申请/专利权人：石河子大学

申请日：2020-11-13

公开（公告）日：2024-01-23

公开（公告）号：CN112415050B

主分类号：G01N25/20

分类号：G01N25/20;G01N25/72

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.01.23#授权;2021.03.26#实质审查的生效;2021.02.26#公开

摘要：一种基于温度分布差异的羊肉掺假定性判别方法，尤其涉及一种充分利用红外热像视频优选获取温度分布差异较大的热像图并提取其感兴趣区域（ROI）进而利用优化后的判别模型进行羊肉掺假识别的方法，包括先建立羊肉中掺入不同肉类的热像图判别模型，再利用判别模型对掺假羊肉中掺入的不同肉类进行识别。本发明将深度学习算法与热成像技术相结合应用于羊肉中掺假不同肉类的判别，并获得了较高的判别准确率；卷积神经网络可以自动进行数据归一化和特征提取，降低了数据前处理的复杂性；不需要对待测样品进行特殊的前处理、操作者不需要专业知识；红外热像视频采集系统结构简单、操作简捷、采集和判别过程快速；红外热像视频采集系统及其配套装置经济实惠，具有较高的市场推广应用价值。

主权项：1.一种基于温度分布差异的羊肉掺假定性判别方法，其特征在于：先建立羊肉掺假定性判别模型，再利用该模型对掺入不同肉类的掺假羊肉进行识别；所述建立羊肉掺假定性判别模型的具体步骤如下：步骤一：样品制备，选取羊肉和其他种类常见掺假肉并去除脂肪、筋膜和表皮，按照不同掺假比称取相应重量的羊肉和掺假肉，混合后用绞肉机制成颗粒度均匀的掺假羊肉肉糜，并制备纯羊肉糜和其他肉类的纯肉糜，然后将其放入表面平整的样品皿中制成密度均匀的建模样品；步骤二、将放入建模样品的样品皿置入加热单元进行加热，通过红外热像采集系统采集样品在持续加热过程中的温度演化视频；步骤三、选定最能反映样品表面温度分布差异的热像视频，并从中提取样品表面温度分布差异较大的热像图，每个样品共提取200~300张具有代表性的热像图；步骤四、采用阈值分割法去除样品图像背景，并提取样品图像的形心，然后以此为中心选取一个感兴趣区域；步骤五：将样品感兴趣区域下热像图数据划分为建模集和检验集；步骤六：利用训练集样品数据集对模型进行训练，训练过程中，分别建立不同网络构架、学习率和Mini-batch下的卷积神经网络判别模型，并使用样品验证集数据进行验证，通过对比模型的准确率、敏感性和特异性评价指标进行参数优选，然后基于优选参数建立最佳卷积神经网络判别模型，若其模型效果满足要求则代表模型可行；否则，通过扩充样品集和优化模型并重复步骤一至六，直至满足要求；所述的利用判别模型进行掺假羊肉定性识别的具体步骤如下：步骤A、制备待测掺假羊肉样品，首先，去除待测肉样的脂肪、筋膜和表皮，用绞肉机将其制成颗粒度均匀的肉糜，然后放入表面平整的样品皿中制成密度均匀的待测样品；步骤B、将放有待测样品的样品皿置入加热单元进行加热，通过红外热像采集系统采集样品在持续加热过程中的温度演化视频；步骤C、选定最能反映样品表面温度分布差异的热像视频，并从中提取样品的热像图，每个样品提取单张或多张具有代表性的热像图；步骤D、采用阈值分割法去除样品图像背景，并提取样品图像的形心，然后以此为中心选取一个感兴趣区域；步骤E、将感兴趣区域下样品的一张或多张热像图数据输入已建立并经过优选的判别模型，通过对单张热像图进行直接判别或多张热像图进行综合判别确定样品类别。

全文数据：

权利要求：

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