基于三維生物散斑技術(shù)的牛肉質(zhì)構(gòu)特性預(yù)測(cè)

金 曼，董慶利*，劉寶林

（上海理工大學(xué)醫(yī)療器械與食品學(xué)院，上海 200093）

基于三維生物散斑技術(shù)的牛肉質(zhì)構(gòu)特性預(yù)測(cè)

金 曼，董慶利*，劉寶林

（上海理工大學(xué)醫(yī)療器械與食品學(xué)院，上海 200093）

三維成像技術(shù)能夠獲得樣品的空間信息，具有快速、方便、可實(shí)時(shí)的特點(diǎn)。為了縮短生物散斑技術(shù)的檢測(cè)時(shí)間，減小其應(yīng)用的局限性，將三維成像技術(shù)引入到傳統(tǒng)生物散斑技術(shù)中，以期得到更好的預(yù)測(cè)效果。分別從兩個(gè)不同角度拍攝同一樣品的圖像信息，利用廣義差分法對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理，并運(yùn)用灰度模板匹配法、小波變換法和對(duì)比度調(diào)制融合法對(duì)兩個(gè)角度的圖像進(jìn)行匹配融合，以時(shí)間序列散斑圖灰度共生矩陣的參數(shù)對(duì)比度表示圖像的散斑活性，建立其對(duì)牛肉質(zhì)構(gòu)特性的預(yù)測(cè)模型。通過(guò)傳統(tǒng)相機(jī)標(biāo)定法，獲得相機(jī)的內(nèi)外參數(shù)，并利用相似三角形原理提取圖像的深度信息，對(duì)因物體擺放位置不同引起的誤差進(jìn)行校正，使獲得的結(jié)果更加準(zhǔn)確。結(jié)果表明，相似三角形原理可對(duì)樣品的深度信息進(jìn)行校正。三維生物散斑技術(shù)能更好地對(duì)牛肉的硬度和咀嚼性進(jìn)行預(yù)測(cè)，對(duì)3 種圖像融合方法進(jìn)行比較可知，小波變換法的預(yù)測(cè)效果最好，對(duì)硬度和咀嚼性的預(yù)測(cè)相關(guān)系數(shù)分別可達(dá)到0.944 4和0.928 8。

生物散斑；三維成像；牛肉；質(zhì)構(gòu)特性

牛肉質(zhì)構(gòu)特性的傳統(tǒng)檢測(cè)法測(cè)定結(jié)果較為準(zhǔn)確，但具有操作復(fù)雜、費(fèi)時(shí)費(fèi)力、對(duì)樣品具有破壞性等特點(diǎn)[1]，因此，包括計(jì)算機(jī)視覺(jué)、高光譜技術(shù)在內(nèi)的一系列無(wú)損檢測(cè)方法受到了越來(lái)越多學(xué)者的關(guān)注[2-3]。生物散斑技術(shù)通過(guò)表征出不同樣本因細(xì)胞大小和組成的不同，對(duì)光能量的吸收和反射會(huì)產(chǎn)生不同的特點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)對(duì)不同樣本特征參數(shù)的預(yù)測(cè)[4]。作為一種無(wú)損檢測(cè)技術(shù)具有設(shè)備簡(jiǎn)單、成本低、快速、可實(shí)時(shí)的特點(diǎn)[5]。生物散斑技術(shù)已在許多領(lǐng)域得到了較多的應(yīng)用[6]，但在傳統(tǒng)生物散斑對(duì)牛肉品質(zhì)進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí)，還存在圖像采集時(shí)間長(zhǎng)、采集過(guò)程受樣品形狀及擺放位置限制等缺點(diǎn)，為了改進(jìn)這些不足，將三維生物散斑技術(shù)引入到牛肉質(zhì)構(gòu)特性預(yù)測(cè)的研究中，利用雙目視覺(jué)技術(shù)獲得同一樣品不同角度的圖像，使獲得的圖像信息量增多，以期得到更好的結(jié)果。

三維生物散斑基于雙目立體視覺(jué)技術(shù)，這一技術(shù)由美國(guó)麻省理工學(xué)院Marr提出并使之得以運(yùn)用[7]。利用雙目立體視覺(jué)技術(shù)模擬人類雙眼處理景物的方式，通過(guò)計(jì)算，從兩幅由不同角度拍攝的平面圖像中獲取其所包含的物體深度信息。這種技術(shù)簡(jiǎn)單可靠，在許多領(lǐng)域發(fā)揮了較大的應(yīng)用價(jià)值，如智能交通管理[8]、農(nóng)業(yè)機(jī)器人[9]、考古[10]等。在農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)測(cè)定中具有不受擺放位置和拍攝角度等問(wèn)題影響的優(yōu)點(diǎn)[11]。在應(yīng)用于生物散斑技術(shù)時(shí)，由于拍攝角度的增多，可從單幅圖像中獲得更多的信息，從而使測(cè)定時(shí)間有所縮短，并在圖像中提取樣品的深度信息，對(duì)樣品的散斑活性進(jìn)行校正。

本實(shí)驗(yàn)采用He-Ne激光器照射牛肉表面，通過(guò)工業(yè)相機(jī)從不同角度獲取同一場(chǎng)景牛肉圖像，采用廣義差分（generalized differences，GD）法對(duì)獲得的視頻進(jìn)行處理得到樣品的GD圖像，通過(guò)提取GD圖像中的特征點(diǎn)對(duì)兩幅圖像進(jìn)行匹配，研究不同質(zhì)構(gòu)特性牛肉的散斑匹配圖像，分析圖像的紋理特征，得到散斑活性對(duì)牛肉質(zhì)構(gòu)特性的預(yù)測(cè)模型，為基于三維激光散斑技術(shù)的牛肉測(cè)定方法提供理論依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 材料與設(shè)備

屠宰于24 h內(nèi)的冷鮮牛里脊肉購(gòu)于上海市當(dāng)?shù)爻?，用刀具切? cm×5 cm×6 cm大小的30 塊，用質(zhì)量分?jǐn)?shù)1%的乳酸溶液清洗消毒，并用保鮮袋獨(dú)立密封包裝，貯存于4 ℃冰箱中熟化。實(shí)驗(yàn)過(guò)程中每48 h對(duì)冷鮮牛肉樣品進(jìn)行觀測(cè)與拍照，直到牛肉質(zhì)構(gòu)特性趨于穩(wěn)定，進(jìn)行成像后的樣品移入－18 ℃條件下凍結(jié)并存放，用于后續(xù)測(cè)定。成像過(guò)程為用同一相機(jī)先后從不同角度對(duì)樣品進(jìn)行拍攝，采集所需圖像。兩次圖像采集的角度為60°，實(shí)驗(yàn)中工業(yè)相機(jī)采集圖像分辨率為640像素×486像素，圖像獲取速率為25幀/s，圖像采集時(shí)間為5 s，每次圖像采集重復(fù)3 次[12]。圖像拍攝裝置如圖1所示。

圖1 成像裝置系統(tǒng)實(shí)物圖Fig.1 Picture of imaging system

1.2 儀器與設(shè)備

DFM 72BUC02型工業(yè)相機(jī) 上海英誠(chéng)圖像技術(shù)有限公司；HH600-2B型恒溫水浴鍋 上海比朗儀器有限公司；HLM 1845型激光發(fā)射器 廣東省深圳市鉑鐳公司；P428型便攜式計(jì)算機(jī) 韓國(guó)三星公司；食品中心溫度計(jì) 上海天壘儀器儀表有限公司；激光擴(kuò)束鏡北京盛亞康科技有限公司；DZ-280/2 SE型真空包裝機(jī)天津市綠葉公司；TA. XT. Plus型物性測(cè)試儀 英國(guó)SMS公司。

1.3 方法

1.3.1 牛肉質(zhì)構(gòu)特性的測(cè)定

取進(jìn)行圖像獲取時(shí)的樣品于塑料袋中在80 ℃水浴中加熱至中心溫度達(dá)到70 ℃后取出，冷卻至50 ℃，將每個(gè)熟肉樣品切成1.5 cm3大小的10～15 個(gè)小塊進(jìn)行質(zhì)構(gòu)特性的測(cè)定，測(cè)定方法選用質(zhì)構(gòu)剖面分析（texture profile analysis，TPA）法[4]，選取指標(biāo)包括硬度、彈性、黏聚性和咀嚼性。TPA測(cè)定參數(shù)為：測(cè)前速率2.0 mm/s，測(cè)中速率5.0 mm/s，測(cè)后速率10.0 mm/s，壓縮比50%，2 次壓縮間隔5.0 s，負(fù)載類型Auto-50g，探頭P50。

1.3.2 生物散斑圖像獲取及預(yù)處理

圖像的預(yù)處理采用GD法，通過(guò)關(guān)注同一樣品不同時(shí)間多幅圖像的變化，可以得到樣品表面的統(tǒng)計(jì)特征圖。通過(guò)樣品表面的統(tǒng)計(jì)特征圖反映出樣品不同部位活性的高低，活性越高的部分圖像越亮。具體計(jì)算公式見式（1）[14]：

式中：x表示圖像中某一確定位置的點(diǎn)；i、j表示不同時(shí)刻；GD為強(qiáng)度視頻中不同幀間的強(qiáng)度差的累計(jì)值。1.3.3 散斑活性的計(jì)算

應(yīng)用美國(guó)MathWorks公司開發(fā)的Matlab R2 014a軟件對(duì)實(shí)驗(yàn)所得視頻進(jìn)行處理，記錄牛肉樣品的生物散斑圖像變化，使用轉(zhuǎn)動(dòng)慣量法計(jì)算散斑活性，計(jì)算見公式（2）～（4）[15]：

式中：COM為時(shí)間序列散斑圖的灰度共生矩陣；i、j為像素的灰度值；Nij為像素i后面接著出現(xiàn)像素j的次數(shù)；Mij為Nij占i與j（j取1～j）所有像素組合出現(xiàn)次數(shù)的比例；IM為非零元素偏離主對(duì)角線的程度（散斑活性）。

1.3.4 生物散斑圖像的三維重建

1.3.4.1 相機(jī)的標(biāo)定

相機(jī)的標(biāo)定通過(guò)一系列的測(cè)量確定相機(jī)拍攝圖像的像素位置與實(shí)際空間位置之間的關(guān)系從而獲取相機(jī)的內(nèi)外參數(shù)[16]，包括相機(jī)坐標(biāo)、焦距、徑向畸變系數(shù)以及橫向畸變系數(shù)等內(nèi)部參數(shù)以及旋轉(zhuǎn)矩陣、平移矩陣等外部參數(shù)。本研究采用傳統(tǒng)標(biāo)定方法，使用的標(biāo)定物為自制14格×14格的黑白格相間棋盤標(biāo)定板，標(biāo)定板中每個(gè)小正方形方格的邊長(zhǎng)為30 mm。保持相機(jī)位置不變，從不同角度拍攝10 組標(biāo)定圖像，標(biāo)定算法在Matlab（R2014a）相機(jī)標(biāo)定工具箱中進(jìn)行。具體步驟如下：1）將攝像機(jī)所拍的不同位置標(biāo)定板的圖像上傳至程序；2）手動(dòng)選取出每幅圖像的標(biāo)定標(biāo)定，由程序計(jì)算自動(dòng)獲取圖像的Harris角點(diǎn)；3）輸入標(biāo)定板的各項(xiàng)參數(shù)，確定標(biāo)定范圍；4）根據(jù)標(biāo)定模型進(jìn)行運(yùn)算，得到各項(xiàng)參數(shù)；5）分析誤差，設(shè)定修訂值重新計(jì)算，得到最終參數(shù)值。

1.3.4.2 目標(biāo)的檢測(cè)與圖像匹配

1）灰度模板匹配

模板匹配是指用一個(gè)較小的圖像，即模板與源圖像進(jìn)行比較，以確定在源圖像中是否存在與該模板相同或相似的區(qū)域，若該區(qū)域存在，則確定其位置并提取該區(qū)域。從該位置開始將兩幅圖像融合，得到最后圖像。模板匹配程度通常誤差平方和D（x,y）來(lái)評(píng)價(jià)，D（x,y）達(dá)到最小時(shí)匹配程度最高。設(shè)f（x,y）為M×N的源圖像，h（j,k）為J×K的模板，則誤差平方和定義為：

2）對(duì)比度調(diào)制融合

對(duì)比度調(diào)制融合算法通過(guò)提取圖像中所包含的對(duì)比度信息，用以匹配另一幅圖像的灰度分布從而達(dá)到圖像融合的目的，應(yīng)用Matlab中的contrastmodulate函數(shù)實(shí)現(xiàn)，對(duì)比的計(jì)算方法為中心像素灰度值與周圍近鄰像素灰度值之差的平方之和，乘以相應(yīng)灰度差的分布概率。這種方法可以很好地兼顧清晰度和光滑度兩個(gè)方面[17]。

3）小波變換融合

對(duì)原始圖像進(jìn)行N層小波分解，對(duì)各個(gè)分解層進(jìn)行融合處理，對(duì)融合后的小波進(jìn)行逆變換，得到融合圖像。根據(jù)需要，針對(duì)不同頻率分量、不同方向、不同分解層采用不同的融合規(guī)則進(jìn)行融合處理，就可以充分利用圖像的互補(bǔ)和冗余信息來(lái)達(dá)到良好的融合效果。本研究通過(guò)wname函數(shù)對(duì)圖像進(jìn)行5層分解，對(duì)應(yīng)高頻和低頻融合規(guī)則分別為取最大值和最小值法。

1.3.4.3 深度信息的獲取及散斑活性的校正

通過(guò)相機(jī)標(biāo)定，可獲得相機(jī)的一系列內(nèi)外參數(shù)，通過(guò)轉(zhuǎn)換公式，可以獲取空間內(nèi)任一點(diǎn)在左右相機(jī)坐標(biāo)系下的坐標(biāo)[18]：

式中：fx、fy為相機(jī)在x和y軸上的焦距；s為扭轉(zhuǎn)因子；（u0v0）為主點(diǎn)坐標(biāo)；（uv）為某點(diǎn)在圖像上的坐標(biāo)。

圖2 深度信息獲取原理圖Fig.2 Principle diagram of in-depth information acquisition

深度信息的獲取原理如圖2所示。圖中P為樣品上某一點(diǎn)，C1、C2為兩次成像時(shí)相機(jī)的位置，H為樣品上某點(diǎn)到相機(jī)的垂直距離，Z為兩次成像相機(jī)間距離。x,x’為空間內(nèi)任一點(diǎn)在左右相機(jī)坐標(biāo)系下的橫坐標(biāo)，可通過(guò)式（6）計(jì)算而得，f為相機(jī)物鏡后節(jié)點(diǎn)到相片主點(diǎn)的垂直距離，即主距。

根據(jù)相似三角形原理，得到計(jì)算公式如下[19]：

1.4 數(shù)據(jù)處理與統(tǒng)計(jì)分析

研究中涉及的數(shù)據(jù)處理與統(tǒng)計(jì)分析在軟件WPS Off i ce 9.1.0.4984中進(jìn)行。平均數(shù)均為算術(shù)平均數(shù)，標(biāo)準(zhǔn)差為標(biāo)準(zhǔn)偏差。方差分析運(yùn)用最小顯著差異法（least significant difference，LSD）進(jìn)行均值多重比較，在SPSS Statistic 17.0軟件中進(jìn)行。

2 結(jié)果與分析

2.1 相機(jī)的標(biāo)定

研究中采用傳統(tǒng)相機(jī)標(biāo)定法對(duì)相機(jī)進(jìn)行標(biāo)定，使用尺寸已知的自制標(biāo)定板（14格×14格的黑白格相間紙板，每小格邊長(zhǎng)為30 mm)，從不同的角度（左60°、45°、30°，右60°、45°、30°，上60°、45°、30°，下60°、45°、30°）拍攝，共獲得12 幅圖像，在標(biāo)定過(guò)程中手動(dòng)選定圖像的標(biāo)定范圍即黑白相間部分的外框，經(jīng)過(guò)Matlab R2014a中的相機(jī)標(biāo)定工具箱手動(dòng)選取標(biāo)定范圍可自動(dòng)獲得整幅圖像的Harris角點(diǎn)。輸入標(biāo)定板的格數(shù)及邊長(zhǎng)。點(diǎn)擊標(biāo)定按鈕，得到標(biāo)定結(jié)果，分析誤差，當(dāng)誤差在0.1～0.3之間即為標(biāo)定成功，否則需設(shè)定修訂值重新計(jì)算，得到最終結(jié)果。

利用Matlab工具箱計(jì)算得：[fxfy]=[665.77 665.77]± [2.43 2.43]、（u0v0）=[319.50 239.50]±[0.00 0.00]、s=[0.000 4±0.001 9]，式中：扭轉(zhuǎn)因子s接近于零，說(shuō)明此次標(biāo)定較為成功，為下一步實(shí)驗(yàn)中樣品深度信息的獲取奠定基礎(chǔ)。

2.2 圖像的匹配與融合

圖3 融合后的圖像Fig.3 Pictures after fusion

圖像的匹配與融合分別采用灰度模板匹配、小波變換和對(duì)比度調(diào)制融合法，兩次拍攝分別使用15 幀圖像進(jìn)行融合后得到其中一個(gè)樣品的圖像如圖3所示。通過(guò)對(duì)3 種方法所得圖像進(jìn)行分析，可知，灰度模板匹配法得到的圖像散斑活性值在100以內(nèi)，小波變換法為100～300之間，而對(duì)比度調(diào)制融合法所獲得的圖像散斑活性值最高，均在400以上。此外，因?yàn)榛叶饶０迤ヅ浞ㄅc對(duì)比度調(diào)制融合法在計(jì)算過(guò)程中均需將圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖，因此僅能得到黑白圖像，只有小波變換法所得圖像為彩色。因此，僅從散斑活性值的高低來(lái)選取融合方法較為不科學(xué)，需在預(yù)測(cè)過(guò)程中進(jìn)一步比較選擇。

2.3 深度信息的獲取及散斑活性的校正

通過(guò)相機(jī)標(biāo)定獲得相應(yīng)參數(shù)，應(yīng)用相似三角形原理獲得樣品的深度信息，如表1所示。

表1 樣品的深度信息Table1 In-depth information of the samples

通過(guò)進(jìn)行預(yù)實(shí)驗(yàn)在距離樣品不同位置獲得樣品的圖像，分析圖像的散斑活性，得到二者之間的相關(guān)關(guān)系，從而建立散斑活性與樣品深度之間的關(guān)系式如下：

式中：x為樣品與相機(jī)間的距離；Y為樣品的散斑活性。

應(yīng)用式（8）可對(duì)距離相機(jī)不同距離樣品的散斑活性進(jìn)行校正，減少因樣品擺放位置的不同產(chǎn)生的誤差，使預(yù)測(cè)結(jié)果更接近實(shí)際情況。

2.4 牛肉質(zhì)構(gòu)特性的測(cè)定結(jié)果注：數(shù)值表示形式為

表2 牛肉質(zhì)構(gòu)特性機(jī)械測(cè)定結(jié)果Table2 Results of instrumental measurements of beef texture

由TPA法對(duì)牛肉的質(zhì)構(gòu)特性進(jìn)行測(cè)定，結(jié)果如表2所示，不同處理樣品間硬度、咀嚼性兩個(gè)指標(biāo)差異顯著（P＜0.05），且呈下降趨勢(shì)，這一結(jié)果與楊啟元等[20]的研究相似，可能與牛肉在熟化過(guò)程中發(fā)生的物理化學(xué)變化有關(guān)[21]。同時(shí)，不同樣品間的黏聚性與彈性變化較不明顯，未呈現(xiàn)出明顯的趨勢(shì)，可能與樣品本身差異較小有關(guān)。因此在建立牛肉質(zhì)構(gòu)特性預(yù)測(cè)模型時(shí)，只對(duì)硬度及咀嚼性兩個(gè)指標(biāo)進(jìn)行分析。

2.5 牛肉質(zhì)構(gòu)特性預(yù)測(cè)模型的建立

通過(guò)對(duì)30 塊牛里脊肉的散斑活性與質(zhì)構(gòu)特性進(jìn)行分析，建立了散斑活性對(duì)硬度和咀嚼性的預(yù)測(cè)模型如圖4～5。由圖4可知，三維生物散斑技術(shù)對(duì)兩種指標(biāo)的預(yù)測(cè)均呈現(xiàn)較好的結(jié)果（硬度R2=0.832，咀嚼性R2=0.768）。其中，應(yīng)用小波變換融合法獲得的圖像預(yù)測(cè)效果最好（硬度R2=0.944 4，咀嚼性R2=0.928 8），灰度模板匹配法、對(duì)比度調(diào)制融合法的預(yù)測(cè)相關(guān)系數(shù)略低于小波變換融合法。對(duì)比度調(diào)制融合法獲得的圖像對(duì)比度最高，預(yù)測(cè)效果卻略遜于小波變化法，可能是因?yàn)閳D像過(guò)于細(xì)致，使其所獲得的信息包含過(guò)多噪聲，從而影響預(yù)測(cè)結(jié)果。

圖4 散斑活性對(duì)硬度的預(yù)測(cè)曲線Fig.4 Predictive curves of speckle activity for hardness

圖5 散斑活性對(duì)咀嚼性的預(yù)測(cè)曲線Fig.5 Predictive curves of speckle activity for chewiness

3 討 論

3.1 圖像融合方法的選擇

在對(duì)所獲圖像進(jìn)行融合時(shí)，選擇了灰度模板匹配法、對(duì)比度調(diào)制融合法和小波變換融合法。灰度模板匹配法通過(guò)搜索模板與圖像之間的相似位置，并計(jì)算二者灰度相似程度實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像的匹配，已在目標(biāo)識(shí)別[22]、工業(yè)檢測(cè)[23]等多個(gè)領(lǐng)域得到應(yīng)用?；叶饶０迤ヅ浞ㄊ菆D像模式匹配的經(jīng)典方法之一，但這種方法對(duì)圖像采集時(shí)的光線變化、圖像中的噪聲和圖像的失真等因素較為敏感[24]。對(duì)比度調(diào)制融合法則根據(jù)包含細(xì)節(jié)信息較多的圖像來(lái)進(jìn)行調(diào)制，過(guò)程簡(jiǎn)單是一種較為實(shí)用的技術(shù)，常用于要求不高的情況。小波變換法通過(guò)將兩圖像互補(bǔ)性信息結(jié)合起來(lái)產(chǎn)生新圖像，在醫(yī)學(xué)、遙感等領(lǐng)域取應(yīng)用廣泛[25]，但其對(duì)高頻分量鄰域特征的細(xì)致性則考慮不足。3 種方法各有優(yōu)缺點(diǎn)，通過(guò)對(duì)3 種融合方法得到的圖像均可較好的對(duì)牛肉的質(zhì)構(gòu)特性進(jìn)行預(yù)測(cè)，而小波變換法的預(yù)測(cè)效果最好，對(duì)硬度和咀嚼性的預(yù)測(cè)相關(guān)系數(shù)分別達(dá)到0.944 4和0.928 8。

3.2 三維生物散斑與傳統(tǒng)生物z散斑技術(shù)的比較

研究中針對(duì)傳統(tǒng)生物散斑技術(shù)具有圖像采集時(shí)間長(zhǎng)，對(duì)光線及其他因素敏感，易受樣品擺放位置及樣品形狀的影響等缺點(diǎn)，對(duì)其進(jìn)行了改進(jìn)。由于三維生物散斑技術(shù)從兩個(gè)不同的角度對(duì)樣品進(jìn)行成像，獲得的樣品信息會(huì)更加豐富[26]，也可通過(guò)雙目視覺(jué)原理，獲得樣品的深度信息[27]，降低樣品擺放位置和形狀因素對(duì)結(jié)果的影響。結(jié)果表明，當(dāng)三維生物散斑技術(shù)采集圖像數(shù)為15 幀時(shí)獲得的圖像對(duì)牛肉質(zhì)構(gòu)特性的預(yù)測(cè)效果不亞于董慶利等[12]運(yùn)用傳統(tǒng)生物散斑技術(shù)獲得15 s圖像的預(yù)測(cè)效果，使圖像采集時(shí)間大大縮短。此外，通過(guò)對(duì)樣品深度信息的獲取，可對(duì)樣品因擺放位置差異造成的誤差進(jìn)行校正，一定程度上克服了計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)對(duì)樣品一致性要求嚴(yán)格的缺陷。

通過(guò)三維生物散斑技術(shù)，可獲得樣品更全面的信息，使圖像采集時(shí)間大大縮短，并可對(duì)樣品的深度進(jìn)行校正，減少外在條件對(duì)成像的干擾，從而提高其對(duì)牛肉品質(zhì)的預(yù)測(cè)效果?；叶饶０迤ヅ浞?、小波變換融合、對(duì)比度調(diào)制融合法都可較好地對(duì)牛肉的硬度及咀嚼性進(jìn)行預(yù)測(cè)，其中小波變換融合法的預(yù)測(cè)效果最佳，對(duì)硬度的預(yù)測(cè)相關(guān)系數(shù)為0.944 4，對(duì)咀嚼性的預(yù)測(cè)相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.928 8。

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Prediction of Beef Texture Based on Three-Dimensional Biospeckle

JIN Man, DONG Qingli*, LIU Baolin
(School of Medical Instrument and Food Engineering, University of Shanghai for Science and Technology, Shanghai 200093, China)

Three-dimensional imaging technology is a low-cost, portable and online screening tool for optical non-destructive testing, which allows the obtainment of the space information of samples. Three-dimensional biospeckle was applied in the prediction of beef texture to minimize the detection time and reduce the limitations of its application. The images of samples were acquired at two different angles, pre-proccessed by generalized difference (GD), and fused by gray template matching, wavelet transform, and contrast modulation fusion separately. A temporal history of speckle patterns viz. inertia moment was used as the speckle activity to establish a prediction model for beef texture. The traditional camera calibration method was used and the internal and external parameters of the camera were established. In-depth information from the images was extracted based on the similar triangle principle. The results showed that three-dimensional biospeckle could enable better prediction of beef texture. Among three image fusion methods, wavelet transform provided the best prediction performance, with correlation coeff i cients of 0.944 4 and 0.928 8 for the prediction of hardness and chewiness, respectively.

biospeckle; three-dimensional imaging technology; beef; texture characteristics

10.7506/spkx1002-6630-201703005

TS251.52

A

1002-6630（2017）03-0026-06

金曼, 董慶利, 劉寶林. 基于三維生物散斑技術(shù)的牛肉質(zhì)構(gòu)特性預(yù)測(cè)[J]. 食品科學(xué), 2017, 38(3)： 26-31. DOI：10.7506/ spkx1002-6630-201703005. http：//www.spkx.net.cn

JIN Man, DONG Qingli, LIU Baolin. Prediction of beef texture based on three-dimensional biospeckle[J]. Food Science, 2017, 38(3)： 26-31. (in Chinese with English abstract)

10.7506/spkx1002-6630-201703005. http：//www.spkx.net.cn

2016-03-31

“十二五”國(guó)家科技支撐計(jì)劃項(xiàng)目（2015BAK36B04）；國(guó)家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目（31271896）；上海市科委2015年長(zhǎng)三角科技聯(lián)合攻關(guān)領(lǐng)域項(xiàng)目（15395810900）

金曼（1990—），女，碩士，研究方向?yàn)檗r(nóng)產(chǎn)品無(wú)損檢測(cè)。E-mail：jinmanjm@126.com

*通信作者：董慶利（1979—），男，教授，博士，研究方向?yàn)樾螽a(chǎn)品安全和質(zhì)量控制。E-mail：dongqingli@126.com