基于机器视觉的鸭蛋新鲜度检测

来源：中国食品学报杂志2017年第8期北京时间：

作者：王巧华; 王彩云; 马美湖

单位：王巧华; 王彩云; 马美湖华中农业大学工学院;国家蛋品加工技术研发分中心华中农业大学;,

摘要：鸭蛋新鲜度的检测是鸭蛋生产、销售、加工过程中的重要环节之一。禽蛋气室及蛋黄的形态特征与其新鲜度密切相关。本文运用机器视觉技术,采集鸭蛋彩色图像,并对其进行图像预处理去除背景。采用梯度法跟踪边缘,先判断出气室的位置,后利用Hough变换检测直线提取出鸭蛋气室分界线,获得气室区域大小,从而求得气室面积与整蛋面积比。同时提取鸭蛋心区域面积与整蛋面积比,分别计算R,G,I分量灰度均值,以这5个指标为特征参数,将样本按2∶1的比例分为训练集和预测集,采用最小二乘支持向量机方法建立判别模型,对鸭蛋新鲜度进行分级。试验结果显示,训练集的正确率为96.92%,预测集的正确率为93.85%。用此种视觉方法对鸭蛋新鲜度进行无损检测与分级是可行的。

关键词：鸭蛋;新鲜度;机器视觉;气室;最小二乘支持向量机

基金资助：国家自然科学基金项目(31371771); 公益性行业(农业)科研专项(201303084); 国家科技支撑计划项目(2015BAD19B05)