基于计算机视觉技术的肉类色泽评价

近年来运用计算机视觉对肉类进行感官质量评价一直是热点的研究领域。本文主要综述了最近的一些应用研究成果,其中主要包括计算机视觉技术在肉类表征质量属性中一个重要指标——色泽上的感官评价上的应用。     

近红外光谱技术在评定肉类品质上的应用

本文介绍了近红外光谱技术的原理及其在评定肉类品质上的应用和发展前景,并简要介绍了应用近红外光谱技术在评定牛肉品质上应用实例。     

肉类品质快速无损分析技术的研究进展

随着消费者对肉品质量和安全要求的日益提高,一系列应用于肉类品质的快速无损检测技术应运而生,这些技术的诞生也极大地促进了肉类工业的发展.该文概述了近年来出现的肉类快速分级、鉴别及品质研究技术,并重点对计算机视觉技术、近红外光谱技术和拉曼光谱技术在肉类品质研究中的成果进行了对比分析,以期对肉类自动分级技术的科学研究及在产业...     

计算机视觉在农产品外部品质检测中的应用研究

计算机视觉技术是一种无损、快速、经济的检测技术,是有可能取代人工(视觉)检查方法,在农产品质量检测中得到广泛认可。外观是农产品非常重要的感官属性,它会直接影响农产品的市场价值和消费者的选择,还在某种程度上影响其内在品质。本文介绍了计算机视觉系统的非接触式布置和高照明系统组件、图像处理和图像分析技术;在此基础上,详细综述了计算机视觉在农产品外部品质检测领域的应用研究,重点讨论计算机视觉技术在此领域的优势与不足,旨在为农产品外部品质检测提供技术支撑,并保障消费者的食用安全。     

计算机视觉技术在食品品质检测中的应用

随着消费者对食品安全关注的增加,食品品质检测越来越重要。计算机视觉技术作为一种无损检测方法,具有快速、简便、制样少的优势,已广泛应用于食品大小、形状、颜色、表面缺陷、新鲜度等品质检测。该文简要陈述计算机视觉技术的原理,主要介绍国内外食品品质检测中计算机视觉技术的应用研究和发展状况。     

稻米粒形与外观品质计算机视觉检测技术研究进展

计算机视觉技术对稻米粒形、外观品质的检测与人工检测相比,具有客观、快速、精确度高等优点。通过综述近年来计算机视觉技术对稻米粒形、外观品质的研究进展,阐述了计算机视觉技术在检测稻米粒形、垩白粒、裂纹粒、黄粒米的实现方法以及发展前景。     

肉类休闲食品品质提升与安全控制研究进展

随着经济的快速发展与人民消费水平的不断提升,肉类休闲食品产业也随之快速发展。肉类休闲食品属于零食的一种,是人们在闲暇时所享用的食品,也是快速消费食品中重要的组成部分之一。肉类休闲食品种类繁多,在味道、便利、营养、口感和健康方面备受人们青睐。与此同时,随着消费理念不断更新,肉类休闲食品品质与食品安全问题日益受到关注。肉类休闲食品在目前的发展面临诸如肉制品的品质较低等问题,因此需要提升其品质,尤其是在减盐、减糖、减脂、增鲜等方面。在食品加工中存在一些危害物等安全隐患,如化学性、物理性及加工伴生危害物等,需要建立起检测技术和控制技术以做到安全控制。基于此,文章系统性总结了肉类休闲食品品质提升的方法及安全控制领域近十年来的研究进展,以期为肉类休闲食品品质安全保证及产业升级提供借鉴与参考,进而促进肉类休闲食品产业的高质量发展。     

肉类品质改善效果的研究方法

本文综述了目前研究改善肉的品质的效果的方法,包括感官分析方法,物理性指标分析法,生化指标分析方法以及组织学分析方法四种。     

新型解冻技术对肉类品质影响的研究进展

解冻技术对肉类品质有一定程度的影响,不同解冻技术会导致肉类食品的色泽、含水量、pH值、口感、汁液流失以及风味等因素产生不同程度的变化。因此,根据不同肉类的特性选取合适的解冻技术和工艺,保证解冻后的肉类能尽可能多的保留其新鲜度、降低因汁液流失、变味以及营养物质的丢失而影响口感,保证工业生产的质量及标准,从而满足高质量生活的需求。本文综述了新型解冻技术如微波解冻、超声波解冻、高压静电场解冻等分别对猪肉、鸡肉、牛肉品质的影响,探讨了解冻食品质量的评价指标以及不同解冻技术对肉类品质的影响,为解冻技术在肉类食品工业化中推广应用提供技术理论支撑。     

机器视觉在玉米籽粒品质检测中的应用研究

机器视觉应用于玉米籽粒品质检测有助于实现玉米品质鉴定、种类识别和分级工作的自动化、智能化,一些研究者已经开展了相关研究工作,有部分成果已经开始投入应用.对现有成果及时总结能够发现问题和不足,推动相关工作进一步深入发展.文中从图像预处理、品质鉴定、种类识别、分级4个方面对相关工作进行了综述,从应用方向、图像采集、特征提取与模式识别等方面分析了存在的问题,指出了今后一些具体的工作方向,可供今后开展相关工作参考.     

江西省餐饮业腌腊肉制品的卫生质量监测

目的掌握江西省餐饮业腌腊肉制品的卫生质量状况,为餐饮业腌腊肉制品的卫生监督管理提供科学依据。方法采用GB/T5009.44—2003《肉及肉制品卫生标准的分析方法》、GB/T5009.37—2003《食用植物油卫生标准分析方法》、GB/T5009.33—2003《食品中亚硝酸盐与硝酸盐的测定》分析方法对腌腊肉制品进行检测分析。结果150份样品散装合格率为32.8%,定型包装合格率为62.5%。结论餐饮业腌腊肉制品合格率偏低,应加大餐饮业腌腊肉制品卫生监督管理力度。     

计算机视觉在牛肉自动分级技术中的应用

国外计算机视觉牛肉自动分级技术较为成熟,国内的研究也取得了一定的成果。鉴于国内牛肉分级意义重大,本文概述了我国牛肉质量等级标准和国内外研究现状,并针对利用计算机视觉技术对牛肉自动分级,从完善标准、调整工艺、设计成像条件和计算方法等多个方面提出所遇到的问题,并指出牛肉自动分级技术的研究方向。     

基于计算机视觉的牛肉质量分级研究进展

牛肉品质分级对于肉牛产业具有重要意义,为克服人工评级的弊端,客观、无损的自动分级技术成为研究热点。本文综述了国内外利用计算机视觉对牛肉大理石纹、生理成熟度、肉色和脂肪色这些指标进行分级预测的研究进展情况,讨论了研究过程中诸如图像分割、特征提取方面存在的困难,最后指出了计算机视觉技术在牛肉品质分级应用过程中存在的问题以及可能的发展方向。     

肉味香精及其在肉制品中的应用

综述了在加热过程中肉类香味的形成机理 ,并介绍了制备肉类香精的原料来源以及肉味香精在肉制品加工中的应用 ,展望了肉味香精在食品工业中的应用前景。     

基于TRIZ理论的油炸薯片中丙烯酰胺含量的测定

根据TRIZ创新理论,提出一种新的油炸薯片中丙烯酰胺含量的测定方法.计算机视觉系统中的图像采集装置每间隔1 min采集刚炸好薯片的双面图像,在Lab颜色空间中,用提出的图像滤波、分割和颜色测量算法从双面图像中提取目标薯片、测量整体薯片的颜色平均值,同时对相应薯片中的丙烯酰胺含量值做气相色谱-质谱法测定.对数据进行分析,发现薯片双面a平均值和其丙烯酰胺含量值之间有很强的相关性(R2=0.971),建立了两者之间的线性回归方程.利用所提出的方法测定市场上出售的10个不同品牌薯片的丙烯酰胺含量值,与标准化学方法测定值之间的最大相对误差仅为4.94％,说明该方法准确可行.     

计算机视觉技术在冷却肉色泽评定中的应用研究

本研究的主要目的是探索计算机视觉技术在判断冷却肉色泽方面存在一定的潜力.通过Sigmascan软件从冷却肉彩色图像中提取出颜色特征值,本研究采用的特征值是R值、G值、B值的平均值,同时,运用6级肉色标准对肉进行感官评分.感官评分与R值、G值、B值线性分析所得R2分别为0.7314、0.7681和0.6723.结果表明图像分析系统可以代替感官分析,对冷却肉色泽做出准确客观的评定.     

Applications of Computer Vision for Assessing Quality of Agri-food Products: A Review of Recent Research Advances

With consumer concerns increasing over food quality and safety, the food industry has begun to pay much more attention to the development of rapid and reliable food-evaluation systems over the years. As a result, there is a great need for manufacturers and retailers to operate effective real-time assessments for food quality and safety during food production and processing. Computer vision, comprising a nondestructive assessment approach, has the aptitude to estimate the characteristics of food products with its advantages of fast speed, ease of use, and minimal sample preparation. Specifically, computer vision systems are feasible for classifying food products into specific grades, detecting defects, and estimating properties such as color, shape, size, surface defects, and contamination. Therefore, in order to track the latest research developments of this technology in the agri-food industry, this review aims to present the fundamentals and instrumentation of computer vision systems with details of applications in quality assessment of agri-food products from 2007 to 2013 and also discuss its future trends in combination with spectroscopy.