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基于机器视觉技术制作烤羊肉比色卡
文献摘要：
为建立一种能够快速无损识别羊肉烤制过程中颜色变化的标准化方法,本研究基于机器视觉技术结合三种算法(均值算法、K-Means算法和K-Means+图像降噪算法)制作烤羊肉颜色识别比色卡,对烤羊肉的颜色进行在线监测.结果表明,三种算法制作的比色卡均能呈现出羊肉烤制过程中的颜色变化.为明确三种比色卡的准确率,研究采用K-medoids算法结合感官实验进行比色卡颜色识别准确率验证.其中利用K-medoids算法的比色卡识别准确率验证结果显示,均值算法准确率为85.60％、K-Means算法准确率为95.70％、K-Means算法+图像降噪算法准确率为93.40％;感官实验的验证结果显示,均值算法、K-Means算法、K-Means算法+图像降噪算法的识别准确率依次为67.32％、73.71％、68.74％,对比发现K-Means算法制作的比色卡对烤羊肉颜色识别准确率最高.研究证明比色卡可作为颜色评价标准,为烧烤肉制品加工提供指导依据,具有良好的应用前景.
文献关键词：
烤羊肉;比色卡;机器视觉;颜色;图像识别
中图分类号：
作者姓名：
王博;胡晓妍;于芳珠;刘登勇
作者机构：
渤海大学食品科学与工程学院,生鲜农产品贮藏加工及安全控制技术国家地方联合工程研究中心,辽宁锦州 121013;江苏省肉类生产与加工质量安全控制协同创新中心,江苏南京 210095
文献出处：
引用格式：
[1]王博;胡晓妍;于芳珠;刘登勇-.基于机器视觉技术制作烤羊肉比色卡)[J].食品工业科技,2022(03):10-17
A类：
Means+
B类：
机器视觉技术,技术制作,烤羊肉,比色卡,快速无损,烤制,颜色变化,标准化方法,技术结合,图像降噪,降噪算法,颜色识别,在线监测,medoids,识别准确率,颜色评价,烧烤,烤肉,肉制品加工,图像识别
AB值：
0.188406
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