公开(公告)号：CN109295159A

公开(公告)日：2019-02-01

申请号：CN201811259315.2

申请日：2018-10-26

Applicant: 北京工商大学

Inventor： 郭培源 ,  董小栋 ,  邢素霞 ,  肖洪兵 ,  孙梅

IPC: C12Q1/06 ,  G01N21/25

Abstract: 本申请公开了一种香肠品质智能鉴别方法，包括以下步骤：对香肠菌落总数光谱数据利用主成分分析法PCA进行光谱特征提取；利用深度学习中的卷积网络CNN和支持向量机SVM相结合自动提取适用于表达香肠菌落总数图像数据深度特征；将香肠菌落总数光谱特征和图像数据深度特征再次融合并输入到粒子群算法PSO改进后的SVM分类模型中，进行香肠新鲜或腐败二分类。本发明提出了一种利用香肠菌落总数的光谱特征和图像数据的深度特征相结合检测方法，品质检测不仅充分利用了香肠高光谱数据的光谱特征，而且融入了香肠高光谱丰富的图像信息，实现了高光谱数据的“图谱合一”，可以快速对香肠的新鲜和腐败进行识别，并大幅度提高分类的准确度。

公开(公告)号：CN106290224A

公开(公告)日：2017-01-04

申请号：CN201610616125.6

申请日：2016-07-29

Applicant: 北京工商大学

Inventor： 郭培源 ,  杨昆程 ,  邢素霞 ,  孙梅

IPC: G01N21/3563 ,  G01N21/359

CPC classification number: G01N21/3563 ,  G01N21/359

Abstract: 本申请公开了一种腊肉品质的检测方法，包括以下步骤：同时采集腊肉的高光谱图像特征波长信息及高光谱亚硝酸盐含量光谱信息，并采集腊肉微生物菌落总数的显微图像信息，得到所述腊肉的图像特征波长、亚硝酸盐含量及微生物菌落总数；将所述腊肉的图像特征波长、亚硝酸盐含量及微生物菌落总数作为径向基函数人工神经网络多数据融合预测模型的输入，采取遗传优化方法，获取腊肉品质输出值；根据所述腊肉品质输出值判断腊肉品质并进行品质分级预测。本发明可快速、准确地检测腊肉品质及分级。更加便利鉴别腊肉可否安全食用。