基于透射图像的高压脉动腌制咸鸭蛋含盐量检测

作     者：白竣文 靳家欣 孙力 梁小祥 田潇瑜 蔡健荣 BAI Junwen;JIN Jiaxin;SUN Li;LIANG Xiaoxiang;TIAN Xiaoyu;CAI Jianrong

作者机构：江苏大学食品与生物工程学院镇江212013 

出 版 物：《农业工程学报》 (Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering)

年 卷 期：2024年第40卷第8期

页      面：245-253页

核心收录：

学科分类：0832[工学-食品科学与工程（可授工学、农学学位）] 08[工学] 083203[工学-农产品加工及贮藏工程] 

基　　金：国家现代农业产业技术体系资助项目(CARS-26) 江苏省自然科学基金项目(BK20230523) 

主　　题：透射图像 咸鸭蛋 含盐量 机器视觉 无损检测 

摘      要：含盐量是衡量咸鸭蛋品质的重要指标。为了利用机器视觉技术实现高压脉动腌制咸鸭蛋含盐量的无损检测。该研究采用工业相机和透射光源搭建咸鸭蛋的透射图像采集装置。采用图像整体特征和长轴截面光强度特征两种特征提取方法,利用多元线性回归、支持向量机回归两种算法,建立对蛋清、蛋黄及全蛋含盐量以及蛋黄指数的定量预测模型。结果表明,随着咸鸭蛋腌制时间的增加,其透光性显著提高。同时,透射图像蛋黄的所在视野区域会随着含盐量的增加而呈现规律性的变化。基于图像整体特征建立的蛋清、蛋黄、全蛋含盐量模型较优,在蛋黄指数预测下基于长轴截面光强度特征所建模型较优。其中,基于图像整体特征所建立的蛋黄含盐量支持向量机回归(support vector regression,SVR)模型最优,测试集相关系数(test set correlation coefficient,Rp)、测试集均方根误差(root mean square error of prediction,RMSEp)、相对分析误差(residual predictive deviation,RPD)分别达到0.8460、0.3416、1.898;基于长轴截面光强度特征建立的蛋黄指数多元线性回归(multiple linear regression,MLR)模型最优,测试集相关系数Rp、均方根误差RMSEp、相对分析误差RPD分别为0.8318、0.0743、1.916。该研究结果为咸鸭蛋含盐量的快速检测提供理论依据和技术支持。