将热台显微镜与计算机视觉技术结合，减少数据处理工作量，并提高数据处理效率，实现对淀粉的溶胀能力的快速智能化检测，为研究淀粉的糊化行为和性能提供了不同于传统方法的新途径。

本发明方法将热台-偏光显微观察法与计算机视觉技术相结合，智能计算在糊化过程中淀粉颗粒像素点变化：首先通过算法对糊化过程中采集的淀粉图像进行预处理，并对图像中颗粒进行边缘识别提取、边缘优化、像素填充、像素识别及统计、溶胀能力检测，从像素变化的角度实现糊化过程中淀粉颗粒溶胀能力的智能化检测。