专利名称：一种基于机器视觉的牛肉品质智能分级系统及其方法
技术领域：
本发明涉及牛肉品质级别检测和判定，属于国家肉品质量安全控制工程，尤其是一种的基于机器视觉的牛肉品质智能分级系统及其方法。
背景技术：
目前，在传统的牛肉加工行业中，通常采用人工测量或目测法获取牛胴体眼肌切面的分级信息以实现牛肉的分级。评价指标包括牛肉的大理石花纹、牛肉色泽、牛肉的生理成熟度以及牛肉的脂肪色等，其中，牛肉大理石花纹等级是最主要的评价指标。在进行牛肉质量分级时，通常都是由专业的牛肉等级评定师，在牛肉加工现场，通过观察牛胴体第 12 13或第6 7胸肋间眼肌横切面处肌内脂肪的丰富程度，评定出牛肉的大理石花纹等级，然后再参考牛肉的生理成熟度、肌肉色或脂肪色，最终评定出牛肉的质量等级。因此，目前牛肉的质量等级，在大多数情况下，主要是由牛肉的大理石花纹等级所决定。虽然人工评价具有一定优势，但由于评价员会根据个人经验，主观、定性的去评价，而且由于环境和心理等主观因素的影响，容易产生人眼疲劳，评价效率下降等现象，这样的评定过程不仅缺乏公平性，而且还存在相当大误差，效率低，有时甚至严重影响整个牛肉质量在线评价环节的进行。对牛肉实现有效的定级是提高市场牛肉品质的第一关，这个问题必须及时解决。近几年来，一些肉牛产业发达的国家，较早的对牛肉自动分级技术展开了相关的研究，在理论研究上取得了一定成果，并已初步研制出用于牛肉自动分级的实时机器视觉系统。较早应用于实际生产中的是VIA牛肉评定系统，该系统在丹麦和法国应用比较广泛，并在实际应用中得到不断改进。美国农业部RMS公司研制的VIA kan是用来评定牛肉质量级和产量级的计算机图像分析系统，在美国、澳大利业、北美、欧洲等国已经得到初步应用。澳大利业开发出一种评级系统，它能评价出牛胴体及各分割肉块的食用品质等级，并给予相应的烹饪方式建议。加拿大的牛胴体评级计算机图像系统(CVQ可以在胴体移动时进行图像拍摄。由于自动评级系统采用昂贵的硬件组成，造价过高，且比较笨重，应用不是很广泛，总体上还是以专职牛肉等级评价师目测法进行评价分级。
发明内容
本发明的目的是针对现有的牛肉品质智能分级系统只能通过牛胴体横切面上有效眼肌区域内大理石花纹分布情况对牛肉等级进行判定的问题，提出一种能全面评价牛肉等级的基于机器视觉的牛肉品质智能分级系统及其方法。本发明的技术方案是一种基于机器视觉的牛肉品质智能分级系统，它包括牛胴体放置平台、带有相机的暗箱和牛肉品质分级模块，暗箱中的相机作为牛胴体信息的采集装置采集位于牛胴体放置平台上待测牛胴体的图像信号，相机的输出与牛肉品质分级模块连接，牛肉品质分级模块的输出作为基于机器视觉的牛肉品质智能分级系统的输出牛肉等级信息。本发明的牛胴体放置平台包括牛胴体放置台和背景板，背景板与牛胴体放置台连接。本发明的背景板为黑色。一种利用如上的基于机器视觉的牛肉品质智能分级系统的方法，包括以下步骤(a).牛胴体横切面特征图像数据库的建立牛胴体横切面特征图像数据库的建立包含牛外脊、眼肉和上脑三个部位的特征图像；(b).牛胴体级别判定分类器的建立对牛胴体横切面特征图像数据库中的各图像进行相应参数指标的提取，得到牛胴体横切面上有效眼肌区域内大理石花纹分布情况、 牛胴体横切面上有效眼肌区域内大理石花纹颜色等级和牛胴体横切面上有效眼肌区域内的红肉颜色等级，然后根据所得的三个指标得到对应的牛胴体整体综合等级标准；(C).通过暗箱中的相机采集位于牛胴体放置平台上待测牛胴体的图像信号并将其输入牛肉品质分级模块，采用牛胴体级别判定分类器对牛肉等级进行判定并输出牛肉等级信息。一种利用如上的基于机器视觉的牛肉品质智能分级系统的方法，包括以下步骤(a).牛胴体横切面特征图像数据库的建立牛胴体横切面特征图像数据库的建立包含牛外脊、眼肉和上脑三个部位的特征图像；(b).牛胴体级别判定分类器的建立对牛胴体横切面特征图像数据库中的各图像进行相应参数指标的提取，包括牛胴体横切面上有效眼肌区域内大理石花纹分布情况、 牛胴体横切面上有效眼肌区域内大理石花纹颜色等级和牛胴体横切面上有效眼肌区域内的红肉颜色等级，所述的牛胴体横切面上有效眼肌区域内大理石花纹颜色及红肉颜色情况的参数提取步骤为第一、将RGB色彩空间值转换为HIS色彩空间值，辨别有效色彩区域，即提取脂肪色和红肉颜色；脂肪色S 级230 ≤ R ≤ 255 ；230 ≤ G ≤ 255 ；225 ≤ B ≤ 255A 级130 ≤ R ≤ 170 ； 140≤ G ≤ 160 ；110 ≤ B ≤ 140B 级215 ≤ R ≤ 225 ；220 ≤ G ≤ 240 ；130 ≤ B ≤ 180C 级195≤ R ≤ 210 ； 190≤ G ≤ 210 ;0 ≤ B ≤ 145红肉色S 级185 ≤ R ≤ 255 ；35 ≤ G ≤ 60 ;40 ≤ B ≤ 60 ;G ≤ B ； (G-B) < 10 ；A 级90 ≤ R ≤130 ;15 ≤ G≤45 ;15 ≤ B ≤ 50 ;G ≤ B ； (G-R) < 70 ； (B-G)≤5 ；B 级150 ≤ R ≤ 190 ；60 ≤ G ≤95 ;70 ≤ B ≤ 95 ;G ≤ B ； (G-R) < 70 ； (B-G)≤ 5 ；C 级40 ≤ R ≤ 60 ;0 ≤ G≤ 40 ;0 ≤ B ≤ 40 ； (R-B) < 15 ；第二、统计有效色彩区域内脂肪色和肉色各像素点的RGB值；第三、分别对脂肪色和红肉色各像素点RGB值叠加后取平均值；第四、得到脂肪色和红肉色各像素点RGB值的平均值即为脂肪色及红肉色的等级区间对应值；所述的牛胴体横切面上有效眼肌区域内大理石花纹等级的参数提取步骤为第一、对牛肉分割横切面图像进行灰度化处理；
第二、对灰度化后的牛分割肉横切面图像进行阈值分割，脂肪和背景为白色，肌肉为黑色；第三、逐行逐列扫描图像，将连续且数量最大的白点构成区域变成黑色，即去除了大部分背膘；第四、再对牛分割肉横切面图像进行轮廓提取，轮廓为黑色，其它点位白色；第五、对轮廓提取后的牛分割肉横切面图像进行断点的补连；第六、逐行逐列扫描图像，将周长最大的轮廓包围的区域保留，除此以外的区域全部变成白色，记录下该最大的周长为C；；第七、统计其它轮廓点的总周长，记为Cf ；第八、计算大理石花纹的密度分布律μ =C,/Cf;S级μ彡2. 5 % ;Α级1. 5 % 彡 μ < 2. 5% ；B 级0. 5%^ μ < 1. 5% ;C 级μ < 0. 5% ；第九、对处理后的轮廓图像进行区域生长，统计出周长最大区域内的白点，即大理石花纹的面积，记为第十、再对轮廓周长最大的区域进行区域生长，使得区域内的所有点变为白色，统计出这些白点的总数，记为民；第十一、计算大理石花纹的区域占有律η = Sf/Sr ；S 级η 彡 17% ；A 级10%彡 η < 17% ；B 级3%彡 η < 10% ；C 级η < 3%最后根据所得的三个指标得到对应的牛胴体整体综合等级标准；(c).通过暗箱中的相机采集位于牛胴体放置平台上待测牛胴体的图像信号并将其输入牛肉品质分级模块，采用牛胴体级别判定分类器对牛肉等级进行判定并输出牛肉等级信息；所述的判定步骤与步骤(b)相同，对牛胴体横切面特征图像数据库中的各图像进行相应参数指标的提取，然后与牛胴体级别判定分类器中的数据进行比对输出相应等级。本发明的有益效果本发明集成利用数字图像处理技术和多种语言编程技术开发了基于机器视觉的牛肉品质智能分级系统，对采集到的牛胴体横切面图像进行相关所需处理，利用有效眼肌区域内大理石花纹、脂肪颜色和红肉颜色三个指标进行分析，从而实现对整条牛胴体进行有效的定级，弥补了目前牛肉分级系统利用单一指标容易误判的不足，大大提高了分级的准确性和客观性。本发明中增加了一台特制的为系统工作提供恒定光线环境的暗箱，该暗箱同时内置可调高度及俯仰角的工业相机和专用，摒除了传统农产品信息检测系统中由于所需检测农产品有规定摆放位置而带来的操作繁琐以及现有牛肉影像分级系统光源外置而带来的系统臃肿繁琐，结构简单。相机高度和俯仰角可以根据需要适时调整，提高了整个系统整合时的便捷性；在进行牛胴体各参数指标级别判定时，牛胴体直接外置于特制的金属平台上， 不需要系统提供特殊的环境，系统的适应性较好；同时，暗箱内部颜色、箱体的选材、光源和 CXD摄像机的布局都经过了若干次试验的反复论证。本发明中所用光源的打光方向、光源的亮度、光源的颜色以及光源的工作频率也都是经过精心设计和若干次试验反复论证的，可以为系统的工作提供一个稳定的光线环境，能够做到无反光、无频闪、打光方向可以根据需要实时调整以及光亮颜色稳定。本发明中自主研发的特制牛胴体金属放置平台配有特制的背景板，该背景板为牛胴体切面在相机中的成像提供乐单一恒定且在很大程度上区别于牛胴体脂肪颜色及牛胴体红肉颜色的背景，减小了牛胴体成像时的数据失真。同时，该平台从选材到制造完全符合国家食品行业的卫生标准。
图1是本发明的结构示意图。图2是本发明的牛肉品质智能分级示意图。
具体实施例方式下面结合附图和实施例对本发明作进一步的说明。如图1所示，一种基于机器视觉的牛肉品质智能分级系统，它包括牛胴体放置平台、带有相机的暗箱和牛肉品质分级模块，暗箱中的相机作为牛胴体信息的采集装置采集位于牛胴体放置平台上待测牛胴体的图像信号，相机的输出与牛肉品质分级模块连接，牛肉品质分级模块的输出作为基于机器视觉的牛肉品质智能分级系统的输出牛肉等级信息。本牛肉品质智能分级系统中所使用的牛胴体放置平台包括牛胴体放置台和背景板，背景板通过近无缝焊接实现与牛胴体放置台即牛胴体放置金属特制台的连接。整个平台采用独立结构进行设计，与牛肉品质智能分级系统中的其他功能模块不相关联，可以独立移动，便于不同场合下系统各个功能模块的匹配性调整。同时，该平台使用高质量不锈钢材料加工制造，完全符合国家食品行业的卫生标准，美观实用。其中，牛胴体放置金属特制台用于放置牛胴体；背景板主要是为牛胴体横切面在工业相机中的成像提供一个稳定、无反光和低干扰的背景，该背景板经过反复试验后选用黑色作为背景色，同时为了在有光照时背景板不产生反光现象，故在其表面上通过特殊粘连方式密封绷上了一层黑色尼龙塔夫绸。一种利用如上所述的基于机器视觉的牛肉品质智能分级系统的方法，包括以下步骤(a).牛胴体横切面特征图像数据库的建立牛胴体横切面特征图像数据库的建立包含牛外脊、眼肉和上脑三个部位的特征图像；(b).牛胴体级别判定分类器的建立对牛胴体横切面特征图像数据库中的各图像进行相应参数指标的提取，得到牛胴体横切面上有效眼肌区域内大理石花纹分布情况、 牛胴体横切面上有效眼肌区域内大理石花纹颜色等级和牛胴体横切面上有效眼肌区域内的红肉颜色等级，然后根据所得的三个指标得到对应的牛胴体整体综合等级标准；(c).通过暗箱中的相机采集位于牛胴体放置平台上待测牛胴体的图像信号并将其输入牛肉品质分级模块，采用牛胴体级别判定分类器对牛肉等级进行判定并输出牛肉等级信息。一种利用如上的基于机器视觉的牛肉品质智能分级系统的方法，包括以下步骤(a).牛胴体横切面特征图像数据库的建立牛胴体横切面特征图像数据库的建立包含牛外脊、眼肉和上脑三个部位的特征图像；(b).牛胴体级别判定分类器的建立对牛胴体横切面特征图像数据库中的各图像进行相应参数指标的提取，包括牛胴体横切面上有效眼肌区域内大理石花纹分布情况、牛胴体横切面上有效眼肌区域内大理石花纹颜色等级和牛胴体横切面上有效眼肌区域内的红肉颜色等级，
所述的牛胴体横切面上有效眼肌区域内大理石花纹颜色及红肉颜色情况的参数提取步骤为
第一、将RGB色彩空间值转换为HIS色彩空间值，辨别有效色彩区域，即提取脂肪色和红肉颜色；
脂肪色
S级230≤R≤255230≤G≤255225≤B≤255
A级130≤R≤170140≤G≤160110≤B≤140
B级215≤R≤225220≤G≤240130≤B≤180
C级195≤R≤2lo190≤G≤2loo≤B≤145
红肉色
S级185≤R≤255；35≤G≤60；40≤B≤60；G≤B；(G—B)<lo；
A级90≤R≤130；15≤G≤45；15≤B≤50；G≤B；(G—R)<70；(B—G)≤5；
B级150≤R≤190；60≤G≤95；70≤B≤95；G≤B；(G—R)<70；(B—G)≤5；
C级40≤R≤60；o≤G≤40；o≤B≤40；(R—B)<15；
第二、统计有效色彩区域内脂肪色和肉色各像素点的RGB值；
第三、分别对脂肪色和红肉色各像素点RGB值叠加后取平均值；
第四、得到脂肪色和红肉色各像素点RGB值的平均值即为脂肪色及红肉色的等级区间对应值；
所述的牛胴体横切面上有效眼肌区域内大理石花纹等级的参数提取步骤为
第一、对牛肉分割横切面图像进行灰度化处理；
第二、对灰度化后的牛分割肉横切面图像进行阂值分割，脂肪和背景为白色，肌肉为黑色；
第三、逐行逐列扫描图像，将连续且数量最大的白点构成区域变成黑色，即去除了大部分背膘；
第四、再对牛分割肉横切面图像进行轮廓提取，轮廓为黑色，其它点位白色；
第五、对轮廓提取后的牛分割肉横切面图像进行断点的补连；
第六、逐行逐列扫描图像，将周长最大的轮廓包围的区域保留，除此以外的区域全部变成白色，记录下该最大的周长为C+；
第七、统计其它轮廓点的总周长，记为C+；
第八、计算大理石花纹的密度分布律u—C+／C+；
S级u≥2．5％；A级1．5％≤u<2．5％；B级o．5％≤u<1．5％；C级u<o．5％
第九、对处理后的轮廓图像进行区域生长，统计出周长最大区域内的白点，即大理石花纹的面积，记为孓；
第十、再对轮廓周长最大的区域进行区域生长，使得区域内的所有点变为白色，统计出这些白点的总数，记为S+；
第十一、计算大理石花纹的区域占有律刻一S+／S+；
S 级η ≥ 17% ；A 级10%≤ η < 17% ；B 级3%≤ η < 10% ；C 级η < 3%最后根据所得的三个指标得到对应的牛胴体整体综合等级标准；(c).通过暗箱中的相机采集位于牛胴体放置平台上待测牛胴体的图像信号并将其输入牛肉品质分级模块，采用牛胴体级别判定分类器对牛肉等级进行判定并输出牛肉等级信息；所述的判定步骤与步骤(b)相同，对牛胴体横切面特征图像数据库中的各图像进行相应参数指标的提取，然后与牛胴体级别判定分类器中的数据进行比对输出相应等级。本发明未涉及部分均与现有技术相同或可采用现有技术加以实现。
权利要求
1.一种基于机器视觉的牛肉品质智能分级系统，其特征是它包括牛胴体放置平台、带有相机的暗箱和牛肉品质分级模块，暗箱中的相机作为牛胴体信息的采集装置采集位于牛胴体放置平台上待测牛胴体的图像信号，相机的输出与牛肉品质分级模块连接，牛肉品质分级模块的输出作为基于机器视觉的牛肉品质智能分级系统的输出牛肉等级信息。
2.根据权利要求1所述的基于机器视觉的牛肉品质智能分级系统，其特征是所述的牛胴体放置平台包括牛胴体放置台和背景板，背景板与牛胴体放置台连接。
3.根据权利要求2所述的基于机器视觉的牛肉品质智能分级系统，其特征是所述的背景板为黑色。
4.一种利用如权利要求1-3之一所述的基于机器视觉的牛肉品质智能分级系统的方法，其特征是它包括以下步骤(a).牛胴体横切面特征图像数据库的建立牛胴体横切面特征图像数据库的建立包含牛外脊、眼肉和上脑三个部位的特征图像；(b).牛胴体级别判定分类器的建立对牛胴体横切面特征图像数据库中的各图像进行相应参数指标的提取，得到牛胴体横切面上有效眼肌区域内大理石花纹分布情况、牛胴体横切面上有效眼肌区域内大理石花纹颜色等级和牛胴体横切面上有效眼肌区域内的红肉颜色等级，然后根据所得的三个指标得到对应的牛胴体整体综合等级标准；(c).通过暗箱中的相机采集位于牛胴体放置平台上待测牛胴体的图像信号并将其输入牛肉品质分级模块，采用牛胴体级别判定分类器对牛肉等级进行判定并输出牛肉等级信肩、ο
5.一种利用如权利要求1-3之一所述的基于机器视觉的牛肉品质智能分级系统的方法，其特征是它包括以下步骤(a).牛胴体横切面特征图像数据库的建立牛胴体横切面特征图像数据库的建立包含牛外脊、眼肉和上脑三个部位的特征图像；(b).牛胴体级别判定分类器的建立对牛胴体横切面特征图像数据库中的各图像进行相应参数指标的提取，包括牛胴体横切面上有效眼肌区域内大理石花纹分布情况、牛胴体横切面上有效眼肌区域内大理石花纹颜色等级和牛胴体横切面上有效眼肌区域内的红肉颜色等级，所述的牛胴体横切面上有效眼肌区域内大理石花纹颜色及红肉颜色情况的参数提取步骤为第一、将RGB色彩空间值转换为HIS色彩空间值，辨别有效色彩区域，即提取脂肪色和红肉颜色；脂肪色S 级230 ≤R ≤255 ；230 ≤G ≤255 ；225≤ B ≤ 255A 级130 ≤R ≤ 170 ;140 ≤ G ≤ 160 ；110 ≤ B ≤ 140B 级215≤ R≤ 225 ；220 ≤ G ≤240 ；130 ≤ B≤ 180C 级195 ≤ R ≤ 210 ;190 ≤ G ≤ 210 ;0 ≤ B≤145红肉色S 级185 ≤ R ≤ 255 ;35 ≤ G ≤ 60 ;40 ≤ B ≤ 60 ;G ≤ B ； (G-B) < 10 ；A 级90 ≤ R ≤ 130 ； 15 ≤ G ≤ 45 ； 15 ≤ B ≤ 50 ;G ≤ B ； (G-R) < 70 ； (B-G)≤ 5 ；B 级150 < R < 190 ；60 彡 G 彡 95 ;70 彡 B 彡 95 ;G 彡 B ； (G-R) < 70 ； (B-G)彡 5 ； C 级40 彡 R 彡 60 ;0 彡 G 彡 40 ;0 彡 B 彡 40 ； (R-B) < 15 ； 第二、统计有效色彩区域内脂肪色和肉色各像素点的RGB值； 第三、分别对脂肪色和红肉色各像素点RGB值叠加后取平均值； 第四、得到脂肪色和红肉色各像素点RGB值的平均值即为脂肪色及红肉色的等级区间对应值；所述的牛胴体横切面上有效眼肌区域内大理石花纹等级的参数提取步骤为 第一、对牛肉分割横切面图像进行灰度化处理；第二、对灰度化后的牛分割肉横切面图像进行阈值分割，脂肪和背景为白色，肌肉为黑色；第三、逐行逐列扫描图像，将连续且数量最大的白点构成区域变成黑色，即去除了大部分背膘；第四、再对牛分割肉横切面图像进行轮廓提取，轮廓为黑色，其它点位白色； 第五、对轮廓提取后的牛分割肉横切面图像进行断点的补连； 第六、逐行逐列扫描图像，将周长最大的轮廓包围的区域保留，除此以外的区域全部变成白色，记录下该最大的周长为C；； 第七、统计其它轮廓点的总周长，记为Cf ； 第八、计算大理石花纹的密度分布律μ = Cr/Cf ；S 级μ 彡 2. 5 % ;Α 级1. 5 % 彡 μ < 2. 5 % ;Β 级0. 5 % 彡 μ < 1. 5 % ;C 级μ < 0. 5% ；第九、对处理后的轮廓图像进行区域生长，统计出周长最大区域内的白点，即大理石花纹的面积，记为第十、再对轮廓周长最大的区域进行区域生长，使得区域内的所有点变为白色，统计出这些白点的总数，记为民；第十一、计算大理石花纹的区域占有律η = Sf/Sr ；S 级η 彡 17% ；A 级10%彡 n < 17% ；B 级3%彡 η < 10% ；C 级η < 3% 最后根据所得的三个指标得到对应的牛胴体整体综合等级标准； (c).通过暗箱中的相机采集位于牛胴体放置平台上待测牛胴体的图像信号并将其输入牛肉品质分级模块，采用牛胴体级别判定分类器对牛肉等级进行判定并输出牛肉等级信息；所述的判定步骤与步骤(b)相同，对牛胴体横切面特征图像数据库中的各图像进行相应参数指标的提取，然后与牛胴体级别判定分类器中的数据进行比对输出相应等级。全文摘要
一种基于机器视觉的牛肉品质智能分级系统及其方法，它包括牛胴体放置平台、带有相机的暗箱和牛肉品质分级模块，暗箱中的相机作为牛胴体信息的采集装置采集位于牛胴体放置平台上待测牛胴体的图像信号，相机的输出与牛肉品质分级模块连接，牛肉品质分级模块的输出作为基于机器视觉的牛肉品质智能分级系统的输出牛肉等级信息。本发明集成利用数字图像处理技术对采集到的牛胴体横切面图像进行相关所需处理，利用有效眼肌区域内大理石花纹、脂肪颜色和红肉颜色三个指标进行分析，从而实现对整条牛胴体进行有效的定级，弥补了目前牛肉分级系统利用单一指标容易误判的不足，大大提高了分级的准确性和客观性。
文档编号G06K9/62GK102156129SQ20101056893
公开日2011年8月17日 申请日期2010年12月1日 优先权日2009年12月2日
发明者仇金宏, 史杰, 吴海娟, 彭增起, 沈明霞, 谌启亮 申请人:南京农业大学