胡記東，年睿，林洪，曹立民*

(1. 中國(guó)海洋大學(xué)食品科學(xué)與工程學(xué)院，山東 青島 266003; 2. 中國(guó)海洋大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院, 山東 青島 266100)

鮐魚片中魚骨刺X射線圖像不同增強(qiáng)處理技術(shù)

胡記東1，年睿2，林洪1，曹立民1*

(1. 中國(guó)海洋大學(xué)食品科學(xué)與工程學(xué)院，山東 青島 266003; 2. 中國(guó)海洋大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院, 山東 青島 266100)

近些年，X射線技術(shù)已開(kāi)始應(yīng)用于海產(chǎn)魚片中魚骨刺的檢測(cè)。為提高X射線檢測(cè)鮐魚片中魚骨刺的圖像質(zhì)量，進(jìn)而提高殘留魚骨刺檢出率，研究了6種不同的X射線圖像增強(qiáng)處理技術(shù)(正反相線性增強(qiáng)；數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)增強(qiáng)；對(duì)比度增強(qiáng)；掩模銳化圖像；高斯低通濾波；受限對(duì)比度自適應(yīng)直方圖均衡化)，以圖像質(zhì)量主觀評(píng)價(jià)和檢出率為指標(biāo)，評(píng)價(jià)鮐魚片中魚刺的檢測(cè)效果。結(jié)果表明，在X光機(jī)切身4檢測(cè)模式下，對(duì)比度增強(qiáng)和掩模銳化圖像兩種方法為整體圖像增強(qiáng)的最佳選擇，正反相線性增強(qiáng)和受限對(duì)比度自適應(yīng)直方圖均衡化兩種方法在特殊部位(腹部和魚肉邊緣)的圖像處理方面也有可以借鑒應(yīng)用的潛力。通過(guò)多種圖像增強(qiáng)算法的比較，篩選得到的增強(qiáng)方案可以改善圖像質(zhì)量和提高殘留魚骨刺檢出率，改善水產(chǎn)品加工企業(yè)X光機(jī)檢測(cè)人員的視覺(jué)感受，并一定程度上降低魚片產(chǎn)品魚刺殘留問(wèn)題的投訴頻率。[中國(guó)漁業(yè)質(zhì)量與標(biāo)準(zhǔn)，2016,6(6):20-26]

鮐魚片；X射線；魚刺；圖像處理；圖像增強(qiáng)；檢出率

魚類產(chǎn)品是人們?nèi)粘Ｉ钪兄匾牡鞍踪|(zhì)來(lái)源，且經(jīng)常食用。但其中的魚刺誤食后往往對(duì)人體產(chǎn)生一定危害，如因不慎誤食魚刺導(dǎo)致消化道黏膜受損、腸道穿孔、甲狀腺腫及腹腔包塊等并發(fā)癥[1-3]。近些年，加工出口冷凍海水魚片產(chǎn)品的市場(chǎng)良好，而日本、歐美等國(guó)食用魚片產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)不允許有殘留魚刺[4-7]。目前，國(guó)內(nèi)多數(shù)水產(chǎn)加工企業(yè)主要靠燭光法(日光燈下)人工初次摸刺、二次摸刺、殘留復(fù)檢等步驟去除冷凍魚片中的魚刺，勞動(dòng)強(qiáng)度大且效率低[8]。少數(shù)水產(chǎn)品出口加工企業(yè)被迫購(gòu)置了X射線機(jī)檢測(cè)魚片中魚刺殘留，但目前專門檢測(cè)海產(chǎn)魚片魚骨刺的X射線設(shè)備在國(guó)內(nèi)尚未普及，且已有的檢測(cè)設(shè)備也存在諸多問(wèn)題。例如對(duì)于一些魚刺細(xì)小、分布不規(guī)律的魚種，如鮐、鰈魚、紅魚等，容易造成漏檢，消費(fèi)者誤食后，可能造成不良影響。

通過(guò)對(duì)X射線機(jī)成像分辨率的改進(jìn)，可以提高魚骨刺的檢出率[8]，影響X射線成像系統(tǒng)分辨率的因素有很多[9]，目前研究者普遍通過(guò)X射線機(jī)整體設(shè)計(jì)[10]、X射線機(jī)單元配件升級(jí)優(yōu)化[11-13]、X射線檢測(cè)圖像的增強(qiáng)處理[14-15]等方面提高其檢測(cè)食品中異雜物的能力。其中，由于圖像增強(qiáng)在很多實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)合中都具有必要性，因此一直是圖像處理領(lǐng)域一個(gè)重要的研究課題[16]，圖像增強(qiáng)可以針對(duì)特定圖像設(shè)計(jì)，用于突出圖像中某些特征。

本實(shí)驗(yàn)選用魚刺相對(duì)較小，且分布規(guī)律性不強(qiáng)，殘留魚骨刺較為難檢的鮐(Pneumatophorusjaponicus)為樣本，在已有的X射線檢測(cè)設(shè)備成像的基礎(chǔ)上，從檢測(cè)后序X射線圖像增強(qiáng)處理技術(shù)著手，針對(duì)鮐魚骨刺X射線檢測(cè)圖像，開(kāi)發(fā)了20多種圖像增強(qiáng)算法，并從中篩選出較好的6種進(jìn)行研究，對(duì)于改進(jìn)已有設(shè)備圖像質(zhì)量不高的情況，具有一定的應(yīng)用價(jià)值。篩選出的6種相應(yīng)算法也有望應(yīng)用于鲆鰈、三文魚等其他海水魚類，具有一定的普適性和延展性。本研究可為提高鮐魚片中殘留魚骨刺檢出率，改善冷凍海產(chǎn)魚片加工產(chǎn)品的質(zhì)量提供方法參考。

1 實(shí)驗(yàn)部分

1.1 儀器、軟件與試劑

EV-60A/D型 工業(yè)用X射線異物檢測(cè)裝置(日本理學(xué)株式會(huì)社，Rigaku Corporation)； TE601型 電子天平(賽多利斯)；HH-4型 數(shù)顯電子恒溫水浴鍋(常州國(guó)華電器有限公司)；STARTER3100型 pH計(jì)(奧豪斯儀器(上海)有限公司)。其中，X射線異物檢測(cè)裝置選擇的是EV-60A/D系列12英寸標(biāo)準(zhǔn)型號(hào)，4等分透視檢測(cè)物的掃描范圍，基本參數(shù)見(jiàn)表1。

表1 X射線異物檢測(cè)裝置的主要工作參數(shù)

Tab.1 Main working parameters of X-ray detection device for foreign matters

項(xiàng)目Item參數(shù)設(shè)定值Parametersettingvalue射線管電壓設(shè)定范圍15～25kV射線管電流設(shè)定范圍2mA最大功率25kV～2mA焦點(diǎn)尺寸0.8mm×0.8mm,單焦點(diǎn)X射線管玻璃管X射線管冷卻方式強(qiáng)制空冷式

Matlab R2014b 軟件由美國(guó)Math Works公司出品。堿性蛋白酶由Solarbio公司生產(chǎn)。

1.2 材料與方法

1.2.1 魚片樣本

實(shí)驗(yàn)中魚片可分為全刺/冷凍魚片、全刺/解凍魚片、殘留刺/解凍魚片和殘留刺/冷凍魚片等4種形態(tài)。全刺/冷凍魚片：三枚卸(料理的一種手法，就是把整只魚剝成三片除去中間的魚排骨，取左、右沒(méi)有魚排骨的那兩片魚肉)操作后的原始魚片，保留自然狀態(tài)下的魚骨刺；全刺/解凍魚片：全刺/冷凍魚片經(jīng)過(guò)自然狀態(tài)或水解凍之后的魚片；殘留刺/解凍魚片：全刺/解凍魚片經(jīng)過(guò)人工初拔刺得到的魚片；殘留刺/冷凍魚片：全刺/解凍魚片經(jīng)過(guò)單凍機(jī)冷凍過(guò)后的魚片。

樣本隨機(jī)采自原料鮐并進(jìn)行去頭、去尾、去鰭、去內(nèi)臟、三枚卸等初步處理。取30片全刺/冷凍狀態(tài)鮐魚片進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，其主要參數(shù)見(jiàn)表2。

1.2.2 圖像采集

具體實(shí)驗(yàn)步驟如下：第一，將全刺/冷凍魚片30片均勻放在托盤中；第二，給托盤編號(hào)(精確到每個(gè)樣本的擺放順序)；第三，根據(jù)待檢測(cè)的魚片種類，選擇相應(yīng)的X光機(jī)檢測(cè)模式(切身4模式)；第四，將托盤按編號(hào)依次通過(guò)X光機(jī)進(jìn)行檢測(cè)并保留圖像(圖1中流程①)；第五，全刺/冷凍魚片，經(jīng)過(guò)冷水解凍后，編號(hào)順序不變，依次通過(guò)X光機(jī)進(jìn)行檢測(cè)并保留圖像(圖1中流程②)；第六，全刺/解凍魚片，經(jīng)過(guò)人工初步摸刺、拔刺之后，編號(hào)順序不變，依次通過(guò)X光機(jī)進(jìn)行檢測(cè)并保留圖像(圖1中流程③)。操作中拔出的魚刺搜集起來(lái)，且編號(hào)同魚片；第七，殘留刺/解凍魚片，經(jīng)過(guò)單凍機(jī)速凍后，編號(hào)順序不變，依次通過(guò)X光機(jī)進(jìn)行檢測(cè)并保留圖像(圖1中流程④)。最終得到鮐魚片在4種不同狀態(tài)下的X射線檢測(cè)圖像。

表2 鮐魚片的基本參數(shù)

Tab.2 Basic parameters of mackerel fillets

對(duì)象Object參數(shù)名稱Parametername參數(shù)值Parametervalue魚片質(zhì)量大小0.15kg·片-1長(zhǎng)約30cm,寬約10cm厚度約2cm腹刺數(shù)量11～12根直徑0.5～2mm長(zhǎng)度23～54mm中刺數(shù)量16～18根直徑0.5～1.5mm長(zhǎng)度12～35mm

圖1 圖像采集流程①為全刺/冷凍魚片的X光射線檢測(cè)圖像采集流程；②為全刺/解凍魚片的X光射線檢測(cè)圖像采集流程；③為殘留刺/解凍魚片的X光射線檢測(cè)圖像采集流程；④為殘留刺/冷凍魚片的X光射線檢測(cè)圖像采集流程。Fig.1 Process for collecting images①Image acquisition process of X-ray detection for whole fishbone / frozen fish fillet； ②Image acquisition process of X-ray detection for whole fishbone /thawed fish fillet； ③Image acquisition process of X-ray detection of residual fishbone / thawed fish fillet； ④Image acquisition process of X-ray detection of residual fishbone / frozen fish fillet.

1.2.3 X射線檢測(cè)圖像的增強(qiáng)處理

本實(shí)驗(yàn)對(duì)鮐魚片X射線檢測(cè)原始圖像進(jìn)行了預(yù)處理，并編寫6種不同算法進(jìn)行圖像增強(qiáng)(增強(qiáng)方案1：原始圖像；增強(qiáng)方案2：正反相線性增強(qiáng)；增強(qiáng)方案3：數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)增強(qiáng)；增強(qiáng)方案4：對(duì)比度增強(qiáng)；增強(qiáng)方案5：掩模銳化圖像；增強(qiáng)方案6：高斯低通濾波；增強(qiáng)方案7：受限對(duì)比度自適應(yīng)直方圖均衡化)，通過(guò)比較不同的圖像處理方法對(duì)提高殘留魚刺檢出率的效果，從而做出篩選。統(tǒng)計(jì)在不同X射線圖像增強(qiáng)方案下不同狀態(tài)的鮐魚刺檢出率，統(tǒng)計(jì)結(jié)果數(shù)據(jù)處理方式詳見(jiàn)1.2.5。

1.2.4 酶解驗(yàn)證

現(xiàn)場(chǎng)圖像采集完畢，將所有樣本帶回實(shí)驗(yàn)室并分別單個(gè)酶解，經(jīng)酶解后，魚肉變?yōu)橐簯B(tài)，魚骨刺被分離出來(lái)，統(tǒng)計(jì)每個(gè)樣品中殘留的實(shí)際魚骨刺數(shù)目。具體酶解步驟參見(jiàn)文獻(xiàn)[17-18]。酶解后魚骨刺采用國(guó)際食品法典(CAC)Codex Stan 190-1995標(biāo)準(zhǔn)[19]進(jìn)行判斷，具體判斷準(zhǔn)則為：如果一個(gè)魚骨刺長(zhǎng)度小于或等于5 mm，且直徑不超過(guò)2 mm，則不被認(rèn)為是一個(gè)缺陷；殘留在切割面上用于連接魚刺和脊柱的部分，因切割形成的魚骨碎片如果其寬度小于或等于2 mm，或者它可以很容易地用指甲剝離，可以忽略。

1.2.5 魚骨刺檢出率的計(jì)算

魚骨刺的檢出率分全刺狀態(tài)和殘留刺狀態(tài)下的兩種檢出率。其具體的計(jì)算方法參見(jiàn)胡記東等[20]的研究。

1.2.6 圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)

圖像質(zhì)量判斷分為主觀和客觀判斷兩種，主觀判斷是指直接肉眼觀察圖像并對(duì)圖像質(zhì)量進(jìn)行好壞評(píng)價(jià)，客觀判斷是指采用圖像均值、信噪比等性能指標(biāo)作為參數(shù)評(píng)價(jià)圖像質(zhì)量[21-22]。本研究利用人為主觀評(píng)價(jià)和以殘留魚刺檢出率為指標(biāo)的客觀評(píng)價(jià)相結(jié)合的形式對(duì)增強(qiáng)后的圖像質(zhì)量進(jìn)行評(píng)價(jià)。

2 結(jié)果與分析

2.1 全刺/冷凍魚片經(jīng)不同的X射線圖像增強(qiáng)方案處理后的圖像分析

全刺/冷凍魚片經(jīng)不同的X射線圖像增強(qiáng)方案處理后的圖像如圖2所示。選擇圖2中的左圖魚刺相對(duì)較多，分布較為清晰的區(qū)域，用紅色框圈標(biāo)識(shí)，右圖即為左圖紅框區(qū)域放大效果圖。通過(guò)人為主觀評(píng)價(jià)，全刺/冷凍魚片原始檢測(cè)圖像，圖像整體質(zhì)量一般，魚肉和背影及魚刺有一定的灰度區(qū)分(圖2A)；正反相線性增強(qiáng)的圖像，腹部魚刺與魚肉背景灰度區(qū)分十分明顯(圖2B箭頭所示)；受限對(duì)比度自適應(yīng)直方圖均衡化的圖像，魚片邊緣部位灰度低，與魚刺對(duì)比明顯(圖2G箭頭所示)。不同增強(qiáng)處理圖像的特點(diǎn)及適用度見(jiàn)表3。

2.2 不同產(chǎn)品形態(tài)的魚骨刺檢出率

由表4可以看出，本次統(tǒng)計(jì)，在方案A(原始圖像)的狀態(tài)下，殘留刺解凍狀態(tài)下的檢出率低于90%；每種圖像增強(qiáng)方案下，冷凍狀態(tài)的魚骨刺檢出率均高于解凍狀態(tài)時(shí)的檢出率；殘留刺的檢測(cè)誤差高于全刺檢測(cè)；殘留刺的檢測(cè)，只有方案D和方案E的檢出率高于方案A，其中方案D的檢出率均高于100%；全刺的檢測(cè)，方案B、方案D、方案E和方案G的檢出率和方案A基本一致；方案C和方案F效果不理想；4種不同狀態(tài)下，魚骨刺的檢出率均在90%以上的是方案D(對(duì)比度增強(qiáng))和方案E(掩模銳化圖像)。

3 討論

不同的增強(qiáng)方案表現(xiàn)出不同的增強(qiáng)效果。數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)增強(qiáng)和高斯低通濾波兩種增強(qiáng)方案，其增強(qiáng)圖像整體質(zhì)量不高，視覺(jué)模糊，肉和刺的灰度區(qū)分度不大，檢出率低于原始圖像，檢測(cè)效果不理想；正反相線性增強(qiáng)方案，其增強(qiáng)圖像腹刺與魚肉背景差異十分明顯，雖然由于腹部靠近頭部第1根刺或者說(shuō)頭刺部分亮度過(guò)高，無(wú)法顯示，造成殘留刺檢出率較低，但是此方案對(duì)于腹部魚肉較厚的魚片種類具有應(yīng)用潛力；受限對(duì)比度自適應(yīng)直方圖均衡化方案，其增強(qiáng)圖像中刺靠近頭部區(qū)域灰度堆積，檢測(cè)殘留時(shí)也由于魚刺與某些地方的灰度接近而被忽略，尤其是中刺殘留，但魚肉背景的邊緣部分，灰度降低，增加了與邊刺的對(duì)比，因此，有利于帶邊緣刺殘留的魚片的檢測(cè)，如虹鱒、鮭等。對(duì)比度增強(qiáng)和掩模銳化圖像兩種方案，其增強(qiáng)圖像清晰度高，讀圖感受舒服，整體效果較好，且檢出率均高于90%，且相對(duì)原圖有所提高。

產(chǎn)品形態(tài)對(duì)檢測(cè)效果有一定的影響。全刺圖像的增強(qiáng)技術(shù)，每種增強(qiáng)方案都可以達(dá)到90%的檢出率，而殘留刺則符合條件的較少，主要原因可能是因?yàn)槿虪顟B(tài)時(shí)，魚刺分布區(qū)域規(guī)律，魚刺較大，且相互之間對(duì)照映襯，一些不易發(fā)現(xiàn)的魚刺根據(jù)周圍對(duì)比對(duì)照，也可以有判斷的依據(jù)；殘留刺的分布無(wú)規(guī)律，且魚刺多為斷刺和難檢刺，加之此時(shí)魚肉組織雜亂，判定十分困難，所以誤差較大，方案難以體現(xiàn)效果。在遇到投訴或者檢出率的技術(shù)指標(biāo)時(shí)，應(yīng)注意是殘留刺的檢出率還是全刺的檢出率。冷凍狀態(tài)下的魚骨刺檢出率高于解凍狀態(tài)，原因可能是因?yàn)榻鈨鰻顟B(tài)時(shí)，魚肉組織雜亂，部分組織在X射線檢測(cè)圖中和魚刺的紋理和灰度十分接近，導(dǎo)致人為判定時(shí)，會(huì)將該處的魚刺忽略掉；而冷凍后，魚肉組織重新恢復(fù)一定形態(tài)，較為容易和魚刺進(jìn)行區(qū)分。因此，對(duì)于銷售出口時(shí)容易出現(xiàn)殘留的魚片，殘留刺解凍狀態(tài)下通過(guò)X射線機(jī)檢測(cè)后，可以嘗試二次冷凍再通過(guò)X射線機(jī)進(jìn)行檢測(cè)。

圖2 不同的X射線圖像增強(qiáng)方案處理后的全刺/冷凍魚片圖像

Fig.2 Pictures of whole fishbone / frozen fish fillet after different X-ray image enhancement processing

表3 全刺/冷凍魚片圖像在不同的X射線增強(qiáng)處理后的圖像特點(diǎn)及適用度

Tab.3 Features and applicabilities of images of whole fishbone / frozen fish fillet by different X-ray enhancement processing

增強(qiáng)方案Enhancementscheme圖像特點(diǎn)Imagefeature適用度DegreeofapplicabilityA稍顯模糊,魚肉和背影及魚刺有一定的灰度區(qū)分,整體質(zhì)量一般。較為適用B腹刺與魚肉背景差異十分明顯,但腹部靠近頭部第1根刺或者說(shuō)頭刺部分亮度過(guò)高,無(wú)法顯示,該部分容易殘留魚刺。適合全刺C整體質(zhì)量不高,視線模糊,判斷費(fèi)力,部分難檢刺直接被模糊化。不適用D噪點(diǎn)多,但清晰度高,讀圖感受舒服,檢測(cè)殘留刺時(shí),假陽(yáng)性高,但高假陽(yáng)性可以控制,當(dāng)然也有利于安全。適用E比方案4的噪聲小,但整體質(zhì)量不錯(cuò),稍微好于原圖,原圖中個(gè)別難檢刺在該方案里可以基本檢測(cè)出來(lái),是原圖的一種提高。適用F魚刺與魚肉組織縫隙的白度接近,不易區(qū)分,容易忽略一些特殊部位的刺。不適用

續(xù)表3,Tab.3 continued

表4 鮐魚骨刺在不同圖像增強(qiáng)方案下的X射線檢出率

Tab.4 X-ray detection rate of chub mackerel’s fish-bone after seven image enhancement processing %

在殘留魚刺X射線圖像處理方面，本研究與已有研究的不同之處在于，其他研究多采用某種特定算法進(jìn)行圖像處理，如鐘錦敏等[14]針對(duì)魚刺圖像的特點(diǎn)和檢測(cè)目的，提出了一種canny算子結(jié)合小波變換的檢測(cè)方法，可有效抑制魚肉厚度、魚塊邊緣等無(wú)用信息，準(zhǔn)確檢測(cè)出殘留魚刺的位置，但該算法只用于魚刺位置定位且檢出率只有83%。Han等[23]嘗試運(yùn)用圖像預(yù)處理和粒子群聚類算法來(lái)檢測(cè)魚骨刺，比較有效，檢出率在90%左右，但并沒(méi)有給出相關(guān)檢出率計(jì)算方法等，也沒(méi)有對(duì)圖像中魚刺真假性進(jìn)行判斷。Mery等[24]研究設(shè)計(jì)了一種X射線自動(dòng)檢測(cè)設(shè)備并開(kāi)發(fā)一種局部特定區(qū)域精密算法應(yīng)用于鮭形目魚肉中魚刺檢測(cè)，聲稱判別魚刺的準(zhǔn)確率高達(dá)99%[25]，主要在于其檢測(cè)魚種魚刺形態(tài)較大，檢測(cè)圖像清晰度高，利用已有魚刺標(biāo)準(zhǔn)模型進(jìn)行擺放檢測(cè)且只檢測(cè)某個(gè)特定區(qū)域，因此比較容易，但是并沒(méi)有很好地結(jié)合生產(chǎn)實(shí)際。

本研究選取魚刺較為細(xì)小，容易出現(xiàn)殘留的鮐為樣本，檢測(cè)難度較大，因此檢出率變化幅度大；通過(guò)酶解驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)，可以準(zhǔn)確統(tǒng)計(jì)魚片中殘留魚刺的數(shù)目，該計(jì)算殘留魚刺檢出率的方法更加真實(shí)精確；針對(duì)X射線檢測(cè)圖像整體進(jìn)行增強(qiáng)處理，采用多種算法且每種算法均為多種特定算法的組合，增強(qiáng)方法比較更為完善；對(duì)圖像質(zhì)量進(jìn)行了人為主觀評(píng)價(jià)和以檢出率為指標(biāo)的客觀評(píng)價(jià)，評(píng)價(jià)方式更加科學(xué)。

4 結(jié)論

以實(shí)際生產(chǎn)中常見(jiàn)的殘留刺解凍魚片的檢出率為參考，研究X射線圖像不同增強(qiáng)處理技術(shù)對(duì)鮐殘留魚刺的檢出效果，發(fā)現(xiàn)對(duì)比度增強(qiáng)和掩模銳化圖像兩種方法為整體圖像增強(qiáng)的最佳選擇，可有效改善肉眼讀圖的視覺(jué)感受，提高舒適度，并有效提高殘留魚骨刺檢出率。正反相線性增強(qiáng)和受限對(duì)比度自適應(yīng)直方圖均衡化兩種方法在魚片特殊部位(腹部和魚肉邊緣)的圖像處理方面也有可以借鑒應(yīng)用的潛力，可以應(yīng)用于腹部魚肉較厚，帶有邊緣刺的魚片的檢測(cè)，如虹鱒、鮭等。本研究初步發(fā)現(xiàn)魚片的冷凍與解凍狀態(tài)對(duì)于檢出率有一定的影響，后續(xù)將針對(duì)該問(wèn)題進(jìn)行深入研究。

今后，可針對(duì)特定魚種選擇特色增強(qiáng)方案，如顯著性計(jì)算、彩色增強(qiáng)、視覺(jué)注意、多尺度檢測(cè)及機(jī)器學(xué)習(xí)等。當(dāng)然，X射線檢測(cè)技術(shù)發(fā)展十分迅速，尤其是在工業(yè)設(shè)備缺陷檢測(cè)等領(lǐng)域，催生了很多新興的圖像處理技術(shù)，后續(xù)研究會(huì)逐步完善已有圖像增強(qiáng)技術(shù)的算法并嘗試將部分工業(yè)設(shè)備缺陷檢測(cè)的新興圖像處理技術(shù)應(yīng)用到魚骨刺檢測(cè)上。

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The different enhancement processing technology on X-rayimage of fish bone in fish-fillets of chub mackerel

HU Jidong1, NIAN Rui2, LIN Hong1, CAO Limin1*

(1. College of Food Science and Engineering, Ocean University of China, Qingdao 266003, China;2. College of information science and engineering, Ocean University of China, Qingdao 266100, China)

In recent years, X-ray technique has been used in the detection of fish bone in fish-fillets of marine fish. In order to enhance the X-ray image quality for detecting fish bone, and improve detection rate of fish bone residue, the X-ray image of fish bone was studied by six different enhancement processing technologies (positive and negative phase linear enhancement, mathematical morphology corrosion expansion, contrast enhancement, mask sharpening image, gauss low pass filter, and constrained adaptive histogram equalization) for evaluating detection effect of fish bone in fish-fillets of chub mackerel based on the indexes of subjective evaluation of image quality and detection rate of fish bone. The results showed that contrast enhancement and mask sharpening image were the best choice for enhancing the overall image under 4 detection parameter modes, and positive and negative phase linear enhancement and constrained adaptive histogram equalization had also a potential application in the treatment of special site (abdomen and fish edge). By comparing different image enhancement algorithms, the screened enhancement scheme can improve the X-ray image quality and the detection rate of fish bone, improve inspector’s visual cues in X-ray apparatus in aquatic products processing enterprises, and further reduce complaint rate for fish bone residue in fish-fillets.[Chinese Fishery Quality and Standards, 2016, 6(6):20-26]

fish-fillets of chub mackerel; X-ray; fish bone; image processing; image enhancement; detection rate

CAO Limin, caolimin@ouc.edu.cn

2016-07-08；接收日期：2016-09-24

現(xiàn)代農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)技術(shù)體系專項(xiàng)資金資助(CARS-50)

胡記東(1991-)，男，碩士，研究方向?yàn)樗a(chǎn)品無(wú)損檢測(cè)，hjdong521@126.com 通信作者： 曹立民，教授，研究方向?yàn)槭称焚|(zhì)量安全控制，caolimin@ouc.edu.cn

S98；TS2

A

2095-1833(2016)06-0020-07