領(lǐng)學(xué)術(shù)科研之先，創(chuàng)食品科技之新
—— 中國食品雜志社
鹽漬海參等級評定結(jié)果直接影響海參的經(jīng)濟價值，不同等級鹽漬海參在顏色、形態(tài)和氣味上很難直接分辨。現(xiàn)有的檢測方法具有線下分散性操作以及依賴人工經(jīng)驗的特點，無法滿足大規(guī)模生產(chǎn)線作業(yè)要求。為實現(xiàn)快速、無損的鹽漬海參等級評定，本實驗提出一種基于視覺、力學(xué)多感知特征融合的鹽漬海參等級評定新方法。鑒于海參含鹽量與質(zhì)構(gòu)特性的復(fù)雜關(guān)系，本實驗利用構(gòu)建的鹽漬海參等級評定系統(tǒng)感知鹽漬海參受力回復(fù)過程的形變圖像與力學(xué)信息；通過回復(fù)過程形狀變化特點與力學(xué)特征，結(jié)合機器學(xué)習(xí)算法實現(xiàn)鹽漬海參等級評定。為精確提取與海參形狀變化相關(guān)的圖像特征，在傳統(tǒng)圖像處理方法基礎(chǔ)上進行改進，建立鹽漬海參輪廓動態(tài)能量圖，提取基于直方圖和灰度共生矩陣的紋理特征；針對力學(xué)信息，提取力學(xué)統(tǒng)計特征，采用單因素方差分析、主成分分析法對所有特征數(shù)據(jù)進行降維和融合，獲得視觸多感知融合特征，根據(jù)融合數(shù)據(jù)特點，采用遺傳算法優(yōu)化支持向量機建立鹽漬海參等級評定模型。結(jié)果表明，特征融合后結(jié)合支持向量機模型檢測效果優(yōu)異，該模型的準確度（Accuracy）＝1、精確率（Precision）＝1、召回率（Recall）＝1、綜合評價指標（F1-Score）＝1。一級品、二級品、合格品鹽漬海參分類識別準確率可達100%。該方法可為鹽漬海參等級評定提出新的思路。
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