肉异物识别中肉厚度激光补偿试验系统的研制

农产品形状的不规则性严重影响用X射线成像方法检测农产品的内部品质的检测质量。针对这个问题,该文以肉为研究对象,建立了基于激光的肉厚度补偿试验系统,补偿X射线图像因厚度不同对肉产生的影响。该系统包括X射线图像采集系统、激光图像采集系统,机械传输部分、控制系统及图像处理系统等。用最小二乘法求取肉厚度补偿模型,建立激光图像与厚度补偿图像映射关系,用激光厚度补偿图像与X射线肉图像融合,基于OTSU算法(最大类间方差,automatically perform histogram shape-based image thresholding)提取出融合后的肉X射线图像中的异物。试验结果表明,这种方法能够消除厚度的变化对图像的影响,该研究为支撑为肉异物提取提供了一种准确高效的方法。     

肉中异物X射线检测的肉厚度激光双三角测量方法

针对不规则形状肉X射线系统成像受肉厚度影响产生灰度偏差的问题,提出一种激光三角法测量肉的厚度以补偿X射线图像灰度偏差的方法,建立了激光测量肉厚度模型及一种基于对称式结构的激光双三角法肉厚度测量系统。通过标定将左右CCD相机采集的两幅激光图像统一到同一个坐标下,采用基于灰度的图像拼合法将两幅肉激光图像拼合为一个完整的肉激光图像。三维扫描试验表明,肉图像外部形状基本对应,灰度变化相似,肉图像厚度变化与肉厚度轮廓接近。     

激光及X射线肉图像同步采集系统设计及实验

提出了一种不规则肉碎骨图像检测方法,设计了一种基于激光三角法以及软X射线技术的肉碎骨图像采集的在线检测系统。该系统由X射线图像采集部分、激光图像采集部分、机械传输部分、PLC控制系统部分和图像处理系统组成。采用小型单元式PLC作为控制核心,检测肉位置和触发激光及X射线采集图像,肉图像采集软件在Visual C#2008环境下结合环境下结合HALCON函数库实现,系统调试运行正常,可实时同步采集肉动态激光图像及X射线图像。利用肉激光图像和X射线图像进行图像融合实验。结果表明,小波算法速度快,融合后的图像失真少,更加接近于原X射线图像,更有利于肉图像碎骨信息的提取。     

HACCP在南京桂花鸭生产中的应用研究

HACCP是目前世界上最具权威也受普遍认可的食品安全控制体系,桂花鸭加工生产通过建立和实施HACCP体系,可以确保从原料验收、加工到流通过程中,安全危害得到有效地预防和控制。