技术领域本发明属于食品安全检测领域，涉及基于智能手机APP的肉类物质新鲜度的快速检测。
背景技术：
中国是世界肉类出口和消费大国，一般牲畜从养殖、出栏，到流通、屠宰，最后到终端销售，其实都有着严格的程序审理和检测要求。随着屠宰后的生肉类进入食品和副食品的流通环节，屠宰加工商对肉类的品质控制都比较重视。通过不同肉色对屠宰后的肉类物质颜色的辨识，可以使肉类食品在原材料选取上得到一个更清晰的指引。从以往靠人眼判别肉色，到如今依赖高科技测量结果去辨识，对肉类品质的控制和研究都是畜牧技术领域的一个重要课题。如何通过肉色测量、判断达到肉质控制，防止变质或次品肉类进入消费者市场，也成为了企业单位和检测机构保障食品安全的当务之急。常用的肉类新鲜度检验方法有猪肉表面菌落总数、挥发性盐基氨（TVB-N）、pH、硫化氢、K值、球蛋白、氨等测定方法。这些方法大多操作复杂，设备要求高，检测时间长，不便于对肉类物质新鲜度进行快速检测。
技术实现要素：
本发明的目的是提供一种基于日常使用较为频繁的智能手机检测肉类新鲜程度的APP应用检测方法，该应用集成了肉类剖面表面色彩识别、分析、结果输出等功能，方便用户实时检测，检查结果直接显示在手机屏幕上。本发明是通过以下技术方案实现的。根据肌肉肉色形成的原理，肌肉的颜色主要是由肌红蛋白和血红蛋白组成，其中肌红蛋白又是最主要的因素(约占2/3)。肌红蛋白本身是紫红色，其中心的铁离子与氧结合后生成氧合肌红蛋白，为鲜红色，是鲜肉的象征。但氧合肌红蛋白进一步被氧化成高铁的肌红蛋白后，颜色变深，呈褐色。所以肉色的测定与肉类屠宰后的时间有关，与所测切面切开的时间也有一定的关系。本发明所述的一种基于智能手机对肉类新鲜度的检测方法，包括以下步骤。（1）通过智能手机APP应用，调用智能手机摄像头功能，多次选择采集肉类物质剖面一定面积的全彩色图片信息。（2）通过该应用程序读取彩色图片中像素R、G、B等值，剔除R+G+B≥715以及R+G+B≤50的像素，以去除图片中的黑脏点及高白反光像素点，然后统计计算出图片剩余像素R、G、B的均值。（3）通过RGB—XYZ—LAB的公式换算，把R、G、B的值换算成LAB色彩模式。（4）Lab色空间就是用L*、a*、b*3个1组的数值来表示任何一种颜色。其中L*表示亮度，取值0~100，值越大，亮度越大；a*、b*有正负之分，+a*表示红度，-a*表示绿度，+b*表示黄度，-b*表示蓝度。L*、a*、b*值的变化可以反映出肉类物质的新鲜度，LAB值的变化与肉类储存时间存在一定的线性关系，实验表明：随着肉类储存时间延长，L*、a*、b*值呈现一定的线性下降趋势，从而通过计算的L*、a*、b*值反映出肉类物质的储存时间来评定肉质的品质。本发明直接基于智能手机APP技术对肉类新鲜度进行评定，结果直接显示手机显示屏中；在当今智能手机使用普及的时代下，此检测方法快速有效，简单易行，可适用于任何携带智能手机的个人。附图说明图1是本发明基于智能手机对肉类新鲜度检测方法的工作流程。具体实施方式为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合实施方式和附图，对本发明做进一步详细说明，在此，本发明的示意性实施方式及其说明用于解释本发明，但并不作为对本发明的限定。图1是肉类新鲜度检测功能的工作流程，首先在智能手机终端上启动APP检测软件，功能分为图像采集、分析计算、结果显示等功能模块。图像采集功能模块会调用手机高清摄像头（能支持感光度、白平衡、曝光等设置），采集肉类剖面有效范围面积的色彩信息图片，可多次采集。然后分析计算模块可以读取来自检测模块的图片色彩信息GRB基本数据，再对图片像素R、G、B等值的统计计算和色值变换计算得出当前的色彩信息值，然后与内置的标准值进行比对，最后得出检测的等级结果并把这些检测得出的图文数据显示在手机屏幕上。