基于細(xì)胞邊緣檢測(cè)的豬肉新鮮度評(píng)價(jià)方法

陳天華，郭培源

(北京工商大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息工程學(xué)院，北京 100048)

基于細(xì)胞邊緣檢測(cè)的豬肉新鮮度評(píng)價(jià)方法

陳天華，郭培源

(北京工商大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息工程學(xué)院，北京 100048)

根據(jù)豬肉變質(zhì)過(guò)程的生化機(jī)理，制作了豬肉腐敗過(guò)程中各個(gè)時(shí)段的切片樣本，通過(guò)實(shí)驗(yàn)研究了豬肉新鮮度與其完整細(xì)胞數(shù)量之間的內(nèi)在關(guān)系。提出了將RGB圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像以后，經(jīng)直方圖均衡增強(qiáng)處理，應(yīng)用Canny算子檢測(cè)細(xì)胞邊緣，提取單位面積完整細(xì)胞數(shù)量作為豬肉腐敗程度的檢測(cè)方法，并將該結(jié)果與TVB－N值進(jìn)行參照，檢測(cè)結(jié)果一致。本研究為豬肉新鮮度測(cè)定提出了一種全新的簡(jiǎn)便辨識(shí)方法。

豬肉新鮮度，細(xì)胞邊緣檢測(cè)，Canny算子，無(wú)損檢測(cè)，食品安全

隨著人們生活水平的提高，豬肉已經(jīng)成為我國(guó)城鄉(xiāng)居民的重要肉類食品。豬肉新鮮度檢測(cè)包括傳統(tǒng)檢測(cè)方法和基于現(xiàn)代信息技術(shù)檢測(cè)方法兩大類。傳統(tǒng)的新鮮度檢測(cè)方法主要包括傳統(tǒng)方法感官檢測(cè)、理化檢驗(yàn)、衛(wèi)生(微生物)檢驗(yàn)、儀器分析等多種方法［1］。感官檢測(cè)基于對(duì)豬肉色澤、組織結(jié)構(gòu)、氣味、品相的綜合判斷，對(duì)檢驗(yàn)人員能力要求較高，一般需經(jīng)過(guò)系統(tǒng)培訓(xùn)和較長(zhǎng)時(shí)間的實(shí)踐才能勝任檢測(cè)工作。理化檢驗(yàn)需要相關(guān)專用設(shè)備和裝置，檢測(cè)過(guò)程復(fù)雜，檢測(cè)時(shí)間相對(duì)較長(zhǎng)。微生物檢驗(yàn)和儀器分析方法類似于理化分析，都需要不同類型的配套儀器設(shè)備，檢測(cè)周期長(zhǎng)［2］?；诂F(xiàn)代信息技術(shù)的檢測(cè)方法主要利用計(jì)算機(jī)技術(shù)對(duì)豬肉新鮮度進(jìn)行評(píng)價(jià)和檢測(cè)，其特點(diǎn)是方便、快速和無(wú)損。信息技術(shù)檢測(cè)方法通常要應(yīng)用圖像處理技術(shù)對(duì)細(xì)胞邊緣進(jìn)行檢測(cè)，在眾多的邊緣檢測(cè)算法中，Canny算子得到了非常廣泛的應(yīng)用，這主要是因?yàn)樗岢隽似駷橹苟x最為嚴(yán)格的邊緣檢測(cè)的三個(gè)標(biāo)準(zhǔn)，而且該算法相對(duì)于其他算法在復(fù)雜度、邊緣檢測(cè)性能和速度方面具有綜合優(yōu)越性［3］。本文提出了一種基于Canny算子檢測(cè)完整細(xì)胞數(shù)量評(píng)價(jià)豬肉新鮮度的方法，是一種快速、有效和無(wú)損的檢測(cè)方法。

1 樣本制作與采集

1.1 樣本選擇

新屠宰的健康動(dòng)物肉類通常是無(wú)菌的，豬肉的腐敗通常是由于存放時(shí)間過(guò)長(zhǎng)，在一定的環(huán)境、溫度和濕度下，由組織酶以及環(huán)境中的微生物和細(xì)菌在其表面繁殖所致［4］。豬肉從完全新鮮到深度腐敗的過(guò)程中，組織中所含的水、蛋白質(zhì)和脂類等營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)為細(xì)菌的生長(zhǎng)提供了條件，細(xì)菌數(shù)量增長(zhǎng)，細(xì)胞邊緣出現(xiàn)彎曲斷裂，完整細(xì)胞數(shù)量減少［5］。本文選用豬肉脂肪組織作為樣本，在樣本腐敗過(guò)程中，每隔1h取出部分脂肪組織樣本，以分析該時(shí)間點(diǎn)樣品的新鮮度。

1.2 樣本制作

實(shí)驗(yàn)樣品采用北京市場(chǎng)上經(jīng)正規(guī)屠宰，經(jīng)衛(wèi)生檢驗(yàn)檢疫部門檢驗(yàn)合格的未經(jīng)注水和冷凍的豬肉，選取多個(gè)攤位的肉品提取脂肪組織作為樣品，用酒精消毒的刀片在新屠宰的豬肉脂肪組織中提取長(zhǎng)、寬、厚分別為2cm×1cm×0.2cm的樣品12個(gè)，并將樣品放置在25℃恒溫環(huán)境下自然腐敗，每隔1h進(jìn)行一次圖像數(shù)據(jù)采集。

2 細(xì)胞圖像采集

本文采用邊緣檢測(cè)方法對(duì)樣本圖像進(jìn)行分析，所以首先要采集豬肉樣本切片圖像。為避免玻璃器皿對(duì)光線的反射和折射的作用，影響圖像采集效果，采用底光對(duì)樣品進(jìn)行照明。

2.1 圖像采集系統(tǒng)

圖像采集系統(tǒng)如圖1所示，主要由光室、光源、CCD攝像頭、圖像采集卡和PC機(jī)組成。光源與光室提供檢測(cè)豬肉切片圖像的采集環(huán)境;攝像頭攝取被檢測(cè)肉片圖像，采集圖像的尺寸為512×512像素，并由圖像采集卡數(shù)字化后送入計(jì)算機(jī)。

圖1 圖像采集系統(tǒng)

圖像采集卡采用AVE1000SS1卡。這是一款性能穩(wěn)定、功能齊全的視頻壓縮卡，具有報(bào)警輸入、輸出、字符和時(shí)間疊加OSD功能，可支持多塊插卡同時(shí)壓縮，支持恒定位和可變位速率、壓縮幀尺寸可變，位速率模式支持VBR/CBR，支持網(wǎng)絡(luò)傳輸。該卡支持MPEG－1/MJPG壓縮格式，可滿足高分辨率全屏預(yù)覽，分辨率高達(dá)720×576，性價(jià)比非常高，既保證高壓縮質(zhì)量，又占用較少硬盤。

CCD攝像頭采用JVCCCD攝像機(jī)，主要技術(shù)參數(shù):480線專業(yè)級(jí)彩色攝像頭，PAL制復(fù)合視頻輸出;DSP提供更好的畫面質(zhì)量和更先進(jìn)的功能;內(nèi)置RS232C通訊協(xié)議，1/3英寸IT Super HAD CCD;50分貝優(yōu)質(zhì)信噪比(S/N)，可適應(yīng)多種光照條件的背光補(bǔ)償;最低照度0.3Lux［F1.2，50IRE］;兩種可選自平衡控制方法，自動(dòng)追蹤自平衡/手動(dòng);可采用CS及C型卡口鏡頭，兩種自動(dòng)光圈鏡頭。

2.2 樣品圖像拍攝

將樣品從恒溫環(huán)境取出放在載物臺(tái)上，調(diào)整載物臺(tái)到指定位置，每隔1h在樣品的同一位置采集一次圖像。肉的腐敗通常是由外界微生物污染而產(chǎn)生，從肉的表面沿著結(jié)締組織向深層擴(kuò)散，由分泌的膠原蛋白酶使結(jié)締組織的膠原蛋白水解形成黏液，同時(shí)產(chǎn)生氣體，最后分解成氨基酸、水、二氧化碳和氨氣，產(chǎn)生難聞的氣味。

表面微生物沿血管進(jìn)入肉的內(nèi)層，并深入到肌肉組織，腐敗程度在一定范圍內(nèi)時(shí)，微生物的繁殖仍局限于細(xì)胞與細(xì)胞之間的間隙，當(dāng)發(fā)生深度腐敗時(shí)微生物進(jìn)入肌纖維部分［5］。在肉品腐敗過(guò)程中，蛋白質(zhì)分解后產(chǎn)生水、糖類、二氧化碳等物質(zhì)。

3 細(xì)胞邊緣處理

由于細(xì)菌的繁殖以宿主為營(yíng)養(yǎng)，隨著腐敗程度的加深，將樣品放置在顯微鏡下，可以清晰地觀察到不同時(shí)間段，豬肉脂肪組織的細(xì)胞逐漸變形、變模糊。豬肉腐敗過(guò)程中，蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)被破壞，細(xì)胞壁彎曲、重疊，完整細(xì)胞數(shù)量減少［6］。因此，可以采用邊緣檢測(cè)法，以完整細(xì)胞數(shù)量的多少作為豬肉新鮮度的檢測(cè)依據(jù)，即通過(guò)Canny算子提取細(xì)胞邊緣圖像，統(tǒng)計(jì)不同時(shí)段的樣本圖像的完整數(shù)量測(cè)定豬肉新鮮度。本方法不僅可以提高計(jì)算速度和分類準(zhǔn)確度，同時(shí)也為豬肉新鮮度檢測(cè)提供了一個(gè)新方法。

3.1 切片圖像預(yù)處理

由于以完整細(xì)胞數(shù)量作為豬肉新鮮度評(píng)價(jià)指標(biāo)，因此，要求在圖像預(yù)處理以及邊緣檢測(cè)過(guò)程中，既不能對(duì)細(xì)胞邊緣進(jìn)行增強(qiáng)處理，不然可能使因腐敗變質(zhì)而斷裂的細(xì)胞邊緣得到修復(fù)，使細(xì)胞邊緣中的弱邊緣線斷裂而減少了完整細(xì)胞數(shù)量，也不能在處理過(guò)程中弱化邊緣，使完整的邊緣斷裂?？傊?，應(yīng)最大限度地保持原圖像的細(xì)胞邊緣形態(tài)，以保證完整細(xì)胞的數(shù)量的準(zhǔn)確性。在現(xiàn)行的各種邊緣檢測(cè)算法中，Canny算子由于采用最為嚴(yán)格的邊緣檢測(cè)的三個(gè)標(biāo)準(zhǔn)而得到廣泛應(yīng)用，而且該算法相對(duì)于其他算法在邊緣檢測(cè)性能、復(fù)雜性和速度方面具有綜合優(yōu)越性。

樣本切片圖像預(yù)處理包括對(duì)RGB圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖象和對(duì)灰度圖像的直方圖均衡化處理，以改善圖像顯示效果而且保持細(xì)胞邊緣的原始形態(tài)。直方圖均衡化是通過(guò)對(duì)豬肉切片圖像進(jìn)行以均衡為目標(biāo)的變換，簡(jiǎn)并圖像中像素較少的一些灰度級(jí)，使原圖像的直方圖分布更均勻，增加像素灰度值的動(dòng)態(tài)范圍，從而提高整個(gè)圖像的對(duì)比度，使原切片圖像中一些不清晰的細(xì)節(jié)在均衡化處理后會(huì)變得更清晰，也沒(méi)有破壞原始圖像的細(xì)胞邊緣。切片圖像預(yù)處理算法流程如圖2所示。

圖2 樣本圖像的算法流程

3.2 圖像樣本分析

通過(guò)CCD成像設(shè)備對(duì)脂肪組織進(jìn)行觀測(cè)，通過(guò)放大倍數(shù)為100倍的光學(xué)放大可清晰地看到脂肪細(xì)胞結(jié)構(gòu)。所拍攝的圖像尺寸為512×512像素，通過(guò)樣本觀察可以看出新鮮脂肪組織中脂肪細(xì)胞近似為圓形或橢圓形，但隨著樣本的腐敗，脂肪細(xì)胞組織也在不斷地發(fā)生變化。圖3中(a)、(b)、(c)分別為樣品腐敗0、9、12h深度腐敗的圖像。

圖3(a)是新鮮肉(0h)細(xì)胞切片圖像，0h新鮮樣本中脂肪細(xì)胞飽滿均勻，可看到清晰的線狀細(xì)胞壁，容易分辨出細(xì)胞個(gè)數(shù)。

圖3 腐敗過(guò)程中細(xì)胞形態(tài)變化

圖3(b)為9h后的細(xì)胞切片圖像，經(jīng)歷9h氧化腐敗之后，可明顯看出細(xì)胞膜結(jié)構(gòu)變彎曲不平滑，清晰細(xì)胞壁較少，出現(xiàn)大量的細(xì)胞壁重疊現(xiàn)象，細(xì)胞壁粘連現(xiàn)象明顯增加，另有較多的細(xì)胞壁出現(xiàn)破裂現(xiàn)象，不再是完整脂肪細(xì)胞，只有少量完整細(xì)胞。

圖3(c)是在深度腐敗時(shí)的細(xì)胞切片圖像。在該圖中，已經(jīng)觀察不到完整的脂肪細(xì)胞，細(xì)胞壁出現(xiàn)嚴(yán)重重疊和彎曲現(xiàn)象，已經(jīng)分辨不出完整的細(xì)胞結(jié)構(gòu)。

3.3 細(xì)胞輪廓提取

為保持切片圖像細(xì)胞邊緣的原始形態(tài)，直接采用Canny算子提取脂肪細(xì)胞邊緣輪廓。Canny算子是具有較好的邊緣檢測(cè)特性并得到廣泛應(yīng)用的邊緣檢測(cè)算子，具有較高的信噪比和檢測(cè)精度，是一種高性能的階梯型邊緣檢測(cè)算子［7］。其優(yōu)越的檢測(cè)特性表現(xiàn)在以下幾個(gè)方面:a.良好的邊緣檢測(cè)性能。Canny算子能保證成功地檢測(cè)出細(xì)胞邊緣，不將非邊緣點(diǎn)作為邊緣點(diǎn)檢測(cè);b.邊緣檢測(cè)信噪比高。對(duì)于弱邊緣信號(hào)有較好的響應(yīng)能力，算子的輸出信噪比高;c.邊緣監(jiān)測(cè)時(shí)定位準(zhǔn)確。Canny算子檢測(cè)出的邊緣點(diǎn)與實(shí)際邊緣點(diǎn)位置準(zhǔn)確度高;d.單邊緣特性好［8］。Canny算子具有較好的一個(gè)邊緣點(diǎn)只檢測(cè)一次的能力。

Canny算子邊緣檢測(cè)算法如圖4所示。

圖4 Canny算子細(xì)胞邊緣算法圖

對(duì)每隔1h采集的全部12組切片圖像進(jìn)行邊緣提取，其中，在放置0、9、12h后，細(xì)胞邊緣提取結(jié)果如圖5所示。

實(shí)驗(yàn)表明，RGB圖像經(jīng)換為灰度圖像及直方圖均衡增強(qiáng)處理以后，無(wú)需將Canny算子結(jié)合其他算法，直接采用Canny算子就能獲取較好的細(xì)胞邊緣和準(zhǔn)確的完整細(xì)胞數(shù)量。如果在提取細(xì)胞邊緣時(shí)結(jié)合其他算法，可能會(huì)產(chǎn)生意外的結(jié)果，例如，若Canny算子結(jié)合數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)，對(duì)圖像進(jìn)行膨脹處理再提取細(xì)胞邊緣，則圖5(b)和(c)中完整細(xì)胞數(shù)量會(huì)大幅增加，可導(dǎo)致錯(cuò)誤的新鮮度評(píng)價(jià)結(jié)果。

圖5 細(xì)胞邊緣提取結(jié)果

4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

通過(guò)對(duì)12個(gè)不同樣本的細(xì)胞大小和形態(tài)分析，對(duì)經(jīng)歷不同放置時(shí)間后脂肪組織中的完整脂肪細(xì)胞數(shù)量進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)，實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)如表1所示。

表1 豬肉完整細(xì)胞數(shù)統(tǒng)計(jì)

實(shí)驗(yàn)表明，隨著放置時(shí)間的延長(zhǎng)，氧化腐敗程度不斷加深，豬肉組織中完整細(xì)胞數(shù)量逐漸減少。剛屠宰的新鮮豬肉，單位面積的完整細(xì)胞數(shù)量全部大于25，樣本為新鮮豬肉;經(jīng)歷9h之后，完整細(xì)胞數(shù)量在18～26之間，這時(shí)樣本已經(jīng)有一定程度的明顯變質(zhì)，色澤和味道發(fā)生了比較明顯的變化，樣本為次新鮮豬肉;經(jīng)歷12h以上，腐敗程度非常深，能聞到明顯的異味，仔細(xì)觀察，肉眼能觀察到明顯的組織變化，完整細(xì)胞數(shù)量小于14，樣本為腐敗豬肉。對(duì)于新鮮度的評(píng)價(jià)，上述檢測(cè)結(jié)果與采用TVB－N國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)的評(píng)測(cè)結(jié)果一致。

5 結(jié)論

本研究表明，RGB圖像經(jīng)換為灰度圖像及直方圖均衡增強(qiáng)處理以后，直接采用Canny算子可以獲取較好的細(xì)胞邊緣，Canny算子是一種具有較高的信噪比和檢測(cè)精度的高性能邊緣檢測(cè)算子。采用本文算法，對(duì)采集自北京市場(chǎng)上經(jīng)檢驗(yàn)合格的多個(gè)攤位共12個(gè)豬肉樣本，在25℃環(huán)境下，經(jīng)0、9、12h恒溫放置后，依據(jù)樣品的完整細(xì)胞數(shù)量對(duì)豬肉的新鮮度評(píng)價(jià)結(jié)果與依據(jù)TVB－N標(biāo)準(zhǔn)的新鮮度評(píng)價(jià)結(jié)果一致。本文提出的基于Canny算子提取細(xì)胞邊緣，計(jì)算完整細(xì)胞數(shù)量的豬肉新鮮度的檢測(cè)方法是一種快速、方便、無(wú)損的豬肉新鮮度檢測(cè)方法。

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Method of inspection pork freshness based on cell edge detection

CHEN Tian－h(huán)ua，GUO Pei－yuan

(College of Information Engineering，Beijing Technology and Business University，Beijing 100048，China)

According to the biochemical mechanism of pork metamorphism，the biopsy samples in each time during the pork－corruption process were produced.The inherent relationship between pork freshness and the number of intact cells was studied by a large number of experiments.The RGB image converted into gray image and enhancement processing by histogram equalization were proposed，Canny edge operator was applied to detect cell to calculate the number of intact cells per unit area as the level of pork corruption，and the test results by this method with the TVB－N values were com pared，test results of the two methods were consistent，the results of this study was a new simple method for determination of the freshness of pork presents.

freshness detection of pork;celledge detection;Canny algorithm;nondestructive detection;food safety

TS251.7

A

1002－0306(2011)08－0408－04

2010－06－22

陳天華(1967－)，男，碩士，教授，主要從事智能信息處理、農(nóng)副產(chǎn)品無(wú)損檢測(cè)、測(cè)控技術(shù)等方面的研究。

北京市自然科學(xué)基金(4092012)。