摘要：首先對手機(jī)拍攝的豬肉圖像進(jìn)行預(yù)處理，利用Otsu算法較好地分割出圖像中的豬肉部分和背景，然后用顏色因子∣R-G∣+∣R-B∣的值對圖像進(jìn)行彩色分層從而計(jì)算出顏色區(qū)域比值，建立了用豬肉的色澤、黏度、彈性、氨氣、硫化氫、表面菌落總數(shù)、顏色區(qū)域比等7個(gè)特征為輸入的BP網(wǎng)絡(luò)分類模型。試驗(yàn)結(jié)果表明，該方法能夠較好地對豬肉新鮮度進(jìn)行檢測。

關(guān)鍵詞：豬肉；新鮮度；顏色因子；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

中圖分類號(hào)：TP751.1 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：0439-8114（2013）13-3168-03

我國是世界上最大的豬肉生產(chǎn)和消費(fèi)國，據(jù)中國國家統(tǒng)計(jì)局統(tǒng)計(jì)，2011年我國豬肉產(chǎn)量為5 053萬t，約占全球總產(chǎn)量的50%。豬肉新鮮度是豬肉品質(zhì)最重要的評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。

隨著《中華人民共和國動(dòng)物防疫法》和《生豬屠宰管理?xiàng)l例》的頒布實(shí)施[1]，全國各地均開展了定點(diǎn)屠宰、集中檢疫工作，從根本上杜絕了私屠濫宰，尤其是防止對染疫及死因不明動(dòng)物的屠宰，從而保證了上市肉品的安全性及品質(zhì)。但肉品在屠宰、分割、包裝、運(yùn)輸、銷售等過程中有很多被微生物污染的機(jī)會(huì)，會(huì)導(dǎo)致肉品發(fā)生變質(zhì)甚至腐敗。近期以來，消費(fèi)者對豬肉產(chǎn)品的安全問題日益關(guān)注，我國生豬產(chǎn)業(yè)已處于發(fā)展的瓶頸階段[2]。因此，如何快速有效地檢測豬肉的新鮮度是亟待解決的問題。

常用的豬肉新鮮度檢驗(yàn)方法有豬肉表面菌落總數(shù)[3，4]、揮發(fā)性鹽基氨（TVB-N）[5]、pH、硫化氫，還有K值、球蛋白、氨等測定方法。這些方法大多操作復(fù)雜，技術(shù)含量高，檢測時(shí)間長，不便于對豬肉新鮮度進(jìn)行快速檢測。該系統(tǒng)基于計(jì)算機(jī)視覺，用手機(jī)拍攝豬肉圖片，輸入到手機(jī)中安裝的豬肉新鮮度檢測系統(tǒng)中進(jìn)行評定。此方法快速有效，簡單易行，適用于任何單位和個(gè)人。

1 材料與方法

1.1 檢測材料

試驗(yàn)材料為河北省保定市的超市以及農(nóng)貿(mào)市場的市售鮮豬肉，每個(gè)采樣點(diǎn)分前膀、里脊、后座3個(gè)部位取樣，購回后用清水洗凈，瀝干，切為約2 mm厚、6 cm長、2 cm寬的肉條，制作15個(gè)樣本，室溫置于滅菌的培養(yǎng)皿中保存，使豬肉自然腐敗，連續(xù)進(jìn)行3 d。每天9∶00開始檢測，間隔6～8 h進(jìn)行一次樣本圖像采集，每天采集3次圖像，并通過對TVB-N的檢測記錄其新鮮度。

1.2 檢測原理

此方法主要是根據(jù)豬肉色澤的變化檢測肉質(zhì)新鮮度。豬肉的色澤主要由肌紅蛋白的化學(xué)特性所決定[6]。當(dāng)豬被屠宰后，由于剛切開的肌肉表面尚未與氧結(jié)合而呈暗紅色；當(dāng)在空氣中與氧接觸后，肌紅蛋白成為氧合肌紅蛋白，從而呈鮮紅色；但在空氣中放久之后氧合肌紅蛋白變成變性肌紅蛋白，使肉呈暗褐色。因此肌肉表面的顏色可以用來表征豬肉的新鮮程度。

1.3 圖像采集方法

將豬肉置于黑色背景下，在非強(qiáng)光照射條件下用三星S5230手機(jī)獲取豬肉圖像樣本。拍攝時(shí)盡量使手機(jī)的鏡頭與豬肉所在的平面平行，使光線在豬肉上均勻分布，避免產(chǎn)生明顯的形變導(dǎo)致后續(xù)處理困難[7]。

1.4 圖像分割

圖像分割是將圖像分成一些有意義的區(qū)域，然后對這些區(qū)域進(jìn)行描述，相當(dāng)于提取出某些目標(biāo)區(qū)域圖像的特征，判斷圖像中是否有感興趣的目標(biāo)。在自然環(huán)境下用手機(jī)拍攝的彩色圖像存在分辨率低、對比度不明顯等情況。因此有必要在分割之前對豬肉圖像樣本進(jìn)行預(yù)處理。

首先采用中值濾波法去除圖像中的噪聲，然后去除圖像背景，采用Otsu算法較好地分割出了圖像中的豬肉部分和背景。試驗(yàn)用Otsu算法公式計(jì)算圖像最佳閾值，然后用這個(gè)閾值將灰度圖像二值化，結(jié)果如圖1。

圖1（a）為原始圖像，圖1（b）為圖像分割并去除背景后的結(jié)果。

1.5 特征提取

對多種圖像特征提取方法的研究和對比，根據(jù)豬肉顏色與新鮮度相關(guān)的特點(diǎn)，對彩色圖像處理中的彩色分層[8]方法進(jìn)行了深入研究，在此基礎(chǔ)上提出了一種新的表征新鮮度的圖像特征——顏色區(qū)域比。彩色分層方法能夠突出圖像中特殊的彩色區(qū)域，從而分離出目標(biāo)物。其基本思路是：①顯示感興趣的顏色以便從背景中把它們分離出來，②像模板那樣使用由彩色定義的區(qū)域，以便進(jìn)一步處理。此次顏色區(qū)域比利用顏色分層后的區(qū)域[9]，計(jì)算顏色分層區(qū)域與圖像總體區(qū)域的面積比值，即顏色分層區(qū)域像素點(diǎn)數(shù)量與圖像像素總數(shù)之比，顏色區(qū)域比的計(jì)算公式如下：

R=■ （1）

其中，I（x，y）為圖像（x，y）點(diǎn)像素值，T為圖像分層閾值，sum（）為求和運(yùn)算。

由于豬肉紅色變化與新鮮度相關(guān)，根據(jù)圖像中顏色特征R，以及顏色因子R-G、R-B、∣R-G∣+∣R-B∣的值對圖像進(jìn)行分層，進(jìn)而計(jì)算顏色區(qū)域比。在試驗(yàn)中，對于顏色特征R的分層閾值T經(jīng)過大量試驗(yàn)，得到最佳值為T=110；對于顏色因子R-G、R-B、∣R-G∣+∣R-B∣的分層閾值T經(jīng)過大量試驗(yàn)，得到最佳值為T=30。以上結(jié)果是通過對彩色分層計(jì)算出大于閾值的顏色區(qū)域比比值，作為新鮮度分類特征值。

2 結(jié)果與分析

2.1 試驗(yàn)結(jié)果

如表1所示，表1中的數(shù)據(jù)是對15組豬肉樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行平均，由此看出豬肉在腐敗過程中的顏色區(qū)域比變化過程。由表1通過對比發(fā)現(xiàn)，用合成的顏色因子R-G、R-B對圖像進(jìn)行彩色分層得到的豬肉顏色區(qū)域比變化沒有什么規(guī)律。通過顏色特征R對圖像進(jìn)行分層，從第1天全天到第2天的15∶00，同一時(shí)刻15組肉樣的顏色區(qū)域比平均值都在0.880以上，對應(yīng)肉樣的新鮮等級(jí)可以劃分為新鮮和次新鮮；從第2天21∶00到第3天全天，同一時(shí)刻15組肉樣的顏色區(qū)域比平均值都在0.782以下，對應(yīng)肉樣的新鮮等級(jí)可以劃分為次新鮮和腐敗。這種彩色分層方法可以很好地評定豬肉的新鮮等級(jí)，但是無法評定豬肉的新鮮和次新鮮等級(jí)。

由表1可以看出用顏色因子∣R-G∣+∣R-B∣的值對圖像進(jìn)行彩色分層從而計(jì)算出的顏色區(qū)域比值有明顯的變化規(guī)律。第1天全天同一時(shí)刻15組肉樣的顏色區(qū)域比平均值都在0.8以上，對應(yīng)肉樣的新鮮等級(jí)可以劃分為新鮮；第2天全天同一時(shí)刻15組肉樣的顏色區(qū)域比平均值都在0.6～0.8之間，對應(yīng)肉樣的新鮮等級(jí)可以劃分為次新鮮；第3天全天同一時(shí)刻15組肉樣的顏色區(qū)域比平均值都在0.5～0.6之間，對應(yīng)肉樣的新鮮等級(jí)可以劃分為腐敗。這種彩色分層方法可以很好地檢測豬肉新鮮度。

2.2 BP網(wǎng)絡(luò)識(shí)別方法

提取圖像特征并歸納出新鮮度分類閾值后，就要使用分類方法對檢測樣本分類，并在手機(jī)的檢測軟件中顯示檢測結(jié)果。這里使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對特征值進(jìn)行模糊分類，進(jìn)一步提高分類準(zhǔn)確率。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[10]，具有3層或3層以上的神經(jīng)元，包括輸入層、中間層（隱層）和輸出層。對于豬肉新鮮度檢測問題，可以看輸入特征到輸出新鮮度等級(jí)的非線性映射問題。輸入層矢量反映豬肉的特征，輸出層矢量對應(yīng)豬肉的新鮮度等級(jí)。根據(jù)前人經(jīng)驗(yàn)，一個(gè)具有無限隱含層節(jié)點(diǎn)的3層BP網(wǎng)絡(luò)可以實(shí)現(xiàn)任意從輸入到輸出的非線性映射，故本文采用3層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。選用豬肉的色澤、黏度、彈性、氨氣、硫化氫、表面菌落總數(shù)、顏色區(qū)域比等7個(gè)特征參數(shù)，故確定輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)為7。輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)即為豬肉新鮮度等級(jí)包括新鮮、次新鮮、腐敗，所以輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)為3。經(jīng)過多次試驗(yàn)，最終確定隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)為4。網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖2所示。隱含層神經(jīng)元的激勵(lì)函數(shù)采用tansig函數(shù)，輸出層神經(jīng)元的激勵(lì)函數(shù)采用purelin函數(shù)。

3 小結(jié)

該系統(tǒng)成本低，使用方便，以計(jì)算機(jī)視覺為基礎(chǔ)，通過對采集到的豬肉圖像進(jìn)行噪聲去除、背景分割，然后用顏色因子∣R-G∣+∣R-B∣的值對圖像進(jìn)行彩色分層從而計(jì)算出顏色區(qū)域比值，最后建立了用豬肉的色澤、黏度、彈性、氨氣、硫化氫、表面菌落總數(shù)、顏色區(qū)域比等7個(gè)特征為輸入的BP網(wǎng)絡(luò)分類模型。此研究方法符合國家豬肉新鮮度分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)和豬肉衛(wèi)生標(biāo)準(zhǔn)，能夠取得較好的新鮮度分類效果。

參考文獻(xiàn)：

[1] 宋 超，于宏偉，賈英民.市售鮮豬肉微生物調(diào)查分析[J].食品科技，2009，34（8）：86-88.

[2] 趙穎文，李 曉.基于RFID技術(shù)的生豬產(chǎn)業(yè)鏈信息采集系統(tǒng)研究[J].湖北農(nóng)業(yè)科學(xué)，2012， 51（9）：1886-1889，1894.

[3] 張文治.新編食品微生物科學(xué)[M].北京：中國輕工業(yè)出版社，1995.

[4] 黃 蓉，劉敦華.豬肉新鮮度評價(jià)指標(biāo)、存在問題及應(yīng)對措施[J].肉類工業(yè)，2010（6）：43-46.

[5] GB 5009.1～5009.100，食品衛(wèi)生檢驗(yàn)方法 理化部分[S].

[6] 孫建廣，張石蕊.豬肉品質(zhì)研究進(jìn)展[J]. 中國豬業(yè)，2008（7）：58-59.

[7] 李宗瑞，何東健.基于手機(jī)拍攝圖像分析的蘋果病害識(shí)別技術(shù)研究[J]. 計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì)， 2010，31（13）：3051-3053，3095.

[8] 岡薩雷斯.數(shù)字圖像處理[M].阮秋琦，譯.北京：電子工業(yè)出版社，2003.

[9] 肖 珂，段曉霞，高冠東.基于圖像特征的豬肉新鮮度無損檢測方法[J].河北農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)，2012，35（4）：111-113，122.

[10] 葛哲學(xué)，孫志強(qiáng).神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論與MATLAB R2007實(shí)現(xiàn)[M].北京：電子工業(yè)出版社，2007.