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    鮐魚片中魚骨刺X射線圖像不同增強處理技術

    2017-01-03 11:02:38胡記東年睿林洪曹立民
    關鍵詞:魚片魚刺魚骨

    胡記東,年睿,林洪,曹立民*

    (1. 中國海洋大學食品科學與工程學院,山東 青島 266003; 2. 中國海洋大學信息科學與工程學院, 山東 青島 266100)

    鮐魚片中魚骨刺X射線圖像不同增強處理技術

    胡記東1,年睿2,林洪1,曹立民1*

    (1. 中國海洋大學食品科學與工程學院,山東 青島 266003; 2. 中國海洋大學信息科學與工程學院, 山東 青島 266100)

    近些年,X射線技術已開始應用于海產(chǎn)魚片中魚骨刺的檢測。為提高X射線檢測鮐魚片中魚骨刺的圖像質(zhì)量,進而提高殘留魚骨刺檢出率,研究了6種不同的X射線圖像增強處理技術(正反相線性增強;數(shù)學形態(tài)學增強;對比度增強;掩模銳化圖像;高斯低通濾波;受限對比度自適應直方圖均衡化),以圖像質(zhì)量主觀評價和檢出率為指標,評價鮐魚片中魚刺的檢測效果。結(jié)果表明,在X光機切身4檢測模式下,對比度增強和掩模銳化圖像兩種方法為整體圖像增強的最佳選擇,正反相線性增強和受限對比度自適應直方圖均衡化兩種方法在特殊部位(腹部和魚肉邊緣)的圖像處理方面也有可以借鑒應用的潛力。通過多種圖像增強算法的比較,篩選得到的增強方案可以改善圖像質(zhì)量和提高殘留魚骨刺檢出率,改善水產(chǎn)品加工企業(yè)X光機檢測人員的視覺感受,并一定程度上降低魚片產(chǎn)品魚刺殘留問題的投訴頻率。[中國漁業(yè)質(zhì)量與標準,2016,6(6):20-26]

    鮐魚片;X射線;魚刺;圖像處理;圖像增強;檢出率

    魚類產(chǎn)品是人們?nèi)粘I钪兄匾牡鞍踪|(zhì)來源,且經(jīng)常食用。但其中的魚刺誤食后往往對人體產(chǎn)生一定危害,如因不慎誤食魚刺導致消化道黏膜受損、腸道穿孔、甲狀腺腫及腹腔包塊等并發(fā)癥[1-3]。近些年,加工出口冷凍海水魚片產(chǎn)品的市場良好,而日本、歐美等國食用魚片產(chǎn)品標準不允許有殘留魚刺[4-7]。目前,國內(nèi)多數(shù)水產(chǎn)加工企業(yè)主要靠燭光法(日光燈下)人工初次摸刺、二次摸刺、殘留復檢等步驟去除冷凍魚片中的魚刺,勞動強度大且效率低[8]。少數(shù)水產(chǎn)品出口加工企業(yè)被迫購置了X射線機檢測魚片中魚刺殘留,但目前專門檢測海產(chǎn)魚片魚骨刺的X射線設備在國內(nèi)尚未普及,且已有的檢測設備也存在諸多問題。例如對于一些魚刺細小、分布不規(guī)律的魚種,如鮐、鰈魚、紅魚等,容易造成漏檢,消費者誤食后,可能造成不良影響。

    通過對X射線機成像分辨率的改進,可以提高魚骨刺的檢出率[8],影響X射線成像系統(tǒng)分辨率的因素有很多[9],目前研究者普遍通過X射線機整體設計[10]、X射線機單元配件升級優(yōu)化[11-13]、X射線檢測圖像的增強處理[14-15]等方面提高其檢測食品中異雜物的能力。其中,由于圖像增強在很多實際應用場合中都具有必要性,因此一直是圖像處理領域一個重要的研究課題[16],圖像增強可以針對特定圖像設計,用于突出圖像中某些特征。

    本實驗選用魚刺相對較小,且分布規(guī)律性不強,殘留魚骨刺較為難檢的鮐(Pneumatophorusjaponicus)為樣本,在已有的X射線檢測設備成像的基礎上,從檢測后序X射線圖像增強處理技術著手,針對鮐魚骨刺X射線檢測圖像,開發(fā)了20多種圖像增強算法,并從中篩選出較好的6種進行研究,對于改進已有設備圖像質(zhì)量不高的情況,具有一定的應用價值。篩選出的6種相應算法也有望應用于鲆鰈、三文魚等其他海水魚類,具有一定的普適性和延展性。本研究可為提高鮐魚片中殘留魚骨刺檢出率,改善冷凍海產(chǎn)魚片加工產(chǎn)品的質(zhì)量提供方法參考。

    1 實驗部分

    1.1 儀器、軟件與試劑

    EV-60A/D型 工業(yè)用X射線異物檢測裝置(日本理學株式會社,Rigaku Corporation); TE601型 電子天平(賽多利斯);HH-4型 數(shù)顯電子恒溫水浴鍋(常州國華電器有限公司);STARTER3100型 pH計(奧豪斯儀器(上海)有限公司)。其中,X射線異物檢測裝置選擇的是EV-60A/D系列12英寸標準型號,4等分透視檢測物的掃描范圍,基本參數(shù)見表1。

    表1 X射線異物檢測裝置的主要工作參數(shù)

    Tab.1 Main working parameters of X-ray detection device for foreign matters

    項目Item參數(shù)設定值Parametersettingvalue射線管電壓設定范圍15~25kV射線管電流設定范圍2mA最大功率25kV~2mA焦點尺寸0.8mm×0.8mm,單焦點X射線管玻璃管X射線管冷卻方式強制空冷式

    Matlab R2014b 軟件由美國Math Works公司出品。堿性蛋白酶由Solarbio公司生產(chǎn)。

    1.2 材料與方法

    1.2.1 魚片樣本

    實驗中魚片可分為全刺/冷凍魚片、全刺/解凍魚片、殘留刺/解凍魚片和殘留刺/冷凍魚片等4種形態(tài)。全刺/冷凍魚片:三枚卸(料理的一種手法,就是把整只魚剝成三片除去中間的魚排骨,取左、右沒有魚排骨的那兩片魚肉)操作后的原始魚片,保留自然狀態(tài)下的魚骨刺;全刺/解凍魚片:全刺/冷凍魚片經(jīng)過自然狀態(tài)或水解凍之后的魚片;殘留刺/解凍魚片:全刺/解凍魚片經(jīng)過人工初拔刺得到的魚片;殘留刺/冷凍魚片:全刺/解凍魚片經(jīng)過單凍機冷凍過后的魚片。

    樣本隨機采自原料鮐并進行去頭、去尾、去鰭、去內(nèi)臟、三枚卸等初步處理。取30片全刺/冷凍狀態(tài)鮐魚片進行實驗,其主要參數(shù)見表2。

    1.2.2 圖像采集

    具體實驗步驟如下:第一,將全刺/冷凍魚片30片均勻放在托盤中;第二,給托盤編號(精確到每個樣本的擺放順序);第三,根據(jù)待檢測的魚片種類,選擇相應的X光機檢測模式(切身4模式);第四,將托盤按編號依次通過X光機進行檢測并保留圖像(圖1中流程①);第五,全刺/冷凍魚片,經(jīng)過冷水解凍后,編號順序不變,依次通過X光機進行檢測并保留圖像(圖1中流程②);第六,全刺/解凍魚片,經(jīng)過人工初步摸刺、拔刺之后,編號順序不變,依次通過X光機進行檢測并保留圖像(圖1中流程③)。操作中拔出的魚刺搜集起來,且編號同魚片;第七,殘留刺/解凍魚片,經(jīng)過單凍機速凍后,編號順序不變,依次通過X光機進行檢測并保留圖像(圖1中流程④)。最終得到鮐魚片在4種不同狀態(tài)下的X射線檢測圖像。

    表2 鮐魚片的基本參數(shù)

    Tab.2 Basic parameters of mackerel fillets

    對象Object參數(shù)名稱Parametername參數(shù)值Parametervalue魚片質(zhì)量大小0.15kg·片-1長約30cm,寬約10cm厚度約2cm腹刺數(shù)量11~12根直徑0.5~2mm長度23~54mm中刺數(shù)量16~18根直徑0.5~1.5mm長度12~35mm

    圖1 圖像采集流程①為全刺/冷凍魚片的X光射線檢測圖像采集流程;②為全刺/解凍魚片的X光射線檢測圖像采集流程;③為殘留刺/解凍魚片的X光射線檢測圖像采集流程;④為殘留刺/冷凍魚片的X光射線檢測圖像采集流程。Fig.1 Process for collecting images①Image acquisition process of X-ray detection for whole fishbone / frozen fish fillet; ②Image acquisition process of X-ray detection for whole fishbone /thawed fish fillet; ③Image acquisition process of X-ray detection of residual fishbone / thawed fish fillet; ④Image acquisition process of X-ray detection of residual fishbone / frozen fish fillet.

    1.2.3 X射線檢測圖像的增強處理

    本實驗對鮐魚片X射線檢測原始圖像進行了預處理,并編寫6種不同算法進行圖像增強(增強方案1:原始圖像;增強方案2:正反相線性增強;增強方案3:數(shù)學形態(tài)學增強;增強方案4:對比度增強;增強方案5:掩模銳化圖像;增強方案6:高斯低通濾波;增強方案7:受限對比度自適應直方圖均衡化),通過比較不同的圖像處理方法對提高殘留魚刺檢出率的效果,從而做出篩選。統(tǒng)計在不同X射線圖像增強方案下不同狀態(tài)的鮐魚刺檢出率,統(tǒng)計結(jié)果數(shù)據(jù)處理方式詳見1.2.5。

    1.2.4 酶解驗證

    現(xiàn)場圖像采集完畢,將所有樣本帶回實驗室并分別單個酶解,經(jīng)酶解后,魚肉變?yōu)橐簯B(tài),魚骨刺被分離出來,統(tǒng)計每個樣品中殘留的實際魚骨刺數(shù)目。具體酶解步驟參見文獻[17-18]。酶解后魚骨刺采用國際食品法典(CAC)Codex Stan 190-1995標準[19]進行判斷,具體判斷準則為:如果一個魚骨刺長度小于或等于5 mm,且直徑不超過2 mm,則不被認為是一個缺陷;殘留在切割面上用于連接魚刺和脊柱的部分,因切割形成的魚骨碎片如果其寬度小于或等于2 mm,或者它可以很容易地用指甲剝離,可以忽略。

    1.2.5 魚骨刺檢出率的計算

    魚骨刺的檢出率分全刺狀態(tài)和殘留刺狀態(tài)下的兩種檢出率。其具體的計算方法參見胡記東等[20]的研究。

    1.2.6 圖像質(zhì)量評價

    圖像質(zhì)量判斷分為主觀和客觀判斷兩種,主觀判斷是指直接肉眼觀察圖像并對圖像質(zhì)量進行好壞評價,客觀判斷是指采用圖像均值、信噪比等性能指標作為參數(shù)評價圖像質(zhì)量[21-22]。本研究利用人為主觀評價和以殘留魚刺檢出率為指標的客觀評價相結(jié)合的形式對增強后的圖像質(zhì)量進行評價。

    2 結(jié)果與分析

    2.1 全刺/冷凍魚片經(jīng)不同的X射線圖像增強方案處理后的圖像分析

    全刺/冷凍魚片經(jīng)不同的X射線圖像增強方案處理后的圖像如圖2所示。選擇圖2中的左圖魚刺相對較多,分布較為清晰的區(qū)域,用紅色框圈標識,右圖即為左圖紅框區(qū)域放大效果圖。通過人為主觀評價,全刺/冷凍魚片原始檢測圖像,圖像整體質(zhì)量一般,魚肉和背影及魚刺有一定的灰度區(qū)分(圖2A);正反相線性增強的圖像,腹部魚刺與魚肉背景灰度區(qū)分十分明顯(圖2B箭頭所示);受限對比度自適應直方圖均衡化的圖像,魚片邊緣部位灰度低,與魚刺對比明顯(圖2G箭頭所示)。不同增強處理圖像的特點及適用度見表3。

    2.2 不同產(chǎn)品形態(tài)的魚骨刺檢出率

    由表4可以看出,本次統(tǒng)計,在方案A(原始圖像)的狀態(tài)下,殘留刺解凍狀態(tài)下的檢出率低于90%;每種圖像增強方案下,冷凍狀態(tài)的魚骨刺檢出率均高于解凍狀態(tài)時的檢出率;殘留刺的檢測誤差高于全刺檢測;殘留刺的檢測,只有方案D和方案E的檢出率高于方案A,其中方案D的檢出率均高于100%;全刺的檢測,方案B、方案D、方案E和方案G的檢出率和方案A基本一致;方案C和方案F效果不理想;4種不同狀態(tài)下,魚骨刺的檢出率均在90%以上的是方案D(對比度增強)和方案E(掩模銳化圖像)。

    3 討論

    不同的增強方案表現(xiàn)出不同的增強效果。數(shù)學形態(tài)學增強和高斯低通濾波兩種增強方案,其增強圖像整體質(zhì)量不高,視覺模糊,肉和刺的灰度區(qū)分度不大,檢出率低于原始圖像,檢測效果不理想;正反相線性增強方案,其增強圖像腹刺與魚肉背景差異十分明顯,雖然由于腹部靠近頭部第1根刺或者說頭刺部分亮度過高,無法顯示,造成殘留刺檢出率較低,但是此方案對于腹部魚肉較厚的魚片種類具有應用潛力;受限對比度自適應直方圖均衡化方案,其增強圖像中刺靠近頭部區(qū)域灰度堆積,檢測殘留時也由于魚刺與某些地方的灰度接近而被忽略,尤其是中刺殘留,但魚肉背景的邊緣部分,灰度降低,增加了與邊刺的對比,因此,有利于帶邊緣刺殘留的魚片的檢測,如虹鱒、鮭等。對比度增強和掩模銳化圖像兩種方案,其增強圖像清晰度高,讀圖感受舒服,整體效果較好,且檢出率均高于90%,且相對原圖有所提高。

    產(chǎn)品形態(tài)對檢測效果有一定的影響。全刺圖像的增強技術,每種增強方案都可以達到90%的檢出率,而殘留刺則符合條件的較少,主要原因可能是因為全刺狀態(tài)時,魚刺分布區(qū)域規(guī)律,魚刺較大,且相互之間對照映襯,一些不易發(fā)現(xiàn)的魚刺根據(jù)周圍對比對照,也可以有判斷的依據(jù);殘留刺的分布無規(guī)律,且魚刺多為斷刺和難檢刺,加之此時魚肉組織雜亂,判定十分困難,所以誤差較大,方案難以體現(xiàn)效果。在遇到投訴或者檢出率的技術指標時,應注意是殘留刺的檢出率還是全刺的檢出率。冷凍狀態(tài)下的魚骨刺檢出率高于解凍狀態(tài),原因可能是因為解凍狀態(tài)時,魚肉組織雜亂,部分組織在X射線檢測圖中和魚刺的紋理和灰度十分接近,導致人為判定時,會將該處的魚刺忽略掉;而冷凍后,魚肉組織重新恢復一定形態(tài),較為容易和魚刺進行區(qū)分。因此,對于銷售出口時容易出現(xiàn)殘留的魚片,殘留刺解凍狀態(tài)下通過X射線機檢測后,可以嘗試二次冷凍再通過X射線機進行檢測。

    圖2 不同的X射線圖像增強方案處理后的全刺/冷凍魚片圖像

    Fig.2 Pictures of whole fishbone / frozen fish fillet after different X-ray image enhancement processing

    表3 全刺/冷凍魚片圖像在不同的X射線增強處理后的圖像特點及適用度

    Tab.3 Features and applicabilities of images of whole fishbone / frozen fish fillet by different X-ray enhancement processing

    增強方案Enhancementscheme圖像特點Imagefeature適用度DegreeofapplicabilityA稍顯模糊,魚肉和背影及魚刺有一定的灰度區(qū)分,整體質(zhì)量一般。較為適用B腹刺與魚肉背景差異十分明顯,但腹部靠近頭部第1根刺或者說頭刺部分亮度過高,無法顯示,該部分容易殘留魚刺。適合全刺C整體質(zhì)量不高,視線模糊,判斷費力,部分難檢刺直接被模糊化。不適用D噪點多,但清晰度高,讀圖感受舒服,檢測殘留刺時,假陽性高,但高假陽性可以控制,當然也有利于安全。適用E比方案4的噪聲小,但整體質(zhì)量不錯,稍微好于原圖,原圖中個別難檢刺在該方案里可以基本檢測出來,是原圖的一種提高。適用F魚刺與魚肉組織縫隙的白度接近,不易區(qū)分,容易忽略一些特殊部位的刺。不適用

    續(xù)表3,Tab.3 continued

    表4 鮐魚骨刺在不同圖像增強方案下的X射線檢出率

    Tab.4 X-ray detection rate of chub mackerel’s fish-bone after seven image enhancement processing %

    在殘留魚刺X射線圖像處理方面,本研究與已有研究的不同之處在于,其他研究多采用某種特定算法進行圖像處理,如鐘錦敏等[14]針對魚刺圖像的特點和檢測目的,提出了一種canny算子結(jié)合小波變換的檢測方法,可有效抑制魚肉厚度、魚塊邊緣等無用信息,準確檢測出殘留魚刺的位置,但該算法只用于魚刺位置定位且檢出率只有83%。Han等[23]嘗試運用圖像預處理和粒子群聚類算法來檢測魚骨刺,比較有效,檢出率在90%左右,但并沒有給出相關檢出率計算方法等,也沒有對圖像中魚刺真假性進行判斷。Mery等[24]研究設計了一種X射線自動檢測設備并開發(fā)一種局部特定區(qū)域精密算法應用于鮭形目魚肉中魚刺檢測,聲稱判別魚刺的準確率高達99%[25],主要在于其檢測魚種魚刺形態(tài)較大,檢測圖像清晰度高,利用已有魚刺標準模型進行擺放檢測且只檢測某個特定區(qū)域,因此比較容易,但是并沒有很好地結(jié)合生產(chǎn)實際。

    本研究選取魚刺較為細小,容易出現(xiàn)殘留的鮐為樣本,檢測難度較大,因此檢出率變化幅度大;通過酶解驗證實驗,可以準確統(tǒng)計魚片中殘留魚刺的數(shù)目,該計算殘留魚刺檢出率的方法更加真實精確;針對X射線檢測圖像整體進行增強處理,采用多種算法且每種算法均為多種特定算法的組合,增強方法比較更為完善;對圖像質(zhì)量進行了人為主觀評價和以檢出率為指標的客觀評價,評價方式更加科學。

    4 結(jié)論

    以實際生產(chǎn)中常見的殘留刺解凍魚片的檢出率為參考,研究X射線圖像不同增強處理技術對鮐殘留魚刺的檢出效果,發(fā)現(xiàn)對比度增強和掩模銳化圖像兩種方法為整體圖像增強的最佳選擇,可有效改善肉眼讀圖的視覺感受,提高舒適度,并有效提高殘留魚骨刺檢出率。正反相線性增強和受限對比度自適應直方圖均衡化兩種方法在魚片特殊部位(腹部和魚肉邊緣)的圖像處理方面也有可以借鑒應用的潛力,可以應用于腹部魚肉較厚,帶有邊緣刺的魚片的檢測,如虹鱒、鮭等。本研究初步發(fā)現(xiàn)魚片的冷凍與解凍狀態(tài)對于檢出率有一定的影響,后續(xù)將針對該問題進行深入研究。

    今后,可針對特定魚種選擇特色增強方案,如顯著性計算、彩色增強、視覺注意、多尺度檢測及機器學習等。當然,X射線檢測技術發(fā)展十分迅速,尤其是在工業(yè)設備缺陷檢測等領域,催生了很多新興的圖像處理技術,后續(xù)研究會逐步完善已有圖像增強技術的算法并嘗試將部分工業(yè)設備缺陷檢測的新興圖像處理技術應用到魚骨刺檢測上。

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    The different enhancement processing technology on X-rayimage of fish bone in fish-fillets of chub mackerel

    HU Jidong1, NIAN Rui2, LIN Hong1, CAO Limin1*

    (1. College of Food Science and Engineering, Ocean University of China, Qingdao 266003, China;2. College of information science and engineering, Ocean University of China, Qingdao 266100, China)

    In recent years, X-ray technique has been used in the detection of fish bone in fish-fillets of marine fish. In order to enhance the X-ray image quality for detecting fish bone, and improve detection rate of fish bone residue, the X-ray image of fish bone was studied by six different enhancement processing technologies (positive and negative phase linear enhancement, mathematical morphology corrosion expansion, contrast enhancement, mask sharpening image, gauss low pass filter, and constrained adaptive histogram equalization) for evaluating detection effect of fish bone in fish-fillets of chub mackerel based on the indexes of subjective evaluation of image quality and detection rate of fish bone. The results showed that contrast enhancement and mask sharpening image were the best choice for enhancing the overall image under 4 detection parameter modes, and positive and negative phase linear enhancement and constrained adaptive histogram equalization had also a potential application in the treatment of special site (abdomen and fish edge). By comparing different image enhancement algorithms, the screened enhancement scheme can improve the X-ray image quality and the detection rate of fish bone, improve inspector’s visual cues in X-ray apparatus in aquatic products processing enterprises, and further reduce complaint rate for fish bone residue in fish-fillets.[Chinese Fishery Quality and Standards, 2016, 6(6):20-26]

    fish-fillets of chub mackerel; X-ray; fish bone; image processing; image enhancement; detection rate

    CAO Limin, caolimin@ouc.edu.cn

    2016-07-08;接收日期:2016-09-24

    現(xiàn)代農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)技術體系專項資金資助(CARS-50)

    胡記東(1991-),男,碩士,研究方向為水產(chǎn)品無損檢測,hjdong521@126.com 通信作者: 曹立民,教授,研究方向為食品質(zhì)量安全控制,caolimin@ouc.edu.cn

    S98;TS2

    A

    2095-1833(2016)06-0020-07

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