低成本便携式多光谱成像系统的研发及优化

目的 针对现有多光谱成像系统存在成本高、结构复杂、操作难度大和响应速度慢等问题。因此，本文提出了一种基于脉冲调制的低成本便携式多光谱成像系统，并采用客观图像质量评估（image quality assessment，IQA）的方法对其系统参数进行优化。方法 该系统主要由光源模块、控制模块、图像采集模块和图像分析模块4部分组成。光源模块采用9个波长的LED （light emitting diode）阵列，其中心波长为365 nm、390 nm、460 nm、515 nm、585 nm、620 nm、650 nm、730 nm和840 nm；控制模块主要包括LED驱动电路和USB （universal serial bus）电源，可以通过发送一定时间间隔的脉冲波来分时点亮LED，并通过一定阻抗匹配使LED发光强度达到最大值；图像采集模块主要使用去除红外截止滤波片的高清红外工业相机，该相机的最佳光谱感应范围包含所选的9个LED灯珠的中心波长；图像分析模块主要执行客观图像质量评估算法。系统执行时，STC89C51单片机发射周期为T的脉冲波来驱动9种不同波长的LED分时点亮。然后，计算机平台调用高清红外相机模组，以相匹配的间隔捕获多光谱图像。在系统拍摄参数优化实验中，本文采用模糊度和清晰度评价指标对所获得的多光谱图像从相机拍摄时间间隔、相机拍摄距离和光照强度3个角度进行质量评估，进而获得较优的系统成像参数。结果 通过改变系统拍摄参数，对3个场景下的不同拍摄条件所获取的多光谱图像质量进行评估，结果显示：对于本文所搭建的多光谱成像系统，相机拍摄时间间隔与LED灯珠频闪周期同步，拍摄距离为25 mm，光照强度为45 Lux下成像质量相对较好。结论 本文设计并搭建的基于脉冲调制的低成本便携式多光谱成像系统成本低、操作难度小、结构简单、成像质量较好、成像速度较快，可以满足多光谱成像系统大规模推广使用的要求。此外，本文的系统设计方法、设计思路和实验方案等可以为后续研究提供借鉴。     

应用计算机视觉评定肉类品质的研究进展

随着图像处理技术的发展及计算机硬件成本的下降和运算速度的提高,利用计算机视觉系统对肉类品质进行自动检测和分级在国内外已有研究和应用.本文综述了计算机视觉在评定颜色和大理石花纹、骨骼成熟度和新鲜度,预测嫩度和胴体分级等肉类品质上的研究进展.     

冷却猪肉中气单胞菌的定量暴露评估

开展某市冷却猪肉中气单胞菌的风险评估中最主要的暴露评估,包含气单胞菌从冷却猪肉原料的销售、运输以及贮藏3个环节。冷却猪肉的初始污染水平通过大量市场调研数据来确定,前期构建的气单胞菌生长模型用来估计消费者食用冷却猪肉时的有害菌摄入量。结果表明：大约有22.1%的冷却猪肉含有高于5(lg(CFU/g))的气单胞菌量,由此带来消费者的食用风险。进一步的敏感性分析结果表明,初始污染水平和家庭贮藏时间与气单胞菌量的相关性最高,分别为0.884和0.209,为消费者和食品监管者需要重视的主要风险因素。再结合猪肉烹饪阶段的评估和剂量反应关系研究,可为构建完整气单胞菌风险评估体系提供理论参考。     

米饭中蜡样芽孢杆菌剂量效应模型的构建

目的建立有效的米饭蜡样芽孢杆菌剂量效应模型。方法调研并选用2001-2011年我国9起米饭中蜡样芽孢杆菌导致食物中毒的数据,基于指数模型、泊松模型、对数模型、威布模型等及其修正形式分别构建了米饭中蜡样芽孢杆菌剂量效应模型。结果修正的指数模型、对数概率模型和Gamma威布模型三者在拟合效果上显著优于其他模型(R20.70),拟合曲线外延至低剂量预测中毒率时,Gamma威布模型低于前两者,进一步的数学检验表明,Gamma威布模型准确因子(Af=1.40)优于前两者,偏差因子(Bf)和预测标准误差(SEP)相近或略高于前两者。结论建议选用Gamma威布模型作为米饭中蜡样芽孢杆菌最优的剂量效应模型用于蜡样芽孢杆菌风险评估体系中的危害特征分析。     

不同场景下冷却猪肉中气单胞菌到小青菜的交叉污染

为了定量分析厨房内冷却猪肉中气单胞菌（Aeromonas spp.）在案板、刀具、手以及小青菜之间的交叉污染水平,采用一定方式将气单胞菌接种于精腿肉中,模拟消费者在厨房中食物准备过程,对猪肉进行分割,分别测定气单胞菌到案板、刀具、手的转移率;同时,测定6 种设定场景下接种于3 种介质表面的气单胞菌到小青菜的转移率,并通过对数转换后进行频数分布拟合。此外,以场景1即切过猪肉后各介质不做任何处理的情况为例对交叉污染进行仿真模拟。结果表明：各组转移率在一定范围内变化且差异显著,经对数转换后的转移率符合或接近正态分布。交叉污染的仿真模拟证实,若食用产生交叉污染的猪肉和蔬菜将存在一定的风险,再结合烹饪阶段的评估以及剂量-反应关系研究,可为构建完整气单胞菌风险评估体系提供理论参考。     

基于计算机视觉鉴别肉松与肉粉松

为实现快速鉴别肉松和肉粉松,文中提出了一种基于计算机视觉和BP人工神经网络的快速无损检测方法。先对60组肉松和60组肉粉松图像进行灰度化并剪切成长宽为899×772像素,然后在剪切后的灰度图像中提取灰度均值、总熵值、灰度等级矩阵的标准差、基于灰度共生矩阵的对比度、相关度、纹理二阶矩和均匀度,在剪切后的二值图像中提取分形维数,共计8个纹理指标,再将45组肉松和44组肉粉松作为训练集输入BP人工神经网络进行训练,剩余样本作为测试集进行测试。研究结果表明:构建的BP神经网络总分类准确率为80.65%,其中有2组肉松被误判为肉粉松,有4组肉粉松被归为肉松。该研究成果可为销售点快速无损鉴别肉松与肉粉松提供了一种技术方法。     

傅里叶变换通道注意力网络的胆管癌高光谱图像分割

目的 胆管癌高光谱图像的光谱波段丰富但存在冗余,造成基于深度神经网络高光谱图像分割方法的分割精度下降,虽然一些基于通道注意力机制的网络能够关注重要通道,但在处理通道特征时存在信息表示不足问题,因此本文研究构建一种新的通道注意力机制深度网络,以提高分割准确性。方法 提出了傅里叶变换多频率通道注意力机制（frequency selecting channel attention,FSCA）。FSCA对输入特征进行2维傅里叶变换,提取部分频率特征,再通过两层全连接层得到通道权重向量,将通道权重与对应通道特征相乘,获得了融合通道注意力信息的输出。针对患癌区域和无癌区域数据不平衡问题引入了Focal损失,结合Inception模块,构建基于Inception-FSCA的胆管癌高光谱图像分割网络。结果 在采集的胆管癌高光谱数据集上进行实验,Inception-FSCA网络的准确率（accuracy）、精度（precision）、敏感性（sensitivity）、特异性（specificity）、Kappa系数分别为0.978 0、0.965 4、0.958 6、0.985 2、0.945 6,优于另外5种对比方法。与合成的假彩色图像的分割结果相比,高光谱图像上的实验指标分别提高了0.058 4、0.105 8、0.087 5、0.039 0、0.149 3。结论 本文所提出的傅里叶变换多频率通道注意力机制能够更有效地利用通道信息,基于Inception-FSCA的胆管癌高光谱图像分割网络能够提升分割效果,在胆管癌医学辅助诊断方面具有研究和应用价值。     

（英）显微高光谱成像的皮肤黑色素瘤浅表扩散深度识别方法

研究了基于显微高光谱图像的皮肤黑色素瘤浅表扩散深度检测方法.首先使用核最小噪声分割、形态滤波和边缘检测实现颗粒层的分割,然后使用基于特征谱监督的最小二乘支持向量机实现恶性黑色素细胞的检测,最后定量化计算了皮肤黑色素瘤的扩散深度.实验结果表明,可以为皮肤黑色素瘤的浅表扩散提供定量化的参考指标,有利于皮肤黑色素瘤的病理诊断.     

解冻猪肉的有害菌鉴定及其再生长研究

采用选择性培养基对－18℃冻藏5d后解冻的猪肉中有害菌进行计数,并对各选择性培养基上的典型菌落进行分离纯化和初步鉴定,进而对各种有害菌在4、0、－5℃的再生长进行研究。结果表明假单胞菌属、热死环丝菌、肠杆菌科是解冻猪肉中存在的优势有害菌。在4℃和0℃贮藏的过程中各有害菌均有增长,假单胞菌和热死环丝菌增长最快,菌数最多;－5℃贮藏过程有害菌增长缓慢,甚至有所减少。