基于气流脉冲和结构光成像的牛肉嫩度检测方法

针对传统牛肉嫩度检测速度慢、精度低的问题，提出了基于气流脉冲结合结构光3D成像的牛肉嫩度快速无损检测方法。首先，利用脉冲气流对牛肉表面进行冲击，同时通过结构光3D成像获取待测牛肉表面凹陷区域的三维点云信息；然后，采用去噪、点云分割、贪婪投影三角化、Delaunay三角化、曲面拟合等算法进行点云处理，获得牛肉表面凹陷区域的深度、映射面积、表面积和体积等信息；基于此,分别建立基于最小二乘支持向量机回归（LS-SVR）、BP神经网络和广义回归神经网络（GRNN）的生鲜牛肉剪切力预测模型；结果表明，GRNN模型预测表现最佳，预测集相关系数为0.975，均方根误差为5.307N。采用基于K-fold交叉验证的GRNN神经网络对牛肉嫩度等级进行预测，结果显示该方法对较嫩牛肉分级效果较好，为100%，对较老牛肉分级效果稍差，为91.3%。研究表明，基于气流脉冲结合结构光3D成像进行牛肉剪切力以及嫩度快速、无损检测是可行的。