基于细胞边缘检测的猪肉新鲜度评价方法

陈天华，郭培源

(北京工商大学计算机与信息工程学院，北京 100048)

基于细胞边缘检测的猪肉新鲜度评价方法

陈天华，郭培源

(北京工商大学计算机与信息工程学院，北京 100048)

根据猪肉变质过程的生化机理，制作了猪肉腐败过程中各个时段的切片样本，通过实验研究了猪肉新鲜度与其完整细胞数量之间的内在关系。提出了将RGB图像转换为灰度图像以后，经直方图均衡增强处理，应用Canny算子检测细胞边缘，提取单位面积完整细胞数量作为猪肉腐败程度的检测方法，并将该结果与TVB－N值进行参照，检测结果一致。本研究为猪肉新鲜度测定提出了一种全新的简便辨识方法。

猪肉新鲜度，细胞边缘检测，Canny算子，无损检测，食品安全

随着人们生活水平的提高，猪肉已经成为我国城乡居民的重要肉类食品。猪肉新鲜度检测包括传统检测方法和基于现代信息技术检测方法两大类。传统的新鲜度检测方法主要包括传统方法感官检测、理化检验、卫生(微生物)检验、仪器分析等多种方法［1］。感官检测基于对猪肉色泽、组织结构、气味、品相的综合判断，对检验人员能力要求较高，一般需经过系统培训和较长时间的实践才能胜任检测工作。理化检验需要相关专用设备和装置，检测过程复杂，检测时间相对较长。微生物检验和仪器分析方法类似于理化分析，都需要不同类型的配套仪器设备，检测周期长［2］。基于现代信息技术的检测方法主要利用计算机技术对猪肉新鲜度进行评价和检测，其特点是方便、快速和无损。信息技术检测方法通常要应用图像处理技术对细胞边缘进行检测，在众多的边缘检测算法中，Canny算子得到了非常广泛的应用，这主要是因为它提出了迄今为止定义最为严格的边缘检测的三个标准，而且该算法相对于其他算法在复杂度、边缘检测性能和速度方面具有综合优越性［3］。本文提出了一种基于Canny算子检测完整细胞数量评价猪肉新鲜度的方法，是一种快速、有效和无损的检测方法。

1 样本制作与采集

1.1 样本选择

新屠宰的健康动物肉类通常是无菌的，猪肉的腐败通常是由于存放时间过长，在一定的环境、温度和湿度下，由组织酶以及环境中的微生物和细菌在其表面繁殖所致［4］。猪肉从完全新鲜到深度腐败的过程中，组织中所含的水、蛋白质和脂类等营养物质为细菌的生长提供了条件，细菌数量增长，细胞边缘出现弯曲断裂，完整细胞数量减少［5］。本文选用猪肉脂肪组织作为样本，在样本腐败过程中，每隔1h取出部分脂肪组织样本，以分析该时间点样品的新鲜度。

1.2 样本制作

实验样品采用北京市场上经正规屠宰，经卫生检验检疫部门检验合格的未经注水和冷冻的猪肉，选取多个摊位的肉品提取脂肪组织作为样品，用酒精消毒的刀片在新屠宰的猪肉脂肪组织中提取长、宽、厚分别为2cm×1cm×0.2cm的样品12个，并将样品放置在25℃恒温环境下自然腐败，每隔1h进行一次图像数据采集。

2 细胞图像采集

本文采用边缘检测方法对样本图像进行分析，所以首先要采集猪肉样本切片图像。为避免玻璃器皿对光线的反射和折射的作用，影响图像采集效果，采用底光对样品进行照明。

2.1 图像采集系统

图像采集系统如图1所示，主要由光室、光源、CCD摄像头、图像采集卡和PC机组成。光源与光室提供检测猪肉切片图像的采集环境;摄像头摄取被检测肉片图像，采集图像的尺寸为512×512像素，并由图像采集卡数字化后送入计算机。

图1 图像采集系统

图像采集卡采用AVE1000SS1卡。这是一款性能稳定、功能齐全的视频压缩卡，具有报警输入、输出、字符和时间叠加OSD功能，可支持多块插卡同时压缩，支持恒定位和可变位速率、压缩帧尺寸可变，位速率模式支持VBR/CBR，支持网络传输。该卡支持MPEG－1/MJPG压缩格式，可满足高分辨率全屏预览，分辨率高达720×576，性价比非常高，既保证高压缩质量，又占用较少硬盘。

CCD摄像头采用JVCCCD摄像机，主要技术参数:480线专业级彩色摄像头，PAL制复合视频输出;DSP提供更好的画面质量和更先进的功能;内置RS232C通讯协议，1/3英寸IT Super HAD CCD;50分贝优质信噪比(S/N)，可适应多种光照条件的背光补偿;最低照度0.3Lux［F1.2，50IRE］;两种可选自平衡控制方法，自动追踪自平衡/手动;可采用CS及C型卡口镜头，两种自动光圈镜头。

2.2 样品图像拍摄

将样品从恒温环境取出放在载物台上，调整载物台到指定位置，每隔1h在样品的同一位置采集一次图像。肉的腐败通常是由外界微生物污染而产生，从肉的表面沿着结缔组织向深层扩散，由分泌的胶原蛋白酶使结缔组织的胶原蛋白水解形成黏液，同时产生气体，最后分解成氨基酸、水、二氧化碳和氨气，产生难闻的气味。

表面微生物沿血管进入肉的内层，并深入到肌肉组织，腐败程度在一定范围内时，微生物的繁殖仍局限于细胞与细胞之间的间隙，当发生深度腐败时微生物进入肌纤维部分［5］。在肉品腐败过程中，蛋白质分解后产生水、糖类、二氧化碳等物质。

3 细胞边缘处理

由于细菌的繁殖以宿主为营养，随着腐败程度的加深，将样品放置在显微镜下，可以清晰地观察到不同时间段，猪肉脂肪组织的细胞逐渐变形、变模糊。猪肉腐败过程中，蛋白质结构被破坏，细胞壁弯曲、重叠，完整细胞数量减少［6］。因此，可以采用边缘检测法，以完整细胞数量的多少作为猪肉新鲜度的检测依据，即通过Canny算子提取细胞边缘图像，统计不同时段的样本图像的完整数量测定猪肉新鲜度。本方法不仅可以提高计算速度和分类准确度，同时也为猪肉新鲜度检测提供了一个新方法。

3.1 切片图像预处理

由于以完整细胞数量作为猪肉新鲜度评价指标，因此，要求在图像预处理以及边缘检测过程中，既不能对细胞边缘进行增强处理，不然可能使因腐败变质而断裂的细胞边缘得到修复，使细胞边缘中的弱边缘线断裂而减少了完整细胞数量，也不能在处理过程中弱化边缘，使完整的边缘断裂。总之，应最大限度地保持原图像的细胞边缘形态，以保证完整细胞的数量的准确性。在现行的各种边缘检测算法中，Canny算子由于采用最为严格的边缘检测的三个标准而得到广泛应用，而且该算法相对于其他算法在边缘检测性能、复杂性和速度方面具有综合优越性。

样本切片图像预处理包括对RGB图像转换为灰度图象和对灰度图像的直方图均衡化处理，以改善图像显示效果而且保持细胞边缘的原始形态。直方图均衡化是通过对猪肉切片图像进行以均衡为目标的变换，简并图像中像素较少的一些灰度级，使原图像的直方图分布更均匀，增加像素灰度值的动态范围，从而提高整个图像的对比度，使原切片图像中一些不清晰的细节在均衡化处理后会变得更清晰，也没有破坏原始图像的细胞边缘。切片图像预处理算法流程如图2所示。

图2 样本图像的算法流程

3.2 图像样本分析

通过CCD成像设备对脂肪组织进行观测，通过放大倍数为100倍的光学放大可清晰地看到脂肪细胞结构。所拍摄的图像尺寸为512×512像素，通过样本观察可以看出新鲜脂肪组织中脂肪细胞近似为圆形或椭圆形，但随着样本的腐败，脂肪细胞组织也在不断地发生变化。图3中(a)、(b)、(c)分别为样品腐败0、9、12h深度腐败的图像。

图3(a)是新鲜肉(0h)细胞切片图像，0h新鲜样本中脂肪细胞饱满均匀，可看到清晰的线状细胞壁，容易分辨出细胞个数。

图3 腐败过程中细胞形态变化

图3(b)为9h后的细胞切片图像，经历9h氧化腐败之后，可明显看出细胞膜结构变弯曲不平滑，清晰细胞壁较少，出现大量的细胞壁重叠现象，细胞壁粘连现象明显增加，另有较多的细胞壁出现破裂现象，不再是完整脂肪细胞，只有少量完整细胞。

图3(c)是在深度腐败时的细胞切片图像。在该图中，已经观察不到完整的脂肪细胞，细胞壁出现严重重叠和弯曲现象，已经分辨不出完整的细胞结构。

3.3 细胞轮廓提取

为保持切片图像细胞边缘的原始形态，直接采用Canny算子提取脂肪细胞边缘轮廓。Canny算子是具有较好的边缘检测特性并得到广泛应用的边缘检测算子，具有较高的信噪比和检测精度，是一种高性能的阶梯型边缘检测算子［7］。其优越的检测特性表现在以下几个方面:a.良好的边缘检测性能。Canny算子能保证成功地检测出细胞边缘，不将非边缘点作为边缘点检测;b.边缘检测信噪比高。对于弱边缘信号有较好的响应能力，算子的输出信噪比高;c.边缘监测时定位准确。Canny算子检测出的边缘点与实际边缘点位置准确度高;d.单边缘特性好［8］。Canny算子具有较好的一个边缘点只检测一次的能力。

Canny算子边缘检测算法如图4所示。

图4 Canny算子细胞边缘算法图

对每隔1h采集的全部12组切片图像进行边缘提取，其中，在放置0、9、12h后，细胞边缘提取结果如图5所示。

实验表明，RGB图像经换为灰度图像及直方图均衡增强处理以后，无需将Canny算子结合其他算法，直接采用Canny算子就能获取较好的细胞边缘和准确的完整细胞数量。如果在提取细胞边缘时结合其他算法，可能会产生意外的结果，例如，若Canny算子结合数学形态学，对图像进行膨胀处理再提取细胞边缘，则图5(b)和(c)中完整细胞数量会大幅增加，可导致错误的新鲜度评价结果。

图5 细胞边缘提取结果

4 实验结果

通过对12个不同样本的细胞大小和形态分析，对经历不同放置时间后脂肪组织中的完整脂肪细胞数量进行了统计，实验数据如表1所示。

表1 猪肉完整细胞数统计

实验表明，随着放置时间的延长，氧化腐败程度不断加深，猪肉组织中完整细胞数量逐渐减少。刚屠宰的新鲜猪肉，单位面积的完整细胞数量全部大于25，样本为新鲜猪肉;经历9h之后，完整细胞数量在18～26之间，这时样本已经有一定程度的明显变质，色泽和味道发生了比较明显的变化，样本为次新鲜猪肉;经历12h以上，腐败程度非常深，能闻到明显的异味，仔细观察，肉眼能观察到明显的组织变化，完整细胞数量小于14，样本为腐败猪肉。对于新鲜度的评价，上述检测结果与采用TVB－N国家标准的评测结果一致。

5 结论

本研究表明，RGB图像经换为灰度图像及直方图均衡增强处理以后，直接采用Canny算子可以获取较好的细胞边缘，Canny算子是一种具有较高的信噪比和检测精度的高性能边缘检测算子。采用本文算法，对采集自北京市场上经检验合格的多个摊位共12个猪肉样本，在25℃环境下，经0、9、12h恒温放置后，依据样品的完整细胞数量对猪肉的新鲜度评价结果与依据TVB－N标准的新鲜度评价结果一致。本文提出的基于Canny算子提取细胞边缘，计算完整细胞数量的猪肉新鲜度的检测方法是一种快速、方便、无损的猪肉新鲜度检测方法。

［1］蔡健荣，万新民，陈全胜.近红外光谱快速检测猪肉中挥发性盐基氮的含量［J］.光学学报，2009(10):2808－2812.

［2］刘魁武，成芳，应义斌.猪肉品质检测研究进展［J］.农业工程学报，2008，24(8):239－241.

［3］A Canny.A Computational Approach to Edge Detection［J］.IEEE Trans on PAMI，2006，8(6):679－698.

［4］郭培源.猪肉新鲜度的智能检测方法［J］.农业机械学报，2006(8):78－81.

［5］耿爱琴，郑国锋，钱和.浅述肉类新鲜度的检测方法［J］.肉类工业，2006(12):37－39.

［6］牛乐宝，曹振辉，葛长荣.肉品新鲜度的现代快速检测方法［J］.农产品加工，2007(2):36－38.

［7］于瑞雪，郭培源.基于光电显微技术的肉类新鲜度检测［J］.北京工商大学学报:自然科学版，2008(2):78－81.

［8］冯强，于盛林，黄晓晴.一种新颖的有核细胞边缘检测方法［J］.中国图形图像学报，2009，14(10):2004－2009.

Method of inspection pork freshness based on cell edge detection

CHEN Tian－hua，GUO Pei－yuan

(College of Information Engineering，Beijing Technology and Business University，Beijing 100048，China)

According to the biochemical mechanism of pork metamorphism，the biopsy samples in each time during the pork－corruption process were produced.The inherent relationship between pork freshness and the number of intact cells was studied by a large number of experiments.The RGB image converted into gray image and enhancement processing by histogram equalization were proposed，Canny edge operator was applied to detect cell to calculate the number of intact cells per unit area as the level of pork corruption，and the test results by this method with the TVB－N values were com pared，test results of the two methods were consistent，the results of this study was a new simple method for determination of the freshness of pork presents.

freshness detection of pork;celledge detection;Canny algorithm;nondestructive detection;food safety

TS251.7

A

1002－0306(2011)08－0408－04

2010－06－22

陈天华(1967－)，男，硕士，教授，主要从事智能信息处理、农副产品无损检测、测控技术等方面的研究。

北京市自然科学基金(4092012)。